# 專業知識管理

當企業推動知識管理時，常因現有知識管理系統功能受限，只能透過關鍵字搜尋查找資料，這種方式不僅語意理解有限，搜尋結果也常常不夠精準，難以滿足龐大且多元的企業知識需求。現在，您可以運用 MaiAgent，打造專屬的企業內部 AI 知識助理，實現更智慧、便捷的知識管理！

## 應用情境：打造海運專業知識 AI 問答助理 <a href="#use-case-build-shipping-knowledge-qa-assistant" id="use-case-build-shipping-knowledge-qa-assistant"></a>

假設您是為海運公司的供應鏈管理專員，需定期閱讀期刊與報告，以掌握最新的海運趨勢，作為業務營運與決策的重要依據。然而，隨著國際情勢瞬息萬變，產業知識日新月異，資訊量龐大且分散，常讓人難以及時掌握重點。這時，您可運用 MaiAgent 打造專屬的企業內部 AI 問答助手，不僅能快速定位、理解並內化關鍵知識，協助您即時掌握趨勢，更能促進全體同仁的知識流通與工作效率，提升企業在瞬變市場中的應變力與競爭力。

## 應用流程 <a href="#application-workflow" id="application-workflow"></a>

### 1. 建立海運專業知識 AI 問答助理 <a href="#step1-create-shipping-knowledge-qa-assistant" id="step1-create-shipping-knowledge-qa-assistant"></a>

填寫 AI 助理名稱

<figure><img src="/files/rryPb3GDXQeLPC4aTFWg" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

選擇 RAG 與語言模型

<figure><img src="/files/p5QdOZkrMBqDAdRcTUM1" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

選擇回答模式時，若無特別需求可選擇「一般模式」，即可符合此應用情境，角色指令參考如下

```
# 角色
你是海運公司內部的海運知識問答助理

# 輸出格式
請使用下方範例格式，回覆最相關的三項知識內容。

<example>
您提到的問題與以下內容有關：

1. [標題]（內容摘要）
2. [標題]（內容摘要）
3. [標題]（內容摘要）
</example>

# 輸出限制
- 請使用繁體中文回覆
- 專有名詞請用台灣用語呈現，例如中國用語「集裝箱」應改成「貨櫃」
- 以日期較新的資料當作優先參考資料
- 不在知識庫範圍內的資訊請勿回答
- 根據知識庫資料回答，無法回答請以下方<example>內的文字回答

<example>
很抱歉，目前知識庫未包含您詢問的資料
```

<figure><img src="/files/PiSeZHv5M6y0fCXyYV5G" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

權限設定，分配角色，並點選儲存

<figure><img src="/files/YwddVyUy3QU6nxpEZIT6" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 2. 上傳知識庫 <a href="#step2-upload-knowledge-base" id="step2-upload-knowledge-base"></a>

這邊以公開資料 UNCTAD 2024 海運回顧年報，與CR 技術通報為例，作為知識庫的參考資料來源

這邊以兩個公開資料來源—UNCTAD 2024 海運回顧年報，以及財團法人驗船中心 CR 技術通報為例，作為知識庫建置的參考依據。

<https://unctad.org/system/files/official-document/rmt2024overview_ch.pdf>

<https://www.crclass.org/wp-content/uploads/2025/02/138.pdf>

<figure><img src="/files/6tRTK6L4Jx0zmsgTZLiU" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 3. AI 助理上線應用 <a href="#step3-ai-agent-go-live" id="step3-ai-agent-go-live"></a>

當您需要了解海運相關議題時，現在可以直接透過 AI 助理問答介面進行提問！\
例如，若主管指派您撰寫有關巴拿馬運河的分析報告，您只需向 AI 助理提問，即可即時獲取相關資訊，無需逐一翻查文件，提升報告產出效率！

<figure><img src="/files/9hWQhcGY3ZPEJbpCnMBL" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.maiagent.ai/application/km/internalkm.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.