客戶見證｜百原科技有限公司

客戶在服務、培訓、營運與知識密集型環境中導入百原的 AI 知識庫與 GEO 服務後，回饋多半聚焦於三件事：知識是否找得到、回答是否可被信任、品牌是否容易被 AI 理解與引用。以下是來自不同應用場景的使用經驗分享。

客服與服務中心

「過去新人要翻三、四個資料夾才找得到答案，現在常見問題、產品資訊與服務流程都在同一個知識庫裡。回覆速度變快之外，更重要的是不同同仁講出來的說法一致了。」

— 服務中心主管

「我們在意的是回答不能亂編。透過 RAG 的答案設計，回覆以公司核可的資料為依據，這讓我們願意把更多服務流程交給 AI 處理，而不是只做成一個看起來聰明的聊天視窗。」

— 客戶服務部經理

「教材、制度與內部規範散在各部門，人一異動知識就跟著流失。整理成可檢索的 LLM Wiki 之後，新人靠自己就能查到做法，資深同仁也不用重複回答同樣的問題。」

— 訓練發展部門

「契約與法規文件量大，過去只能靠關鍵字硬搜。現在可以用問答方式定位條文與前後脈絡，審閱前的準備時間明顯縮短，討論也更聚焦在判斷本身。」

— 法務團隊

「SOP、系統文件與故障排除紀錄終於可以被有效利用。值班同仁遇到狀況時先查知識庫，重複性的問題不用每次問人，技術支援的節奏順暢很多。」

— IT 維運主管

「我們原本不確定品牌在生成式搜尋裡到底被講成什麼樣子。透過生成式引擎監測，可以持續看到品牌在 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、DeepSeek 上的 AI 平台引用率與排名變化，而不是憑感覺判斷。」

— 品牌行銷主管

「GEO 優化最有感的是內容被重新梳理。服務頁與 FAQ 改成 AI 讀得懂的結構之後，品牌能見度提升看得出來，AI 搜尋排名也比較穩定，這是過去只做 SEO 時沒有顧到的一塊。」

— 數位行銷經理

「同時追蹤競品被引用的狀況，讓我們知道產業的 AI 聲量變化在哪裡。診斷報告把數據轉成可以動手的建議，這件事對內部溝通幫助很大。」

— 成長部門

「我們評估過幾家 RAG 供應商，最後看重的是能不能對齊我們既有的雲端架構與存取控制。知識庫上線不是終點，後續的更新流程與治理例行作業才是能不能長期用下去的關鍵。」

— 技術架構負責人

「檢索先定位到相關段落，再把必要的內容送進模型，減少了大量無關文字來回傳送。對我們這種問答量大的團隊來說，實質上就是一種 Token 節省工具，成本結構清楚很多。」

— 平台工程師

無論你正在規劃 AI 知識庫、AI 客服工作流程、RAG 導入，或希望在生成式搜尋中提升能見度，都歡迎與我們討論。