2026-08-21 告別搜尋痛點、翻轉支援效率!東擎結合AI BOX-A395與AiKMSpark重塑地端AI知識管理新典範

前言

技術支援不僅肩負協助客戶解決產品問題的重要任務,也承載著每一次問題處理過程中累積的工程知識。東擎科技技術支援部門(Technical Support Division, TSD) 多年來透過與客戶互動,持續累積大量技術支援案例、工程報告、疑難排解記錄與產品知識。這些長期累積的知識,是進行問題分析、根因調查及持續提供技術支援的重要資產。為更有效運用這些既有資源,並將企業AI(Enterprise AI) 實際導入企業應用,東擎部署AI BOX-A395搭配AiKMSpark,打造地端企業AI知識管理平台。在此核心解決方案的基礎,東擎進一步依據技術支援部門的實際工作流程與知識需求,開發專屬的AI TSD Agent。此一導入案例展現AI BOX-A395與AiKMSpark如何作為企業客製化AI應用的基礎,將長期累積的組織知識轉化為實際可用的AI工具,同時確保企業專有資料完整保留於內部基礎架構中。

挑戰

每一筆技術支援案例,都會為東擎累積更多工程知識。多年來,技術支援部門已累積上萬筆技術案例與支援記錄,涵蓋數萬次客戶互動中的疑難排解、根因分析及經驗證的解決方案。在導入AI知識系統之前,工程師主要仰賴技術案例資料庫與歷史電子郵件,搜尋過去的解決方案。

隨著案例數量持續增加,技術支援部門面臨三項主要挑戰:

  • 關鍵字搜尋限制:當搜尋關鍵字不夠精準,或與原始案例中的用詞不一致時,往往難以找到真正相關的歷史案例。
  • 人工查閱耗時:工程師必須逐一查看案例內容及歷史電子郵件,且缺乏有效的摘要,以及不同相關問題之間的關聯資訊。
  • 新進工程師不易取得所需知識:新進工程師往往難以快速找到正確資訊,也不容易從過往相關案例中累積經驗。

隨著客戶問題日益複雜,東擎意識到需要更智慧的方式來搜尋、摘要、串聯並重複運用既有工程知識,同時確保企業專有技術資料安全地掌握在公司內部。

解決方案

AI BOX-A395 + AiKMSpark: 企業AI的核心基礎

為解決上述挑戰,東擎導入AI BOX-A395搭配AiKMSpark,為技術支援部門建立安全的地端AI知識平台。AI BOX-A395提供地端AI運算基礎,而AiKMSpark可讀取匯入的企業文件,並將內容整理為結構化知識庫,不需要工程師事先逐一定義所有知識分類。工程師可以直接透過自然語言存取這些累積的知識,只需描述所遇到的問題,不再受限於傳統關鍵字搜尋。由於AiKMSpark直接在AI BOX-A395上於地端執行,來源文件、知識庫及AI模型皆保留在東擎自有基礎架構中,讓企業能完整掌控專有工程資料。

客製化開發:從AiKMSpark延伸至AI TSD Agent

在此基礎上,東擎進一步依據技術支援部門的專業知識與實際工作流程客製化AiKMSpark,打造AI TSD Agent。系統匯入多年客戶互動所累積的歷史技術案例,包括工程報告、文字檔、試算表及其他技術支援記錄。AI TSD Agent可讀取這些資料,擷取疑難排解所需的重要資訊,包括產品、問題、根本原因與解決方案,並將多年累積的技術經驗整理成工程師真正能夠實際運用的知識庫。當新問題發生時,工程師無須逐筆翻查過往案例,只需以自然語言描述狀況,AI TSD Agent即可精準檢索相符案例、摘要關鍵資訊、辨識類似問題、建議可能的疑難排解方向,並提供相關參考資料,協助工程師進一步分析。AI TSD Agent也能協助準備根因分析報告,將相關資訊整理成報告草稿,再由工程師進行審閱與定稿。當新的技術支援案例完成結案後,相關內容也會持續回饋至知識庫,讓累積的工程經驗不斷擴充,並可在下一個案例發生時再次被運用。

為什麼選擇AI BOX-A395 + AiKMSpark

AI BOX-A395提供所需的地端運算基礎,讓企業可直接在組織內部執行知識管理與AI工作負載。搭載AMD Ryzen™ AI Max+ 395 處理器,並支援最高128GB統一記憶體(Unified Memory),AI BOX-A395可提供最高126 TOPS整體AI運算效能,具備在地端執行大型語言模型及處理大量企業知識所需的運算資源。結合AiKMSpark後,企業無須仰賴雲端AI服務,即可建立並持續維護企業知識庫。文件與AI模型皆可保留於企業自有基礎架構內,而地端部署也讓企業對資料、AI工作負載及營運成本擁有更高的掌控度。東擎導入AI TSD Agent的實際案例,更進一步展現這套基礎平台如何依據不同企業工作流程與知識需求進行客製化,將企業知識真正轉化為可實際運作的AI應用。

效益

  • 工作流程最佳化: AI TSD Agent可簡化問題分析、根因報告及知識累積流程,最佳化整體技術支援流程約50%(六個階段中其中三個階段)。
  • 加速知識檢索:快速找出相關歷史案例、摘要關鍵資訊,並提供可能的解決方向,縮短技術分析與客戶支援所需時間。
  • 提升技術支援效率:透過自然語言搜尋及AI輔助報告產出,減少重複性工作,讓工程師分析及回應技術問題的效率提升10-20%。
  • 持續累積企業知識:將長期累積的技術知識整理成結構化知識庫,並隨著每一個完成的支援案例持續擴充,讓工程經驗更容易保存並重複運用。
  • 安全的地端部署:企業文件、客戶資訊與AI模型皆保留於組織自有基礎架構內,無須傳送至外部雲端AI服務。
  • 彈性的企業AI基礎平台:AI BOX-A395與AiKMSpark的組合提供可依不同企業知識需求進行調整的基礎平台,AI TSD Agent則進一步展現如何將此平台發展為符合特定業務流程的實際AI應用。