Ai.Durbun RAG （ 企業專屬的智慧文件大腦 ）
結合 LangChain 框架與向量搜尋技術，讓 AI 透過閱讀您的本地文件，提供精準、具事實根據的即時問答
語義搜尋，精準鎖定
不同於傳統關鍵字匹配，透過 Embedding 捕捉文字深層意義，即使詞彙不同也能找到精確答案。
事實根據，拒絕幻想
AI 僅根據您提供的 PDF、DOCX 等文件生成回答，並標註引用來源，確保資訊可被驗證。
高效向量知識庫
採用 ChromaDB 與 BGE-M3 嵌入模型，提供極速的語義檢索與大規模文件處理能力。
iRAG 最佳導入模式決策矩陣
在導入 RAG（檢索增強生成）技術時，選擇正確的模式是成功的關鍵。
我們透過兩大指標：使用者規模（從個人到企業級）與任務複雜度（從單一文本到多模態路由），為您定義了四種核心導入模式：
RAG Single：個人知識的高效助手
適用場景：低複雜度任務 x 個人使用者。
核心功能：個人知識管理、文件摘要。
說明：適合個人工作者處理日常文件，將大量散亂的資料轉化為結構化的知識重點。
RAG Team Sharing：團隊協作的智慧中樞
適用場景：低複雜度任務 x 團隊/企業級規模。
核心功能：部門文件庫、協作問答。
說明：強調資訊共享，讓部門內的成員能基於共同的文件庫進行問答，消除資訊孤島，提升團隊工作效率。
RAG Visual：跨越文本的視覺解析
適用場景：高複雜度/多模態任務 x 個人使用者。
核心功能：圖表解析、多媒體數據處理。
說明：當任務涉及複雜的圖表、多媒體數據（如視覺影像）時，提供更深層次的解析能力，不限於純文字檢索。
RAG Multi-Agents：企業級複雜任務專家
適用場景：高複雜度/複雜路由任務 x 團隊/企業級規模。
核心功能：跨部門複雜查詢、動態代理（Agent）路由。
說明：針對大型企業的複雜需求，透過多個 AI 代理（Agents）自動判斷任務屬性，進行跨部門的資料檢索與動態流轉，解決高難度的決策難題。
詳細權限功能對照表
技術架構：LangChain 驅動的 RAG 流程
1. 智慧文件解析 (步驟 1-4)： 自動讀取 PDF/DOCX 文件，並將長文本智慧切割為適合 AI 檢索的小區塊 (Chunks)。
2. 語義向量存儲 (步驟 5-7)： 採用 BGE-M3 模型將文字轉化為向量，存入 ChromaDB 資料庫，確保精準理解您的查詢意圖。
3. 精準事實檢索 (步驟 8-11)： 當您提問時，系統會從海量資料中秒級撈出最相關的技術片段，作為回答的唯一參考。
4. 有憑有據生成 (步驟 12-15)： 交由 LLM 根據檢索到的「事實」組織回答，拒絕 AI 幻覺，確保內容精確且具備引用來源。
iRAG：解鎖企業知識庫 (KM & CRM) 的隱藏價值
讓每一份沉睡的企業文件，成為即時決策的智囊。
透過 檢索增強生成 (RAG) 技術，我們能將企業內部的 KM 與 CRM 數據轉化為可即時查詢的智慧資產，整個過程僅需簡單三步驟：
🔄 RAG 實作三部曲
1.上傳檔案
支援多種格式：TXT, PDF, DOCX, MD。
系統將自動進行索引與向量化 (Vector mode) 處理，建立高效檢索基礎。
2.設定參數
提供高度彈性，用戶可根據需求自訂 RAG 搜尋模式與閥值，確保資訊檢索的精準度與相關性。
3.智能檢索
實現精準知識調取，支持新增歷史對話與多輪詢問，讓 AI 根據企業內部資料提供最正確的解答。