結合生成式AI、大型語言模型等技術，開發針對餐飲領域生成式AI模型，以機器深度學習模式密集訓練，自動選擇合適的資料來源來回答使用者提出的問題，並讓大模型進一步學習產業知識成為領域專家。

透過前案與本案結合生成式AI的智慧企業內部對話系統，幫助員工增加工作效益，結合持續性的資料收集與分析，持續更新活化知識管理系統，有助於企業在不同領域中提供更好的內部支援，並促進各項業務流程的實施，將這典範轉移到集團其他公司。

計畫擴展智慧對話系統的應用範疇，包括設計開發、行銷等不同部門，這將使智慧對話系統成為一個多功能工具，有助於企業在不同領域中實現更高的效率，提供更好的內部支援，並促進各項業務流程的成功實施。

作為當今科技發展的前沿，不僅在經濟發展中扮演關鍵角色，本計畫專注建立這產業的輿情分析系統，並且導入LLM技術，提供項專家一樣的總結推理能力，為氫能與無人機未來發展提供支持與建議。

使用聯盟核心技術no-code的文字探勘工作流程系統TARFlow的核心元件，以護理紀錄為範例，建立一套自動上標籤的方法，將大量資料完成上特定標籤的任務，後續只需花少部分的時間針對一些錯誤進行更正，有效減少標記時間。

專注在科技產業相關的產業新聞文字分析，透過描繪出技術、組織、公司等實體關鍵字之間的關係，可以宏觀的觀察到整體的產業結構，並細部探索重要議題提供通訊、遙測等服務。這一些分析結果能夠探索更多科技產業發展可能性，以提出後續相關發展建議。

將RAG框架引入到公司，利用企業內部的知識管理系統所存的資料，建立企業內部的智慧對話系統，使用LLM的文字歸納統整能力，以更有效地支援企業內部需求，能夠快速回答員工的問題、提供培訓資源、在業務流程中做出更智慧的決策，並提供即時支援，從而提高整體效率和效能。

智慧科技技術無人機作為當今科技發展的前沿，不僅在經濟發展中扮演關鍵角色，同時也在國家安全和國際上佔有一席之地。本計畫專注建立這科技產業的輿情分析系統，並且導入LLM技術，提供像專家一樣的總結推理能力，為未來智慧科技技術發展提供支持與建議。

透過文字探勘技術，深入挖掘餐飲評論中蘊藏的寶藏，此案例針對相關品牌的監控和分析。透過直觀的儀表板，可輕鬆獲取競爭者分析、品牌聲譽管理等關鍵洞察，並更好地了解消費者對品牌的態度和競爭品牌的優缺點。

透過資訊檢索技術，企業能夠輕鬆針對大量資料進行相似文本的比較，並快速找出使用者需要的文本。這項技術已經成功協助建立了原住民相關文章比對系統，讓相關人士能夠更有效率地進行相關資訊的查詢和應用。

將系統性的蒐集台灣地區求職者常使用的社群媒體平台裡的相關評論文章，以建置企業專屬的雇主品牌輿情分析系統，即時掌握外界對於公司之評價與印象，以利內部調整招募策略，分成資料來源、雇主品牌構面，和分析方式做說明。