AI 研究應用
AI 生理訊號偵測
與工研院合作，運用深度學習分析生理訊號，將研究模型轉化為可測試、可觀察的應用流程。
客製化程式開發 · 從小型試做到正式上線
AI 人工智慧解決方案
不是給你看個漂亮展示就收工，而是把 AI 真的接進你每天的營運裡，用得起來、有人維護、生意變大也撐得住。
為什麼很多企業導入 AI 後沒下文？
AI 不是裝了套件就會用。多數案子卡在「demo 漂亮但無法上線」、「上線後沒人維護」、「不知道怎麼算回報」。CodeNet 從第一天就用「能不能落地」當決策標準。
試過 ChatGPT 但無法落地
公司資料不敢上傳雲端、回答常常出錯，又接不上你現有的進銷存、訂單、客戶管理系統（ERP / CRM）。最後變成「個人玩具」，沒有一個流程真的因此變輕鬆。
PoC 做完後沒下文
花了預算做 demo 很驚艷，但缺乏部署架構、權限管控、監控與維運能力。半年後系統老化、沒人敢用。
不知道從哪裡開始
每個部門都喊「我要 AI」，但缺乏跨部門的優先級評估。預算分散，全部都做一點，全部都沒做完。
Core Services
六大核心服務
從最簡單上手的 AI 助理，到裝在自家機器、專為你調教的專屬 AI，我們依你資料的機密程度、預算和時程，幫你挑一條最合適的路。
AI 企業助理
串接 GPT、Claude、Gemini 等主流模型，整合內部帳號權限與 Slack / Teams / LINE，打造員工日常可用的 AI 助理。
- 多模型支援，避免廠商綁定
- 對話記錄可控管
- 員工用公司現有帳號就能登入（SSO）
讓 AI 讀懂公司文件、精準回答（RAG）
把公司文件（合約、產品手冊、會議紀錄、作業流程）整理成 AI 查得快的形式，讓它回答前先翻過你的內部資料，而且會附上是根據哪份文件，方便你查證（向量資料庫、RAG 技術）。
- 資料不離開公司
- 回答附文件出處
- 支援增量更新
讓 AI 自己動手幫你跑流程（AI Agent）
派一個會自己動手的 AI 小幫手，跨系統自動幫你跑流程：分配訂單、轉接客服、彙整報表、生成回信草稿等。
- 串接 ERP / CRM / 自有系統
- 人類審核節點可設定
- 錯誤可追溯
把 AI 調教成你的專屬版本（Fine-tuning）
讓 AI 更懂你這一行的專業術語、講你的品牌口吻、用你習慣的客服話術。裝在你自己公司的機器上，資料不必送給第三方。
- 支援 Llama、Qwen 等開源底模
- 可裝在自家機器（地端 GPU）
- 長期下來比一直按次數付費更省
自動讀懂文件、省下人工打字（OCR＋NLU）
自動從發票、合約、表單、報告裡抓出資料，整理成可以直接匯進系統的整齊格式，再用規則自動核對，大幅減少人工輸入（OCR 文字辨識＋NLU 語意理解）。
- 支援中英文混合
- 可整合既有 ERP 進銷存
- 異常自動轉人工
AI 聽得懂、說得出、看得見（語音與影像）
把講的話變成文字、把文字唸成語音，再加上看圖辨識，做出語音客服機器人、自動產生會議記錄、商品拍照辨識等應用（STT 語音轉文字、TTS 文字轉語音、影像辨識）。
- 即時語音轉錄
- 多語言支援
- 可接上現有的「按 1 按 2」電話客服（IVR）
Industry Use Cases
產業應用場景
不同產業有不同的 AI 切入點。下列為我們最常被詢問與導入的場景，可依您的實際業務調整。
電商
- 自動把規格表變成商品文案，還順便讓 Google 比較搜尋得到（SEO）
- 客服 FAQ Agent，串接訂單、物流查詢
- 個人化推薦：基於行為與偏好的商品推薦演算法
- 評論摘要與情感分析，協助商品改善
科技 / SaaS
- 產品文件 RAG，讓使用者問就有答案
- 工程內部知識庫：跨多年的 PR、Slack、Confluence 統一檢索
- AI Code Review 助理，協助初步審查
- 客戶 ticket 自動分類與優先級排序
行銷 / 廣告
- 多版本廣告文案批量生成（FB / Google / LINE）
- KOL 內容與品牌調性比對，自動篩選合作對象
- 社群留言自動回覆與情緒監控
- 行銷活動素材一鍵改寫（中→英、長→短）
製造
- 品檢瑕疵影像辨識，輔助人工複檢
- 產線異常日誌自動摘要與分類
- 機台手冊 RAG，技師現場提問即查
- 生產日報、QC 報表自動撰寫
Tech Stack
技術架構與選用
我們刻意不把你綁死在單一家 AI 供應商上 — 將來想換一家更好或更便宜的，不用整套重做（業界稱「模型廠中立」）。
LLM 選用
GPT、Claude、Gemini（雲端）
Llama、Qwen、Mistral（開源 / 地端）
向量資料庫
Qdrant、pgvector、Weaviate、Pinecone — 依資料量與部署位置選用。
框架與工具
LangChain、LlamaIndex、DSPy；Python、Node.js、Go 自由組合。
部署選項
公有雲、私有雲、地端 GPU 機房 — 依資料敏感度建議架構。
整合介面：Slack / Teams / LINE / Discord / 自有 Web 介面 / 自有 App / Email / Webhook — 可同時開多個出入口，使用者在哪我們的 AI 就在哪。
Security & Compliance
資安與合規
對 B2B 客戶來說，AI 安全跟功能一樣重要。我們從架構就把這些放在最前面。
資料不出公司網路
採地端部署選項時，文件與對話完全不離開您的伺服器；採雲端時選用「企業合約版本」明訂不用於訓練。
對話日誌可控
可設定日誌保留期限、誰能查、是否可刪除。便於日後稽核或符合個資法保留／刪除要求。
個資先遮罩再處理
資料送進 AI 之前，先自動把姓名、身分證、手機這類個資擋下來、遮掉，再送出去（個資偵測 PII detection）。
防止 AI 亂講話
強制 AI 回答時附上文件依據，並自動偵測它是不是在「一本正經地亂講」並攔下來（幻覺偵測）；醫療、法律、財務這類高風險題目另訂回應守則。
權限分層
依員工角色限制可查詢的文件範圍；高敏資料另設審核流程。
配合既有規範
可配合資安認證（ISO 27001）、個資法，以及金融、醫療等各行業的特別規範，導入對應的把關措施。
Onboarding Process
5 階段導入流程
從第一次訪談到長期維運，每個階段都有明確的交付物與決策點。下方時程為一般專案估計，實際依您的範圍而定。
01
需求盤點與優先級評估
1–2 週與業務、IT、實際使用者訪談，盤點問題清單。依「可行性 × 商業價值」排序，挑出 1–2 個高 ROI 場景做為起點。
02
先做小型試做版驗證效果（PoC）
2–4 週先用最省成本的做法快速驗證有沒有效，做出一個你和同事可以實際操作的試用版，邊用邊給回饋。
03
系統整合與資料管線
4–8 週把 AI 接上你公司內部的資料（進銷存、客戶系統、檔案），做好資料整理、快速查找、誰能看什麼的權限控管，以及完整操作紀錄，整套接進你現有系統。
04
上線與內部教育訓練
2 週正式上線、權限分配、教育訓練（含 prompt 使用範例與限制說明）。建立使用者回報通道。
05
持續優化與監控
長期持續盯著每月用量與花費（AI 按用量計費）、回答品質和使用率，新文件不斷補進去、問法不斷調得更準，每月跟你一起檢視花得值不值得。
精選作品
實際案例，比規格更有說服力
AI 案例不只展示模型，而是把辨識、摘要與資料處理能力真正放進使用情境，讓成果能被操作、驗證與持續使用。
300+
累積完成超過 300 個案例以下僅展示部分精選案例
CodeNet 自有產品
Summary Squirrel 智慧摘要工具
CodeNet 自有瀏覽器工具，整合 Gemini 與 NotebookLM，協助使用者快速整理網頁內容與研究素材。
FAQ
客戶最常問的 6 個問題
如果這裡沒答到你的疑問，歡迎直接聯繫我們，30 分鐘評估免費。
AI 回答錯了怎麼辦？會誤導使用者嗎？
我們的標準作法是：(1) RAG 強制 AI 引用內部文件原文，使用者可點擊查看依據；(2) 高風險場景（法務、財務）加入人工審核節點；(3) 提供「不確定」回應，比硬要答錯更可靠。AI 輸出不取代專業判斷，這點會在使用者介面明確標示。
公司資料安全嗎？會不會被拿去訓練？
看您選的部署模式。(1) 用 OpenAI / Anthropic API 的「企業方案」(Azure OpenAI / Anthropic Enterprise)：合約明訂不用於訓練；(2) 用開源模型自架（Llama / Qwen）：資料完全不出公司網路。CodeNet 會根據資料敏感度建議適合方案。
跟自己接 ChatGPT API 有什麼差別？
自己土法接 ChatGPT，只是把問題丟出去拿回答而已。公司要正式用，真正要解決的是：誰能看什麼的權限、查得到自家資料、接上現有系統、花費怎麼追蹤、出錯怎麼把關、合規紀錄、員工教學 — 這些「臨門一腳」，才是讓試做版真正變成天天能用系統的關鍵。
需要多久才能上線？預算大概多少？
PoC 階段約 2–4 週可看到雛形；完整上線視整合複雜度，多數案子在 2–4 個月內。預算取決於整合範圍與是否需要地端 GPU。我們提供免費 30 分鐘評估，先釐清您的需求再報價。
模型未來會被淘汰嗎？我的投資會不會白費？
我們把「跟哪一家 AI 講話」這件事，跟你真正花錢做的資料、權限、系統整合分開來（業界稱模型廠中立）。將來想換 AI 供應商，只要改設定、不用整套重做，你最值錢的那部分投資不會白費。
我們公司沒有 AI 工程師，導入後誰維護？
兩種選擇：(1) 整套交給你的資訊人員（程式碼、文件、教學影片都給），並附上有保障的維護合約（白紙黑字寫明回應與修復時間，業界稱 SLA）；(2) 交給我們代管，我們持續幫你顧好、優化，你只要說需求就好。多數客戶先從代管起步，內部熟了再轉自己維護。
Why CodeNet
AI 以外，我們更給你的
市面上「AI 顧問」不少，但能把 AI 真的整合進你既有系統的不多。
不只 AI，整套上線
前端、後端、整合、部署、教育訓練、長期維運。AI 只是其中一塊，我們交付的是「能用」的系統。
不被單一 AI 廠商綁死
今天用這家、明天想換更好的一家，我們的做法支持你做這個決定，不用整套重做（業界稱模型廠中立）。
在地團隊
中文溝通、台灣時區、不外包大陸或海外。需求討論直接面對面，反應快。
完整交付
程式碼、文件、訓練影片、運維手冊。即使你之後想換團隊接手，我們也希望好交接。
產業經驗
CodeNet 已交付包含 AI 智能客服、企業級 AI 應用、社群平台 AI 推薦演算法等專案。從零到上線都跑過。
誠實報價
不存在「先付 100 萬給你 demo」這種事。第一階段用最小成本驗證可行性，確定 ROI 後再進入下一階段。
服務性質說明
CodeNet 提供之 AI 服務為技術開發、系統整合與顧問建議。AI 模型之輸出可能存在錯誤、偏誤或不完整資訊，重大商業、法律、醫療或財務決策應由人類專業判斷，CodeNet 不對 AI 輸出結果之正確性或適用性負保證責任。客戶於使用所開發之 AI 系統時，須自行確保符合所在地法規（含個人資料保護法、產業特定規範等），並自負最終法遵與業務責任。本頁所述第三方產品名稱（如 GPT、Claude、Gemini、Llama 等）為其各自所有者之商標。