從 0 到 1 打造企業級 RAG 智慧助理

很高興分享我完成的個人專案：整合 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構的企業級 LINE 聊天機器人。

此專案目標解決企業於客戶服務及內部知識管理上的關鍵挑戰 —— 如何即時、準確地提供基於內部文件的問答服務，同時有效降低大型語言模型（LLM）產生「幻覺」的風險。

✅ 專案成果

商業價值導向：支援 24/7 全天候客服，降低人力負擔、提升服務體驗。

回答準確性強化：透過 RAG 框架限制回答內容僅來自公司內部知識庫，有效降低 LLM 幻覺風險。

開發實作：涵蓋後端伺服器建置、API 串接、RAG 模型整合、LINE Bot 串接，本地端開發與測試 (Ngrok)，雲端部署規劃 (Azure)。

🔧 核心技術 

後端語言/框架： Python / FastAPI

AI 整合： OpenAI API, LangChain

向量資料庫： FAISS

通訊平台： LINE Messaging API

部署規劃： Azure App Service, Ngrok (本地測試)

🎯 實際應用情境

對內應用 (提升營運效率)

1.人資小幫手： 即時回覆請假、福利、獎懲等內部規範。

2.IT 支援機器人： 提供常見故障排除、SOP 查詢等第一線支援。

對外應用 (優化顧客體驗)

1.智慧客服助理： 處理產品規格、保固政策等常見客戶問題。

2.電商導購顧問： 提供購物建議、庫存查詢。

3.活動即時問答： 在展覽或線上活動中，作為與會者的即時資訊站。