REF_MED_STRUCT
醫療病歷結構化應用
針對台灣大型教學醫院之非結構化電子病歷，導入繁體中文 NER (實體命名識別) 技術。自動提取症狀、診斷、藥物劑量等關鍵欄位，將轉錄時間縮短 70% 以上，支持臨床研究的精準檢索。
解決痛點
消除人工標註病歷的高昂成本與數據孤島問題。
REF_LAW_AUDIT
法律文件語義合規審查
利用大型語言模型進行企業合約審查。針對勞動基準法與公平交易規範，系統可自動標記風險條款並給予修正建議，協助法律顧問在繁瑣的文書工作中快速定位關鍵條文。
解決痛點
降低人為疏忽導致的合規風險，提升法務運作效率。
REF_FIN_AGENT
金融理財知識庫助手
為金融機構打造 RAG (檢索增強生成) 知識架構。結合內部投資報告與市場新聞，為理專提供具備事實依據的問答支持，有效控制模型幻覺，確保提供客戶準確且合規的理財資訊。
解決痛點
解決生成式模型在專業領域輸出不穩定的難題。
AWAITING_NEW_DATA
案例庫持續擴展中
我們持續與台灣各產業合作
探索 NLP 的無限可能
精準是技術的底層邏輯
Process_Workflow
從數據到決策：
從數據到決策：
我們的技術實施路徑
1. 需求技術評估 (Scoping)
分析現有數據結構、預期目標以及算力預算。確保方案在技術上可行且成本可控。此階段需準備資料樣本書與目標用戶場景。
2. 概念驗證規劃 (PoC)
定義成功的關鍵指標 (KPI) 與初步測試集。透過多維度語義評估法，結合人工語義一致性評選，降低大規模實施前的風險。
3. 在地化微調 (Tuning)
針對台灣特定語境、方言或產業專業術語進行模型端微調，提升繁體中文環境下的語義理解深度。
選擇適合的架構
開源模型 vs. 封閉 API
高隱私需求與客製化深度建議首選開源（如 Llama 微調）；追求快速啟動與開發效率則建議封閉型 API。我們協助您評估長期擁有成本 (TCO)。
多維度語義評估法
結合 BLEU/ROUGE 指標與人工語義一致性評選。基於學界公認的評測框架，確保模型輸出不但「正確」且具備「業務邏輯一致性」。
實施常見疑問
我們透過特定的繁體中文語料庫微調 (Fine-tuning) 與詞典導引 (Prompt Engineering) 來提升在地化識別能力。這確保系統能精確識別台灣特定的行政術語、商業縮寫與口語表達習慣，排除通用模型「水土不服」的顧慮。
這取決於應用的複雜程度。我們提供的技術架構諮詢會包含「可維護性評估」。對於多數企業，我們推薦模組化設計，可由現有的 IT 團隊在受過基礎培訓後進行日常更新，或選擇我們的長期顧問支持服務。