別讓傳統毀了體驗！RAG AI 客服才是未來

Alta.DI 結合知識庫與生成式 AI，解決「胡說八道」的舊痛點

Alta.DI

18 Sep 2025

2026.01 更新

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在數位轉型的浪潮下，您是否也遇過這種情況：滿懷期待地點開品牌的「智慧客服」，結果對方只會跳出死板的選單，或是針對您的具體問題回答：「抱歉，我不明白您的意思」？

這不僅是糟糕的使用者體驗，更是企業營收的隱形殺手。

隨著 2025 年生成式 AI 技術的成熟，「RAG AI 客服」已經成為解決這項痛點的唯一解法。透過 RAG (Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成) 技術，Alta.DI 讓 AI 不再只是死記硬背的機器人，而是能像您的金牌員工一樣，隨時翻閱企業內部的「知識大腦」，提供精準、有憑有據的回答。

本文將帶您深入了解 RAG 技術如何根除 AI「幻覺」，以及如何透過 Alta.DI 打造全渠道的智慧客服體驗。

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2025 市場現實：為什麼企業必須轉向 AI Agent？

如果您的客服系統還停留在關鍵字抓取（Keyword Matching）的階段，您可能正在流失大量客戶。根據國際權威機構的最新數據，消費者對於「低智商」自動化服務的容忍度已降至歷史新低。

客戶期待的轉變： 根據 Salesforce 發布的最新報告指出，高達 79% 的服務領導者認為，投資 AI Agent（AI 代理人） 是滿足當前業務需求的關鍵。客戶不再滿足於「查訂單」這種簡單任務，他們希望 AI 能解決複雜問題。
生產力的關鍵： Gartner 的趨勢預測顯示，到 2025 年，生成式 AI 將成為客服中心的主流技術，不僅能提升 30% 以上的生產力，還能顯著降低真人客服的倦怠感。

這意味著：單純的「自動回覆」已不夠，市場需要的是能「理解語意」並「精準執行」的 智慧客服系統推薦 方案。

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什麼是 RAG？為什麼它能解決 AI「幻覺」？

許多企業不敢導入生成式 AI（如直接使用 GPT-4），最擔心的就是「AI 幻覺 (Hallucination)」——即 AI 會一本正經地胡說八道，編造不存在的優惠政策或產品功能。

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術正是為了從根本解決這個問題而生。

RAG 運作原理：考試可以翻書的高材生

想像一下，傳統的 ChatGPT 像是一個憑記憶參加考試的學生，如果它沒背過（或記錯）您公司的最新產品，它可能會亂猜。

而 RAG AI 客服 則是一個「可以翻書考試」的高材生：

檢索 (Retrieval)： 當客戶提問時，AI 先去翻閱您提供的「教科書」（企業知識庫）。
增強 (Augmented)： AI 找到相關段落，將正確資訊與客戶的問題結合。
生成 (Generation)： 最後才生成流暢、符合語境的回答。

關鍵技術：語意檢索技術

Alta.DI 採用的 語意檢索技術 (Semantic Search)，不僅僅是對關鍵字，而是理解問題的「意圖」。

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RAG 機制的三大步驟

為了讓大家更好理解，以下是 RAG 在 AI 客服應用中的核心流程：

1. 資料準備（Data Preparation）

資料收集：從各種來源（如官網、產品手冊、FAQ、文章等）收集大量相關文本，建立豐富的知識庫。
分塊（Chunking）：將長篇內容分割成小片段（如一段話、一個主題），提升檢索效率與準確性。例如，一份產品說明書會被分成「規格」、「保固」、「退換貨流程」等小段落。
向量化（Embedding）：利用 AI 模型（如 BERT、Sentence Transformers）把每個片段轉換成數值向量，讓電腦能理解語意並進行比對。
索引（Indexing）：將所有向量存入像 FAISS 這類的索引庫，方便日後快速搜尋。

2. 查詢與檢索（Query and Retrieval）

查詢向量化：當用戶提出問題時，AI 會將問題轉成向量，與知識庫中的內容處於同一語意空間。
相似度搜尋：AI 會在索引庫中找出與用戶問題最相關的片段，通常會找出多個片段作為生成回應的參考依據。

3. 生成回應（Generation）

上下文組合：AI 把用戶問題與檢索到的相關片段組合，提供給生成模型（如 GPT-4）。
回應生成：生成模型根據這些資訊，產生連貫、專業且貼合企業知識的回應，避免「亂編」或資訊不正確。

RAG 的優勢

回答更準確、更有根據，降低錯誤資訊的機率。
能處理各種專業領域和複雜問題，提升客服品質。
支援知識庫即時擴充與自動學習，讓 AI 客服隨時保持最新狀態。

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Alta.DI 核心優勢：No-Code 打造企業大腦

Alta.DI 不只是一個聊天機器人，它是協助企業進行 企業知識庫管理 與自動化轉型的一站式平台。我們深知企業沒有多餘的 IT 人力，因此「No-Code (無程式碼)」是我們的核心設計理念。

1. 支援多種格式，知識庫秒速建立

您不需要聘請工程師來訓練 AI。在 Alta.DI 平台上，您只需上傳現有的文件：

支援格式： PDF、Excel (XLSX, CSV)、Word (DOCX)、TXT。
網頁爬蟲： 直接貼上官網 URL，系統會自動抓取頁面內容。
自動切片與向量化： 系統會自動將長篇大論的 PDF 分割成易於檢索的知識片段 (Chunking)，並轉換成 AI 讀得懂的向量數據。

2. 人機協作 (Human-in-the-loop)：80/20 法則

完美的客服不是 100% 由 AI 取代，而是 AI 與人的完美配合。

AI 處理 80%： 例行性查詢、常見問答、訂單狀態，由 AI 秒回，並支援 24/7 全天候待命。
真人處理 20%： 當遇到 AI 無法確定的複雜情緒或特殊案件，Alta.DI 會智慧轉接給真人客服。
完整情境 (Full Context)： 真人客服接手時，能看到完整的對話紀錄與 AI 的判斷摘要，無須讓客戶重複說明。

3. 全渠道自動化行銷 (Omnichannel Integration)

客戶在哪裡，服務就在哪裡。Alta.DI 讓您透過單一後台管理所有渠道：

即時通訊軟體： LINE, Facebook Messenger, Instagram, WhatsApp。
傳統渠道： Email, 網站 Live Chat。
CRM 整合： 跨平台整合客戶數據，實現真正的全通路體驗。

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實際應用場景：從「被動回答」到「主動獲客」

導入 RAG AI 客服 後，企業能獲得什麼具體效益？以下是 Alta.DI 客戶的真實應用場景：

場景一：電商購物車挽回與推薦

痛點： 客戶對產品規格有疑問，沒人即時回答，導致放棄結帳。
解法： Alta.DI 直接串接 Shopify、Shopline 或 WooCommerce。當客戶詢問「這款鞋版型偏大嗎？」，AI 立即檢索商品詳情並回答：「根據說明，這款版型偏大半號，建議您拿小一號。」
成效： 大幅提升轉換率與客單價。