「myLLM Studio」與「myPDA」等創新解決方案如何透過檢索增強生成（RAG）技術、智慧代理（LLM Agent），以及 AI 作業系統（AIOS）的多層次架構，實現生成式 AI 與產業需求的無縫接軌。
文／林聖博（陽明交通大學人工智慧檢測中心架構師）
生成式 AI（Generative AI）的快速發展為產業數位轉型帶來了前所未有的機遇。從 OpenAI 的 GPT 系列到各大雲端服務供應商推出的生成式 AI 工具，這些技術正逐漸成為各行各業探索創新應用的核心動力。然而，當企業試圖將這些技術應用於實際場景時，往往會面臨諸多挑戰。
GenAI 推動產業數位轉型的挑戰與機會
首先，許多現成的生成式 AI 解決方案並未針對特定產業需求量身打造，導致應用的適配性不足。其次，生成式 AI 的運行依賴大量運算資源，對企業現有的基礎設施形成了巨大壓力。在處理機敏資料時，如何確保資料安全與隱私合規成為企業的一大顧慮。
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最後，不同產業的應用場景各異，如何讓 AI 技術在多樣化的環境中保持穩定運作，亦是企業面臨的一大難題。這些挑戰使產業界逐漸意識到「僅依賴現有的雲端 AI 平台不足以滿足多變且複雜的實際需求」。為此，打造能與雲端 AI 平台協作的地端自有的、專屬的 AI 系統，針對具體場景進行深度定制，提升生產力成為營運的一部分，為企業創造價值，才是促進生成式 AI 真正落地應用的關鍵。
大型語言模型的落地需求
隨著生成式人工智慧（Generative AI）的蓬勃發展，大型語言模型（Large Language Models，LLMs）逐漸成為企業數位轉型的重要工具。然而，要使 LLMs 在企業環境中真正納入並發揮效益，仍面臨多重挑戰與需求。
◾ 企業資料機敏與安全性
企業數據的專屬性與機密性至關重要，雲端大型 AI 服務確實具有不俗表現及效果，但過程涉及機敏資料上雲的不確定與危險性，可能導致企業內部數據外洩以及盜取。LLM 結合落地化部署，能利用大型語言模型的智慧與便利性，輔助企業內部資料整合及應用，在確保數據不外流的情況下，大幅增加企業和個人工作效率及產能。
◾ 效能與成本權衡
雖然 LLM 具備卓越的語言理解與生成能力，但其高運算需求與成本往往令企業卻步。針對此問題，企業需探索邊緣端的模型優化、硬體加速等技術，提升運算效率並有效降低部署門檻。
◾ 應用場景的客制化
通用型 LLM 雖然功能強大，但往往無法直接滿足特定產業需求。因此，透過模型微調、領域知識嵌入以及智慧代理應用，使其更符合企業的業務邏輯與場景需求，是 LLM 落地的關鍵一步。
myLLM 產學服務聯盟的整合式平台
為應對上述挑戰，「myLLM 產學服務聯盟」推出了整合式平台 myLLM Studio，希望「打破 LLM 容易產生幻覺的侷限性，藉由 AIOS 協調雲地與系統資源，並以 myPDA 做為先導服務」，提供量身定制的解決方案，確保技術能夠真正解決問題。透過整合式平台與核心技能模組，協助企業克服資源限制與基礎設施不足的挑戰，實現生成式 AI 的落地應用。
打破 LLM 的局限性：RAG 與 LLM Agent 的應用
生成式 AI 技術的初始發展以大型語言模型（LLM）為核心，如 GPT-4 或 LLaMA 3。這些模型具備理解與生成自然語言的能力，能夠像人類一樣「思考」並給出答案，應用於聊天、翻譯、內容生成等場景。然而，隨著使用時間的推移，我們逐漸發現 LLM 存在一些局限性，例如：回答精準度與一致性的問題。此外，模型的知識來源主要來自訓練資料，若要更新模型中的資訊，往往需要進行重新微調（Fine-tuning），這不僅耗時費力，且成本高昂。
◾ 檢索增強生成（RAG）的突破
為了解決上述問題，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技術應運而生。RAG 透過整合內部資料庫與外部網路資訊，為語言模型提供即時且精準的回答，並提高模型的專業性與適應性。RAG 不僅彌補了 LLM 的缺陷，還使模型能夠更加穩定地滿足特定場景需求，例如醫療診斷與客服應用等。儘管 RAG 提升了模型的回答能力，面對高複雜度的任務時，它仍顯得力不從心，這促使人們探索更進階的技術解決方案。
◾ LLM Agent 的崛起
為應對複雜場景，LLM Agent 概念逐漸興起。作為大型語言模型的進階版本，LLM Agent 結合了記憶模組與外部工具，實現了多項創新功能：
- 處理複雜任務：LLM Agent 能夠執行如行程規劃、資料分析等高複雜度的任務，展現出超越傳統只依靠 LLM 生成的能力。
- 多步驟推理與自動化操作：根據特定情境進行邏輯推理與多步驟流程執行的能力，實現更自動化的操作流程。
- 系統化行為：結合記憶模組與外部工具，LLM Agent 模擬出更加系統化的行為，使操作更穩定，邏輯處理思維更接近人類行為。
LLM Agent 的出現，為生成式 AI 在智慧化與自動化領域邁出了重要一步，並大幅拓展了其應用場景。然而，單一 Agent 系統在應對多步驟推理或高複雜度需求時，仍然存在一定的局限性。
◾ AI Operating System（AIOS）：協同未來
為克服這些限制，AI Operating System（AIOS）的概念應運而生。透過整合硬體資源與多個 LLM 代理系統，採用分層次管理的方式，將應用層、核心模組與硬體資源明確分離，並以模組化設計提升運作效率。這種架構更靈活地應對各種場景需求如企業場域，透過建置企業內部落地化專屬 AIOS 系統，基於多重高階 LLM 智慧代理架構在資料不上雲、機敏資料保護前提下實現高效的協同運作與資源分配。
◾ myLLM Studio：AIOS 與模組化平台的整合應用
myLLM Studio 是一個結合 AIOS、多代理系統（Agents），以及雲地整合的模組化設計平台，可建立協同運作模式，對於高複雜度或需要大量運算資源的任務，透過雲端平台完成；而針對較為敏感的資料，則採用地端運行，以保障資料安全、減少延遲並提升執行效率。
在設計上，myLLM Studio 採用模組化與技能導向的開發模式，系統被劃分為多個獨立的元件模組，便於快速部署與針對性的配置，並根據專業人士或特定場域的需求，設計以技能為核心的解決方案。
在控制流程上，myLLM Studio 設計了一個 Agentic SOP-Driven Engine（代理 SOP 驅動引擎），能夠根據任務需求，選擇動態代理規劃（Dynamic Agent Planning）或靜態代理規劃（Static Agent Planning）的方式來執行任務。動態代理規劃是一種複雜但強大的任務處理方式，當系統接收到一個任務查詢（Task Query）後，會由規劃器（Planner）負責將這個查詢拆解為多個子任務，包括，嘗試性操作任務（Try and Error）、探索性任務，以及執行型任務。任務被拆解後，這些子任務會交由執行器（Executor）逐一執行，並將規劃結果落實為具體的行動，完成整個任務流程。
另一方面，靜態代理規劃是一種基於 SOP 的任務處理方式。對於已知且穩定的任務或知識，人類專家可以將操作流程清晰地描述為 SOP，供系統直接參考執行，無需額外的動態規劃過程。這種設計有效結合了人類的專業知識與規則，讓系統能夠快速生成準確的智慧代理程式，滿足使用者多元化的應用需求。
◾ myPDA：專業人士的數位分身
myPDA 是一款專為專業人士設計的數位分身系統，其核心理念是結合專業領域知識與生成式 AI 技術，為特定場景量身訂製專屬解決方案。這套系統的設計不僅涵蓋通用型的功能，還針對醫療、工程、商業等特定領域，提供專業化的技能模板，讓使用者能快速解決問題並提升效率。
◾ 資料處理：專業技能分身的關鍵
為了實現專業技能分身的能力，資料處理成為整個系統的關鍵挑戰。myPDA 必須處理多樣化的資料來源，包括非結構化資料（如 PDF、PPT）與結構化資料，並建立一套完整的資料處理流程（Data Pipeline）。這些資料的轉換與解析，需要依賴專門的處理工具，確保語言模型能正確理解資料的語境與意圖。資料的準確性直接影響語言模型的回答品質，避免產生冗餘資訊或幻覺，從而提升系統的可靠性。
myPDA 應用於衛教領域：數位衛教師的誕生
醫療領域對於精準度的要求極高，每一個診斷與建議都可能影響病患的健康。然而，醫生的時間有限，如何在不犧牲品質的情況下提升效率，一直是醫療界的挑戰。以眼科的水晶體推薦為例，myPDA 整合了衛教 SOP，並透過 LINE 等通訊工具與病患互動。
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當病患提出需求時，系統會根據 SOP 的標準步驟，逐步引導病患完成選擇，並提供精準的建議。這不僅減少了病患的等待時間，也大幅降低了醫生在重複性問診上的負擔。這種結合 LLM 的數位衛教師模式，為醫療與衛教領域帶來了全新的服務體驗。
myPDA 應用於工程領域：解決巨量資料的難題
對於工程師來說，處理大量的技術文件與規格書是日常工作的一部分。然而，面對數百頁的 PDF 文件，傳統的人工處理不僅耗時，還容易出錯。對此，myPDA 為企業提供了一套高效、智慧、落地的地端解決方案（myPDA Enterprise）。
- 大型文件比對與智慧檢索
myPDA 支援 500 頁以上的 PDF 文件比對，並內建自動分類與視覺化技術，能快速整理文件資訊並生成表格。這不僅提升了比對效率，還能確保結果的準確性。此外，myPDA 的跨文件智慧檢索功能（RAG Pro）能處理超過 300 個文件，快速找到所需資訊，為工程師節省大量時間。 - 競品料號分析與推薦
在電子元件的設計與製造中，工程師經常需要比較競品料號或尋找替代方案。myPDA 利用 LLM 技術，自動抓取競品資訊，並結合內部文件進行綜合分析，生成相近或替代料號。這種自動化的料號推薦系統，不僅提升了效率，也減少了人力成本。 - 程式測資生成
myPDA 還能根據設計文件，自動生成測試平台，協助工程師快速構建測試環境，以進行模擬驗證。
生成式 AI 的快速發展為產業數位轉型帶來了豐富的可能性。然而，產業在推動 Gen AI 技術落地時，面臨適配性、基礎設施與資料安全等多重挑戰。「陽明交通大學人工智慧檢測中心」秉持「將無形的智慧轉化為有形的價值」這一理念，實作 myLLM Studio 與 myPDA 等解決方案，透過雲地協同運作、模組化設計以及專業化技能模組，成功地解決了上述問題，展現了生成式 AI 在實際應用中的巨大潛力，面對醫療、工程等富含專業知識性的領域，導入 AIOS 觀念的 LLM 智慧代理，提供數位轉型的落地解決方案。未來，隨著更多創新技術的推出，生成式 AI 將進一步深化產業數位轉型，助力各領域實現更高效、更智能的運作模式，創造更大價值。
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