米亞科技用顧問式訪談釐清目標,再以原型、資料盤點、模組開發與上線檢核逐步收斂風險。AI 會被放在最能創造價值的位置,而不是成為額外負擔。
先理解角色、資料來源、審核節點與現場限制,確認真正需要被系統化的工作,並把例外流程、資料缺口與權限界線整理成可開發的需求。
用可討論的畫面和流程降低溝通落差,再把前台、後台、API、報表與 AI 輔助功能做成可維護架構,讓每個模組都能被測試與逐步調整。
盤點資料格式、來源可靠度、使用權限與 LLM/RAG 的適用情境,規劃提示詞、知識庫、審核紀錄與人工覆核機制。
上線前檢查權限、資料、錯誤處理與操作流程,安排測試案例、回復步驟與交接清單,讓團隊知道系統如何被正確使用。
上線後依使用回饋、報表指標與 AI 輸出品質調整流程,持續優化模型串接、內容資料與管理介面。
盤點流程、資料來源與權限,找出 AI 最適合落地的位置。
建立原型、API、後台、報表與自動化流程,讓 AI 功能可維運。
打造 RWD 網站、APP、管理後台、內容流程與資料串接,讓服務成為可營運的工作系統。
從需求訪談、技術選型到上線驗證,陪團隊把新流程跑穩。