top of page
Product
AI 專案建置
專案歷程與技術應用
地端 LLM + RAG 系統架構
合約審核、HR規章、設備汰換評估、客服知識
語音客服系統整合
STT、TTS、SIP、VAD、RAG
雲端 AI 醫助系統
STT、LLM、RAG
電力設備故障預判系統
8種設備、120個主參數，採用時序分析模型，預判饋線事故
線上教育 AI 助教系統
WebRTC、LLM
專案經歷
專案規模
系統整合類型
WMS / EAP / ERP / APS / MPS / MDM / SCADA
專案規模
5人至120皆有
串接技術
Web API、RFC、WCF、SECS、gRPC與TCP/IP
專案部署
實體機房、純雲端、混合雲
設備串接
SMT、AOI、DA、WB、MD、 Raspberry Pi等
應用層技術情境
LLM Chat
生成內容和對話摘要
Avatar
虛擬人像和數位人偶
RAG 客服
自動回覆和知識庫檢索
STT/TTS
語音轉文字和文字轉語音
RAG 知識檢索
大規模文檔的的語意檢索
VLM 影像辨識
電腦視覺和物件檢測
RAG 合約審核
高頻比對和規則比對
以實績為基礎，打造可規模化的 AI 成長引擎
AI 專案導入
跨域落地・實績驗證
醫療 AI 平台
整合 AI、標準化資料與雲端基礎，支援多院區導入與持續商業擴張
用戶接觸層
核心基礎層
雲端優勢
智能服務層
Web 入口、行動APP、LINE Bot、視訊診療平台、語音IVR 、社區健康導覽平台
LLM 服務集群、RAG 知識檢索引擎、語音處理服務、NLP
API 服務閘道器、身份認證與授權、FHIR 標準資料湖、資料儲存層
Azure 雲端提供完整雲端平台，具備擴展性和安全性
AI 算力配電中樞
透過動態算力調度與多模型分流機制，系統依任務需求自動配置 GPU 與 AI 模型，兼顧高複雜處理效能與日常運作成本，實現企業級 AI 的穩定運行與彈性擴展。
上市電子公司
aiDAPTIV+｜高效能企業級 AI 架構
-
採用大量資料下的 KV-Cache 二次使用機制，有效降低推論成本並提升回應效率。
-
在較低硬體規格 下，即可支援 大 Context 處理 與 高頻 RAG 調用，兼顧效能與成本控制。
-
特別適用於 資料量龐大、檔案大型、需高頻存取 的企業級應用場景。
-
Server + Middleware 架構標配，可快速部署、穩定運行，符合企業導入需求。
bottom of page