讓每份工程文件
都問得出答案,
而且附上出處
用中文、拍照或語音提問,JC AI-MIND 從授權給你的 PDF、簡報、Excel 與影片中找出答案, 並標明原檔第幾頁、第幾句,點一下就能打開原檔核對。
- 資料不出門
- 手機 PWA 現場可用
- 繁體中文優先
A 型幹線放大器和 B 型延伸放大器,增益差在哪?用圖表比較
兩者主要差在順向增益:A 型在 1218 MHz 為 44 dB,B 型為 36 dB。B 型輸出較低,但體積與耗電更小。
順向增益 @1218 MHz(dB)
點 K1、K2 可直接查看原檔那一頁
產品畫面示意,內容為虛構範例資料
為什麼需要它
工程知識很多,卻很難在需要的那一刻找到
通用 AI 聊天工具不認識你的文件,機敏資料也不能交給它。企業需要的知識助理,只在授權範圍內回答,答案也要能驗證。
互動體驗
認識你的 AI 小助手
核心能力
五件事,讓知識 AI 真的敢用
答案可驗證
每個答案都有出處,點一下就看到原檔那一頁
回答中的 K1、K2 編號直接連到原始文件,並高亮引用的原句。答案的依據從「AI 說的」變成「手冊第 12 頁寫的」。
- 精準到頁、到句,原文高亮
- 投影片頁碼、影片秒數、Excel 列都能定位
- 同一文件有多版本時,自動採用最新版
引用原檔
《HFC 放大器技術手冊》
順向增益(1218 MHz):44 dB typ. /輸出電平 109 dBμV
現場即問即答
拍照就能問,設備、面板、錯誤畫面都行
用相機拍設備或螢幕,或直接貼上、拖曳截圖。系統辨識畫面後比對你的文件,回覆可照做的步驟並附出處。
- 拍照、貼圖、拖曳皆可提問
- 辨識設備型號並連結對應文件
- 照片僅供本次提問,不會保存
這台是什麼?怎麼量上行雜訊?
辨識為手持式網路測試儀。依《現場測試作業手冊》,上行雜訊量測步驟如下:
- 接上測試埠,選擇「上行頻譜」
- 設定掃描範圍 5–85 MHz
- 讀取底噪並與基準值比對
照片僅供本次提問,不會保存
不只是文字
規格比較、流程與時序,直接畫給你看
答案會自動整理成表格、長條圖與流程/時序圖,可複製成圖片或原始碼,貼進報告與簡報。
- 跨文件比對規格,標出不一致處
- 可畫流程圖、時序圖、甘特圖與狀態圖
- 文件裡沒有的內容,直接回答「找不到」,不亂猜
吃得下真實資料
簡報裡的圖、影片裡的講解,也都問得到
投影片與圖片由視覺模型轉寫成可檢索內容,影片轉成逐字稿並保留時間點,Excel 逐列保留。
- PDF、PPT、Excel、MP4、圖片一起匯入
- 上傳後系統自動出題,驗證檢索品質
- 版本化索引,可一鍵切換、一鍵回滾
英文原廠文件
圖片內容轉寫成可檢索知識
逐列保留,可定位到列
逐字稿+時間點
視覺模型讀圖
上傳後 AI 會自出 3 題測試,驗證能否找回該文件正確頁面
跨語言、精準比對
用中文問,英文手冊也找得到答案
跨語言語意檢索搭配型號、料號、錯誤碼的精準比對,兼顧「意思對」與「字完全對」。
- 中文提問、英文文件作答並附原文出處
- 型號、錯誤碼不被相似字干擾
- 混合檢索再重排,命中率更高
錯誤碼 E-217 是什麼意思?怎麼處理?
Error E-217: Upstream receive level out of range.
Check amplifier gain and re-run level alignment.
E-217:上行接收電平超出範圍。
請檢查放大器增益,並重新執行電平校準。型號與錯誤碼採精準比對,不會被相似字誤導。
以上畫面為示意,內容為虛構範例資料
試點成效
在真實工程文件上,準確率從「堪用」到「敢用」
某有線電視/寬頻營運商工程團隊 PoC:140 份文件、約 1.2 GB,涵蓋英文原廠手冊、中文簡報、錯誤碼表與教學影片。
54%89%
端到端正確率
錯誤答案 0%
0%79%
圖片內知識的問題
投影片與圖解也答得出
71%98%
Top-4 檢索命中率
正確資料排進前 4 筆結果的比例
數據來自導入前後的內部評測題組;實際成效依文件品質與題型而異。
資安與治理
每一步都可控、可查,企業才敢把文件交給它
從誰能看、誰能發布,到改了什麼、能否回復,都有對應機制。
多種入口
員工在哪裡工作,AI 就出現在哪裡
管理後台
管理者要的,後台都有
文件、權限、模型、成本與回饋集中管理。客戶管理者只看到該看的頁面,模型與成本頁面留給系統維護方。
適用場景
適合「文件很多、答錯代價很高」的團隊
導入流程
從一支團隊的 PoC 開始,驗證了再擴大
先用真實文件跑出成效,再決定規模,風險小、見效快。
- 01資料盤點與你確認要納入的文件範圍、格式與權限分級。
- 02匯入與自我驗證批次匯入、轉寫圖片與影片,系統自動出題驗證檢索品質。
- 03PoC 試點讓一支團隊實際使用,蒐集回饋並依評測題組調校。
- 04正式上線完成權限、帳號與入口整合,持續依回饋改進。
常見問題
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