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抽象藍色漸變

SOP 智慧化導入專家

真正的 Agentic Workflow 涉及跨部門、跨系統的協作，並牽涉敏感資料與多個人工決策節點，運作上具備一定複雜度。Headquarter.ai 與您的團隊緊密合作，透過 SOP 智慧化、專家群協作、主權部署、和持續進化四個階段，讓 Agents 能穩定運作於企業的核心流程，同時確保組織始終掌握完整的營運與治理權限

導入流程與持續進化

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PHASE 1

SOP 智慧化

由 AI 顧問引導，從繁雜流程中釐清任務邏輯與決策節點，定義導入順序、系統整合藍圖。快速上線、目標明確

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PHASE 2

專家群協作

AI 專家與實務操作者共建，從範本快速啟動，根據資料特性定義知識庫結構，調整推理邏輯。人工 SOP 進化成 Agentic Workflow

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PHASE 3

主權部署

完整部署於組織 AWS 私有雲，連接內部系統與資料，確保資料治理與運算主權，同時具備可選擇各大廠最新模型的彈性

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Consulting

PHASE 4

持續進化

上線後，透過選擇性擷取優良執行結果為訓練樣本，迭代模型參數與提示詞。每一次使用，都是下一次更準確推理的基礎

漸變背景

客製化知識庫

以組織的任務、決策與治理邏輯為核心，選擇最適合的 RAG 架構，讓檢索不再停留在相似段落，而是支援推理與判斷

icon_Long-term Knowledge Accumulation.png

任務導向的混合檢索策略

我們不是先選搜尋技術，而是先定義「這個任務要做出什麼決策」

  • 依任務需求組合關鍵字搜尋、語意搜尋與結構化條件

  • 每個任務都有獨立的檢索流程，而非共用相似度邏輯

  • 避免「相似但不相關」的內容干擾推理結果

icon_資料位階與可信度排序.png

知識位階與治理邏輯

在組織中，不是所有知識都具有相同權重與使用範圍

  • 為知識標註來源、位階、可信度與適用角色

  • 將政策、原則與實務經驗明確區分，納入推理依據

  • 確保 AI 的判斷邏輯符合組織的責任結構與決策流程

icon_多資料型態整合.png

推理導向的知識結構設計

知識不只是被取回，而是可被逐層比對、引用與追溯，支撐推理

  • 檢索以決策流程為依據，而不是語意相似度排序

  • 支援跨來源、跨層級的比對與推理

  • 確保輸出符合組織既有的判斷方式，而非模型通用推理

icon_安全架構與治理.png

AI Guardrails 與存取控制

Agentic Workflow 必須可控、可審計，才能在組織內長期運作

  • 資料分級與去識別化（匿名化、假名化）

  • RBAC (Role-based Access Control) 依使用者角色，控管檢索範圍防止越權

  • AI Guardrails 檢查資料進出與生成結果，防止不當輸出

導入治理與控管架構

讓組織企業掌握 AI 治理：資料主權、流程可控、合規可稽核

部署與資料主權

  • BYOA 部署模式：支援企業專屬帳號部署，平台與資料都運行於客戶自有 AWS 帳號

  • 資料分級、資料路徑控管：依組織企業需求設定規範

存取控制與知識治理

  • 身份驗證與授權整合服務：協助 AAA（Authentication / Authorization / Accounting）權限架構、身份策略制定

  • 知識庫權權限控管：協助建立以角色為基礎的權限分層與控管

安全架構與成本治理

  • 最佳化 AWS 資安整合（KMS / IAM / VPC / WAF / CloudTrail）

  • 加密、金鑰管理、敏感資料保護策略

持續性指標衡量與進化

  • 建立可量化的 AI 評估框架：從初期評估到上線維運，以準確率、完整率到成本等核心指標，完整監控 AI 在各階段、各推理步驟的表現

  • 持續優化推理流程與指令設計：透過指令與流程微調，提升 AI 判斷的可靠度

  • 將專家經驗轉為可驗證流程：根據資深人員的專業判斷，形塑符合組織邏輯的標準化規則，確保 AI 能隨著使用持續學習與優化

讓我們協助您找到最適合導入 AI 的核心流程

從需求分析到部署上線，協助您把日常流程轉為可落地的 Agentic Workflow

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