工業技術研究院

技術簡介

導入大型語言模型（Large Language Model, LLM）技術，建構一套適用於智慧工廠環境的智慧助理平台，整合既有的生產資料、設備技術文件、標準作業流程（SOP）、維修與異常處理紀錄等多元知識來源，並透過自然語言互動方式，提供即時、正確且具情境理解能力的資訊服務與決策輔助功能。

Abstract

Introduce Large Language Model (LLM) technology to construct a smart assistant platform suitable for smart factory environments. This platform integrates diverse knowledge sources, including existing production data, equipment technical documents, standard operating procedures (SOPs), and maintenance and anomaly handling records. Through natural language interaction, it provides real-time, accurate, and context-aware information services and decision support.

技術規格

■ 混合式LLM RAG架構。 ■ Dify、RAGFlow等RAG框架系統。 ■ Ollama LLM地端服務。

Technical Specification

■ Hybrid LLM RAG architecture. ■ RAG framework systems such as Dify and RAGFlow. ■ Ollama LLM ground services.

技術特色

聚焦於智慧工廠中「機台錯誤代碼判讀與故障處置」之實際需求，導入大型語言模型（LLM）與知識整合技術，建置可於現場即時運作的智慧助理原型系統。系統將以既有的錯誤代碼對照表、設備手冊與相關技術文件為基礎，整合分散於不同來源的關鍵知識，並透過自然語言互動方式，協助操作人員與維修工程師快速理解機台狀態、判斷異常原因並取得正確的處置建議。

應用範圍

適用智慧工廠、智慧零售、文化科技等場域，將原本僅具語言生成能力的AI，升級為具備可驗證依據、風險感知與治理機制的決策支援系統。

接受技術者具備基礎建議（設備）

■ 地端LLM伺服主機 (建議GPU A4000含以上)。 ■ Ollama、Dify、RAGFlow。

接受技術者具備基礎建議（專業）

■ 使用者：生成式AI、資訊工程。 ■ 系統維護者：資訊工程。

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