RAG 智慧客服，
用公司知識回答客戶。
客戶在 LINE、官網或社群反覆詢問產品、服務與流程？SmartFlow 透過 RAG（檢索增強生成）先找出公司核准的資料，再整理成回覆，讓每次接待有一致的知識依據。
RAG 是什麼？
先查公司資料，再回答。
RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，中文為「檢索增強生成」。客戶提問後，系統先在企業知識庫找出相關內容，再把找到的資料交給 AI 整理。產品規格、服務流程與常見問題，可以來自你已核准的 PDF、官網與文件。
客戶提出問題檢索公司知識整理回覆與接續需求
- 答案有共同依據
- 客服與 AI 使用同一套核准的產品、服務、FAQ 與流程資料，減少不同人回答不同版本的情況。
- 重複問題先接住
- 完成通路授權與知識設定後，可安排全天候自動接待、常見問題回覆與基本需求收集；真人接手則依約定的服務時段安排。
- 需要判斷時交給人
- 資料不足、特殊報價、合約或例外案件，保留對話與需求摘要，讓專人沿用前文接續處理。
從散落的資料，
做成可以持續維護的客服知識。
整理核准內容
收集公司 PDF、官網、產品規格、服務流程與既有問答，標明更新日期及負責確認的人，排除過期或不宜公開的資料。
用客戶問法驗證
挑出最常遇到的問題，檢查系統找到的資料與回答。補上缺漏，設定找不到答案、需要專人處理時的接續方式。
接回實際通路
依 LINE、官網、Instagram 或 Facebook／Messenger 的授權與介面配置接待。持續查看實際問題，更新知識與交接流程。
例如：客戶先問產品，再留下需求。
客戶詢問產品尺寸或服務範圍，AI 先檢索核准規格並回覆。接著收集必要的數量、日期或使用情境，整理成同一筆需求；需要特殊報價時，再交給專人確認。
此為流程示意。預約、工單、CRM 或 ERP 等後續動作，依實際導入的服務、人員、欄位與系統介面配置。
先準備資料，
讓第一次討論直接對準問題。
- 十個最常被問的問題：搭配你希望客服採用的核准答案。
- 目前公開的公司資料：官網、產品型錄、服務 PDF、FAQ 或作業說明。
- 要接待的通路與交接方式：例如 LINE 先收需求，再由哪位同事處理報價或售後。
先選一類重複問題驗證，再逐步擴充。美髮、美甲、按摩、清消、驗屋、設計、接送或電商，都可以依服務流程討論應用情境；這些分類不是已完成實績名單。
RAG 與 AI 客服常見問題
- 企業知識庫和一般 AI 聊天有什麼差別？
- 企業知識庫先限定資料來源與版本。RAG 回覆時會檢索相關公司資料，適合整理產品、服務與流程等需要一致答案的問題。
- 資料更新後，要把 AI 重新訓練一遍嗎？
- RAG 的重點是更新可檢索的知識內容與索引，不必把每一份新文件重新訓練成一個模型。更新後仍需用實際問法驗證檢索與回答，確保新版本可被正確使用。
- AI 客服可以全天候服務嗎？
- 完成通路授權、知識與接待規則配置後，可規劃全天候自動回覆及需求收集。真人客服的值班時段、例外處理與回覆安排，會另外確認。
- AI 找不到答案，或客戶想找真人怎麼辦？
- 把未解決的問題與已提供的資料整理清楚，再依設定交給專人。正式報價、合約與需要專業判斷的內容，由適當人員核對後回覆。