服務線 ③
AI／LLM
導入
lvsota 已導入 LLM，結合設備與能源資料，支援自然語言查詢、異常分析、報表輔助與知識檢索。
問一則設備異常，查看回答的依據
查詢示例 · 設備、手冊與工單皆為虛構
以下以虛構設備的通訊中斷事件，搭配示例手冊與維修工單，呈現從提問到人工確認的查詢流程。
設備手冊、維修紀錄與現場照片經分段索引，送入問答流程。答案附上來源，再由人員回查文件並覆核。
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帶著事件提問
管理人員詢問「設備 A 出現通訊中斷，之前有類似紀錄嗎？」並選擇設備與本次事件，讓查詢帶入設備型號及事件時間。
形成包含設備、事件與問題的查詢，搜尋範圍依提問者的閱讀權限設定。
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找出文件與維修紀錄
檢索到《示例手冊》v1「事件記錄」段落，內容為「記下事件時間與設備編號，交由維護人員確認」；另找到示例工單 WO-DEMO，其結案紀錄載明「曾記錄通訊中斷，原因未確認」。
列出手冊名稱、版本、段落及工單編號，供使用者逐筆查看引用內容。
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整理可溯源的回答
AI 回答「示例工單有相同事件名稱，但沒有確認原因；手冊要求保留事件時間與設備編號。」兩項說明分別連回工單與手冊段落。
得到附引用的摘要，明確列出尚缺本次事件原因的確認紀錄。
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由人員核對並接續處理
管理人員開啟來源，確認型號與文件版本適用，將查詢摘要附到待處理工單。現場判斷與處置交由合格人員依核定程序執行。
留下經人員核對的引用與待確認事項，交給負責人接續處理。
應用項目
- 自然語言查詢
- 以 LLM 查詢用電、設備狀態與事件資料，並用自然語言說明。
- 異常解釋
- 以 LLM 整理設備告警與紀錄，協助說明異常及可能原因。
- 報表輔助
- 依指定欄位把各分路電表數據填入報表草稿，保留計算公式與原始讀數供人員覆核。
- 負載預測說明
- 統計模型依歷史紀錄預測負載，LLM 協助說明結果與排程依據。
- 運維知識檢索 RAG
- 以 LLM 結合 RAG 查詢手冊與維護紀錄，輸入故障狀況找出對應段落與過往處理方式；現場作業由合格人員依核定程序執行。
企業 LLM 導入與客製開發
提供企業 LLM 應用導入與客製開發，支援內部知識助理及文件、報表自動化。
導入原則
依可用資料與作業需求界定範圍。LLM 在既有資料範圍內檢索、整理與提出建議，回答附上出處；控制動作依權限與核可流程執行，現場操作與查修由合格人員依核定程序執行。
手冊與維修紀錄的 RAG 知識檢索
依設備型號、重複異常或歷次維修提問。RAG（檢索增強生成）先找出相關文件段落，再交給 LLM 整理回答，讓人員能查看回答背後的資料。
- 手冊與維修紀錄
- 串接核定手冊、作業程序、巡檢異常與已結案工單，依設備編號、文件版本及紀錄日期建立關聯。
- 回答附上來源
- 提供引用文件、頁碼或段落及相關工單連結，讓人員核對設備型號、適用情境與文件版本。
- 權限與文件更新
- 依使用者權限檢索可讀內容；手冊改版或紀錄修正後更新檢索資料，並區分已停用版本。
- 查詢與現場作業
- 資料不足時標示缺項，與現場人員檢查來源適用性及常見問題；現場作業仍由合格人員依核定程序執行。