介紹

GPTBots.AI 是一個企業級無程式碼（無需撰寫程式碼）AI 代理開發平台。平台透過人工智慧技術，為企業提供高效穩定的 AI 解決方案，助力業務成長與效率提升。核心採用直觀且易用的設計介面，用戶只需拖放操作，即可快速構建智能 AI 代理，無需程式設計知識，並能迅速應用於各種企業業務場景。

組織與空間

GPTBots 允許您在一個帳戶下建立多個組織，每個組織包含「開發空間（DevSpace）」與「工作空間（Workspace）」。建立組織時，可選擇不同的資料中心，以符合資料合規需求。

• 工作空間：企業員工可使用企業發布的 AI 代理、工作流程、AI 搜尋及來自市集的 AI 應用，提升工作與業務效率。
• 開發空間：企業 AI 開發者可建構、調試、部署、發布及維護 AI 應用（AI 代理、工作流程、工具），大幅提升 AI 開發效率。

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GPTBots 產品特性

無程式碼 AI 開發能力：用戶可透過可視化拖放操作，無需撰寫任何程式碼，即可建構企業級 AI 代理，快速適應各種複雜業務場景。
端到端交付能力：從 AI 解決方案設計、部署、交付到運維，平台為企業提供完整流程解決方案，確保項目順利交付並於生產環境中穩定運行。
強大產品功能：平台支援自然語言資料庫聯表查詢（Text2SQL）、資料驅動的動態互動圖表（Data2Chart）、多模態輸入/輸出、高效精準的 RAG 系統、完整 REST API、模型部署與微調服務、LLM 負載平衡、可視化工具建構、用戶查詢分類與情緒識別、系統業務提醒通知、全方位營運資料分析等強大功能與服務。
資料安全與合規：平台支援內容安全審查、資訊匿名化、加密儲存、ISO 認證、RBAC 等安全機制，並提供私有化服務，滿足企業對資料安全與合規的嚴格要求。
企業級 SLA 保證：提供高可用性與穩定性的企業級服務水準協議（SLA），確保平台可靠與持續運作。專業技術支援與服務，為企業用戶提供堅實保障。

GPTBots 核心功能模組概覽

AI 代理

適用於簡單業務場景，透過簡單設定即可於數分鐘內建立 AI 代理，快速回應常見業務需求，協助企業迅速實現業務智慧化。

FlowAgent

針對複雜業務場景設計，支援手動設計複雜工作流程與邏輯，協同多個專業 LLM，實現更可控且高效的 AI 回應，滿足企業營運中多樣且複雜的智慧化需求。

知識庫

• 支援 doc/docx、pdf、txt、markdown、csv、xls/xlsx、網頁爬蟲、問答等多種知識資料型態；
• 依據不同資料型態採用差異化解析與分段方案，提升資料品質與完整性；
• 支援稀疏與密集向量混合檢索，強化知識召回精準度；
• 支援以切片維度管理、編輯與更新知識文件；
• 支援查詢增強、重排序等技術，提升召回率與準確性。

資料庫

• 支援 MySQL、SQLite、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、MongoDB、Redis、Elasticsearch（即將推出）等主流資料庫；
• 支援自然語言多表聯查、分散式查詢與運算，提升查詢效率與回應速度；
• 根據查詢資料生成動態互動圖表，增強用戶體驗與資料視覺化效果。

工具

• 支援以可視化方式建立 AI 工具，為 LLM 提供更多能力；
• GPTBots 提供豐富官方工具庫，並支援開發者自訂工具以滿足企業需求；
• 開發者可透過自訂工具無縫串接企業資料與服務，同時確保資料安全。

模型

• 支援主流商業模型、開源模型、領域專用模型及微調自訂模型，開箱即用；
• 支援開發者新增並使用企業自有金鑰，確保資料安全並支援金鑰負載平衡，提升 LLM 服務穩定性；
• 商業與開源模型皆可根據知識庫資料與用戶對話資料快速生成微調語料進行模型微調；
• 無須耗費大量人力部署與微調 LLM，開發者可專注於核心業務。

持續訓練

• 聊天紀錄支援品質評分、關鍵字提取與主題摘要，協助開發者洞察用戶關注重點；
• 代理訓練模式支援即時修正「對話內容」，持續優化代理回應品質。

查詢分類與情緒識別

• 支援用戶查詢的摘要、歸納與分類，協助開發者掌握高頻問題，優化與補充相關知識；
• 支援用戶查詢情緒五級識別，協助開發者掌握用戶情緒狀態，優化 AI 代理互動體驗；
• 支援依用戶查詢分類發送提醒通知，適用於特定問題集中出現時的即時提醒。

營運資料分析與洞察

• 支援多維度資料統計與分析，包括今日資料、有效性、使用情形、用戶、行為、健康度、信用消耗與使用消耗等；
• 提供 AI 代理層級的營運資料統計、分析與洞察，協助開發者即時掌握代理運作狀態與表現，及時發現並解決問題；
• 提供組織層級的營運資料統計、分析與洞察，協助開發者掌握組織運作狀態與表現，及時發現並解決問題。

GPTBots 如何解決企業 LLM 落地的挑戰？

LLM 幻覺問題

LLM 幻覺多與模型底層架構及訓練資料相關，容易導致企業 LLM 應用不可靠、不可信，甚至產生潛在風險。

• 精準補足上下文知識
• 透過代理訓練與 LLM 微調修正模型
• 設計反思機制與驗證工具
• 優化提示詞（Prompt）以限制回應範圍

通用 LLM 缺乏領域知識

通用 LLM 因缺乏領域知識，難以提供正確回應，企業難以直接用於業務問題解決，且針對各垂直場景分別訓練模型成本過高。

• 知識庫支援精準知識檢索
• 輕鬆導入非結構化知識資料
• 支援結構化資料連接與識別
• 插件橋接企業內部領域知識

單一 LLM 難以解決企業複雜業務任務

LLM 複雜推理能力有限，難以處理企業營運中的複雜任務，且單點單線程無法滿足實際業務需求。

• 將複雜問題拆解為多分支
• Flow 支援多版本 LLM 協同
• LLM 具備長短期記憶、插件、知識庫等能力
• 可將外部回饋與資訊納入 LLM 回應流程

AI 在企業落地困難

LLM 落地需考量合規、資料、算力、工程與演算法等多重因素，任一環節品質不佳都將嚴重影響應用，特別是開源模型更易造成硬體與人力成本大增。

• 提供簡單高效的 LLMOps 平台
• 解決知識資料加載與檢索難題
• 提供開箱即用的 AI 代理建構能力
• 豐富完整的 API 與 SDK

企業缺乏 AI 領域人才

企業需同時具備資料、演算法、工程與業務能力的 AI 人才，但人才短缺、培養慢且成本高昂。

• GPTBots 幾乎零門檻，人人可用
• 代理訓練與 LLM 微調能力，產品運營人員亦可操作
• 無需深厚 AI 專業知識，企業業務人員也能訓練與優化代理
• 開發者可透過 API 介面完成整合