建立 AI 助理

一、建立 AI 助理

進入左側功能欄 「AI 功能」中「AI 助理」，點選右上方的 「+建立AI助理」。

二、為您的 AI 助理 命名

選擇 「基本設定」 頁籤，在 「AI 助理名稱」 欄位，填寫 AI 助理的名稱。可以針對這位 AI 助理的主要任務來命名，例如 XX AI 客服， XX 法規查詢小幫手，XX 專案智慧助理。

一個帳號可建立多個 AI 助理 （依購買方案內容有數量上的限制）

三、選擇 RAG，讓 AI 助理更聰明、回答更精準

什麼是 RAG

可以把 RAG 想像成一 「擅長對話的助理 + 一位很會查資料的圖書館員」 的集合體。

一般的 AI 助理就像一位記憶力超好、很會講故事的人，但他只能說出自己以前學過的知識。但當 AI 助理搭配了 RAG 技術，就像是這位助理在回答問題前，會先跑去圖書館找最新資料，再把找到的內容整理成自己的話，清楚地回覆給您。

在 MaiAgent 平台 中，這個 「圖書館」 就是我們的 知識庫。AI 助理將運用 RAG 技術從知識庫中找出相關資料，讓回答更加準確、即時且貼近需求。

知識庫的設定方式，將於下一節詳加說明。

MaiAgent RAG 除了包含 OpenAI 開發者大會中所提到的 RAG 技術以外，亦結合各種經典 NLP 演算法與獨家的檢索技術。透過內部資料集與 OpenAI RAG 的回覆正確性相比，兩者皆能達到 95% 的回覆精準度。

RAG 設定方式

選擇 「RAG 設定」 頁籤，在 「RAG」 下拉式選單當中，挑選不同的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）。如無特殊需求，預設為 MaiAgent RAG。

四、選擇模型，幫 AI 助理挑選一顆聰明的大腦！

語言模型選擇目的

每個 AI 助理的表現，很大部分取決於其大腦——也就是他所使用的語言模型（LLM）。在這個步驟中，您可以依照需求選擇不同種類的模型，從回覆速度、理解能力到回答的深度與自然程度，都會有所影響。

選對模型，就像幫助 AI 助理開啟高效模式，為您的應用場景量身打造最佳體驗！

語言模型設定方式

選擇 「RAG 設定」 頁籤，在 「LLM 模型」 下拉式選單當中，可以挑選不同的大型語言模型，如無特殊需求，預設為 Claude 3.7 Sonnet。

五、針對應用場景建立角色指令

為了讓 AI 助理更貼近不同應用需求，您可以為其設定 「角色指令」，讓 AI 回答的風格與內容更符合場景情境。

甚麼是 角色指令？ 角色指令的範例模板？

無幻覺的生成式 AI 回覆機制

MaiAgent 的 「無幻覺的生成式 AI 回覆機制」 能確保 AI 在回答問題時保持高度的準確性，當面對不確定或超出知識範圍的問題時，會坦誠表達自己的限制而非產生虛構答案，為用戶提供更可靠、更值得信賴的 AI 互動體驗。對於各產業與公部門的應用重要性說明如下：

產業應用

應用金融業：

在處理投資建議、風險評估時，AI必須基於確實的數據提供分析，避免產生不實資訊導致錯誤的投資決策。當資訊不足或不確定時，系統會明確告知，確保投資決策的可靠性。

醫療產業：

在協助醫療診斷、藥物諮詢時，AI系統必須嚴格遵循已知的醫學知識，不能憑空生成可能誤導病患的建議。對於新穎或未經驗證的醫療資訊，系統會明確表示需要進一步專業諮詢。

製造業：

在生產流程優化、品質控制等應用中，AI 必須基於實際的生產數據和驗證過的方法提供建議，避免因不準確的預測導致生產損失。

教育產業：

在輔助教學、解答學生疑問時，AI 需要提供準確的知識，而非可能誤導學習的錯誤資訊。對於複雜或模糊的概念，系統會坦承其理解限制。

法律產業：

在提供法律資訊和建議時，AI 必須基於現有法規和判例，而不是提供可能具有法律風險的臆測性建議。系統會明確指出需要專業律師進一步確認的事項。

客服諮詢：

在處理客戶諮詢時，AI 必須提供準確的產品資訊和服務說明，對於無法確定的問題，會立即轉介給相關專業人員，避免誤導客戶。

公部門應用

政府政策諮詢：

在提供民眾政策資訊和服務指引時，AI 必須基於最新且正確的法規和行政程序回答，避免提供過時或錯誤的訊息。當遇到複雜或需要專業判斷的問題，系統會明確建議民眾尋求相關部門協助。

公共服務決策：

在協助政府評估公共建設、社會福利等決策時，AI 必須依據真實的數據和研究進行分析，對於不確定的預測要清楚說明，確保政策制定的可靠性。

緊急應變管理：

在處理天災、公共衛生等緊急事件時，AI 系統必須提供準確的資訊和指引，不能產生可能誤導民眾的虛假訊息，影響防災應變的效果。

選擇適合的回答模式建立指令

選擇 「回答模式」 頁籤，從自由對話到高度結構化回應，滿足各式業務需求。每種模式各有特色與適用範圍，您可以依照實際使用情境靈活選擇。

Agent

適用情境

在企業日常營運中，員工經常需因應例行業務需求或主管交辦任務，整理資料、進行數據分析，並製作報表與分析報告。常見的查詢問題包括：

• 「上個月哪個產品銷售最多？」

• 「請列出所有銷售額超過 10 萬的客戶」

• 「近三個月的營收趨勢如何？」

這類問題若交由非技術人員處理，往往需仰賴資料團隊協助撰寫 SQL 查詢語句，流程耗時且效率有限。

現在，透過 MaiAgent 的 Agent 模式，系統可自動將自然語言問題轉換為對應的 SQL 語法，並即時查詢資料庫，迅速給出分析結果。

此功能特別適用於需要 即時查詢、資料洞察 的情境，例如報表分析、營運指標追蹤、數據查詢等。讓非技術使用者也能輕鬆獲取數據，實現更直覺、更高效的資料驅動決策流程。

操作流程

1. 前往 「回答模式設定」 頁籤，並選擇 「Agent」 作為回覆模式

1. 選擇資料庫 URL

MaiAgent

如尚未建立資料庫，可直接上傳 Excel 檔案，系統將自動轉換為可查詢的資料庫格式

📍請注意：未上傳資料將無法使用 Text-to-SQL 問答功能

操作方式：於知識庫上傳 Excel 、CSV，系統會自動建立資料庫

• 表格格式注意事項

  • 每一個分頁必須只能是一個表格 Table

  • 表格的第一行必須為欄位名稱

  • 為提升 AI 撈取資料的準確度、效率，建議在欄位名稱後標註資料格式，如：價格（int）、日期（datetime）

  • 如有特殊格式（例如貨幣、百分比等），需在轉換前統一格式化

  • 請確保資料欄位名稱與實際內容相符，並使用正確的資料型態

📍請注意：若您從原有的 AI 助理問答模式（如從 「一般」 切換至 Text-to-SQL 模式），請務必重新上傳欲轉換為資料庫的 Excel 或 CSV 檔案。系統將依據新上傳的檔案建立可查詢的資料庫，以支援 SQL 查詢功能。

MsSQL、MySQL、oracle、PostgreSQL

連接已有的 MsSQL、MySQL、oracle、PostgreSQL 資料庫，貼上 MsSQL、MySQL、oracle、PostgreSQL 資料庫連線字串

📍請注意：需要確保資料庫 URL 是可以被 MaiAgent 服務訪問

1. 畫布模式（Canvas）

畫布模式是一種 可視化流程編排 的 AI 任務執行方式。

與一般模式依靠 AI 指令自動完成不同，畫布模式讓你可以清楚看到每個任務的執行流程與邏輯順序，並可隨時調整或優化。

📌 主要特色

1. 可視化操作

   • 使用流程圖或節點形式展示任務步驟，方便檢視整體邏輯。

2. 靈活編排

   • 可自由拖放工具模組、AI 處理節點、資料輸入/輸出點，快速調整任務順序與邏輯。

3. 透明可控

   • 每個步驟都能單獨設定與測試，避免黑箱運作。

4. 易於協作

   • 團隊成員能直觀理解流程，有助於跨部門溝通與協作。

💡 適用情境

• 複雜任務分解：需要多步驟的 AI 處理，如「資料擷取 → 清理 → 分析 → 報告產出」。

• 多工具串接：在單一流程中整合不同外部 API、資料來源或分析工具。

• 專案自動化：建立固定流程的自動化任務（例如：每週財務報告生成）。

• 教育與展示：將 AI 工作邏輯以圖形化方式展示，方便教學或對客戶解說。

應用場景：電商產品銷售額數據查詢

假如您是電商平台的行銷人員，想快速查詢產品銷售額等數據

首先，「回答模式設定」 頁籤，選擇 「Agent」 作為回覆模式

接著，您可選擇於知識庫上傳 Excel 檔案，系統將自動轉換為可查詢的資料庫格式

也能直接請公司的技術人員提供 MySQL 或 PostgreSQL 的連線字串。

這邊假設已取得 PostgreSQL 連線字串，請於資料庫 URL 下拉選單選擇 PostgreSQL，並貼上連線字串，點選儲存。

設定完成，您可至 AI 助理問答介面輸入問題，例如

「官網銷售額最高的三個品項是什麼，排除運費」

一般（預設）

適用情境

根據問題自由回答，AI 會依照上下文與知識庫內容產生最適合的回應。適合大多數的問答情境

操作流程

選擇 「回答模式設定」 頁籤，回答模式選擇 「一般（預設）」，於 「角色指令」 欄位，填寫您為該 AI 助理訂定的角色指令。輸出格式，可選擇輸出純文字或 JSON 格式作使用。

應用場景：網站客服助理

若要為 「MaiAgent - AI 助理開發平台」 建立一個網站客服助理，可在「角色指令」欄位中輸入 AI 的應答設定，明確定義其回應風格與職責範圍

模板

當您選擇 「回答模式：模板」，您的 AI 助理的幻覺回覆機率將降低到零，因為 AI 助理將嚴格地依照您建立的知識庫和 FAQ 回覆內容問題，改成以分類的原則回覆問題，而不是以生成的方式請 LLM 生成內容。使用模板系統來生成回答，保證 100 % 無幻覺。

適用情境

需要統一回答格式的情境，如標準諮詢流程、報表等。

案例操作

假如您希望建立一個「台南市政 1999」 的 客服 AI 助理，以即時回應民眾市政相關問題。

1. 選擇 「回答模式設定」 頁籤，回答模式選擇 「模板」

2. 填寫回覆模板 (使用模板系統來生成回答)

如果您尚未建立知識庫和 FAQ，回覆模板的指令內容預設如下。

建議您先建議新增知識庫或 FAQ 以使用回覆模板，且格式必須為 Excel、CSV、json、jsonl 等表格型態檔案。

以此情境為例，我有一個 AI 助理 「台南市政 1999」，並在知識庫新增了 「台南 1999 FAQ」。

FAQ 中的欄位包含問題、答案、機關、分類、發布時間

建議您上傳 Excel、CSV、json、jsonl 等表格型態檔案，欄位必須要有標題和相對應的內容。

此時我們回到編輯回覆模板，按下右上角 「初始化回覆模板」，您就會看到系統依據您剛剛上傳到知識庫的文件，產生回覆範例。

現在您就可以針對回覆文字的部分進行編輯與排版。

[] {} 的部分是系統指令，所以針對文字的部分處理即可。

📍 Loop: 填入要對應的文件檔名 (指定哪份文件做回覆生成)

我修改了以下部分：

• 「開頭語」 內容

• 「問題」 內容

• 「分類」 內容

• 移除 「機關」

• 結尾語內容

• 斷行排版

當我們回到 AI 助理問答介面，詢問到相關問題，AI 助理的回覆就會完全依照剛剛編輯的模板格式和 FAQ 文件內容做回覆。

3. 填寫無法回覆模板

如果 AI 助理判斷無相關資料時，會依據 「無法回覆模板」 回覆。

最後按下 「儲存」 按鈕即可。

混和

適用情境

結合一般回答與模板，部分內容使用模板格式，其餘部分自由回答。適合需要部分結構化回答的情境。

操作建議

此時角色指令內容可能會和 「回答模式：模板」 有所衝突，因此在選擇選擇 「回答模式：混和」 時，角色指令的內容建議改成以大原則方向的內容進行編寫。

例如角色指令的任務、互動原則、溝通態度等等。

工作流

適用情境

適用於特定工作任務情境，如知識管理、資料摘要、企劃發想

操作流程

請前往「回答模式設定」頁籤，並選擇 「工作流」 作為回覆模式。 此模式適用於特定任務導向的應用情境，如：

• 知識管理：協助彙整、調閱或維護內部知識資料

• 資訊摘要：快速整理文件重點或會議記錄

• 企劃寫作：協助發想創意、撰寫提案草稿等

請根據實際業務需求，選擇對應的工作流程模組，讓 AI 助理在特定任務中發揮最大效益。

應用場景：文案寫作助理

假如您是食品公司的行銷人員，正在為一款新推出的健康零食撰寫宣傳文案

首先，您可於 「工作流」 選擇 「寫作助理」

接著，您可至 AI 助理問答介面 提出寫作需求。AI 助理將引導您逐步填寫撰寫文案所需的關鍵資訊，例如：

• 文案主題

• 寫作風格

• 目標受眾

• 文案字數

AI 將根據您的設定，產出符合情境與溝通需求的文案選項，協助您快速發想，提升寫作效率。

六、預先分配助理權限

基於 RABC 的權限管理架構與說明

選擇 「權限設定」 頁籤，可以設定助理預先需要被分配到給哪些成員進行訪問，預設為全選加入至所有角色，可根據使用情境修改設定。

七、完成您的 AI 助理建立

以上步驟輸入完後，按下對話框右下角的藍色 「確認」 按鈕即可完成設定 🎉。