APJ AI 服務

借助 APJ 可用於生產環境的 AI 代理和諮詢服務,革新您的軟件交付生命週期。從 AI 輔助軟件開發到智慧型文件處理,我們為金融服務、公共事業、智慧醫療和智慧交通等領域帶來可衡量的效率提升。

SmartDoc-高精度智慧型文件處理

基於VLM的OCR、分類和分析。 SmartDoc利用最新的視覺語言模型(VLM)處理複雜的企業文檔,無需進行大量的訓練。
核心功能
  • 高精度 AI OCR:從掃描的 PDF、影像和混合格式文件中提取結構化數據
  • 智慧型文件分割:自動識別文件邊界並分離捆綁文件
  • 智慧分類:自動分類和自訂分類
  • AI 智慧助理:就生態系中的任何文件提出自然語言問題
技術架構
  • JSON 模式輸出:結構化擷取,包含置信度評分、佈局分析和關鍵實體識別
  • 提示驅動配置:透過自然語言提示定義擷取規則-無需重新訓練模型
  • 支援的輸入:PDF、Word、Excel、掃描影像和混合模態文件批次
SmartDoc

企業知識庫 (RAG) — 多租戶知識智能

APJ 的 AI 知識庫代理程式提供安全、情境感知的企業搜尋和問答功能。專為具有嚴格組織間資料隔離的多 ODC 環境而建置。
架構亮點
  • 多知識庫/多組織租戶:組織知識庫之間完全隔離,租戶間資料零洩露
  • 高級 RAG 管道:智慧檢索,具備來源歸屬和指向原始文件的引用鏈接
  • 25 年以上的機構知識:已驗證可匯入海量歷史工單資料庫(例如,25 年的支援歷史記錄),用於智慧維護協助
使用者體驗
  • 知識庫助理介面:基於聊天的互動方式,支援對話歷史記錄、知識庫集合和上下文相關的後續跟進
  • 參考文獻完整性:每個答案都引用了源文檔,並提供指向原始知識庫文件的直接鏈接
  • 跨模態檢索:可在單一對話中查詢文字、圖像和表格內容
  • 多模態使用者支援:支援多種文件格式
Knowledge Base RAG

電子會議-人工智能會議助手

精細化的轉錄、摘要和動作提取。 eMeeting 利用經過精細調整的 AI 模型,在多語言企業環境中實現精準轉錄,從而捕獲、轉錄和綜合您的會議內容。
功能
  • 精準轉錄:經過微調的 AI 模型,即使面對技術術語和混合語言討論,也能實現高精度的語音轉文本。
  • 智慧摘要:自動產生會議摘要,包含以下結構化部分:
    • 會議目標
    • 關鍵討論要點
    • 已做出的決策
  • 行動項擷取:自動辨識任務、負責人和截止日期,並結合知識庫情境資訊。
  • 知識整合:摘要與企業知識庫交叉引用,以顯示相關的背景文件和歷史決策。
工作流程集成
  • 與 Microsoft Teams 和視訊會議平台原生集成
  • APJ Toolkit 集成,可在您的企業內部網路無縫存取
eMeeting

AI輔助軟件開發生命週期-GitHub Copilot賦能

超越基本的程式碼補全。 APJ 提供諮詢服務,協助您將人工智慧系統地整合到整個軟體開發生命週期中—從需求分析到部署。
服務覆蓋
  • 需求分析:基於自然語言處理 (NLP) 的使用者故事產生和使用案例圖創建
  • 軟件設計:自動化設計建議、透過 Figma.AI 進行 UI 原型設計、原型到前端程式碼生成
  • 軟件開發:程式碼產生、重構、缺陷檢測與修復
  • 軟件測試:測試用例產生、自動化測試、效能測試
  • 項目管理:任務自動化、文件編寫、成本估算、智慧進度安排
部署選項
  • 雲端:GitHub Copilot + GPT-5 / Claude 4 / Gemini 3
  • 本地部署:自架最新開源模型(例如 Qwen 2.5/3、DeepSeek R1/V3 等),具備完整的資料和程式碼安全控制
已驗證的成果
  • 所有專案階段平均效率提升 25%
  • 在實際的 ODC 環境中,AI 採用率達到 71%
  • 高峰交付週期每月可節省 200 多個工日
  • 缺陷洩漏率從 7.26% 降低至 4.34%

人工智能輔助自動化軟件測試平台(ATP)

ATP 以 AI 驅動的 Harness Engineering 管道取代了緩慢且容易出錯的手動測試,該管道涵蓋了從需求理解到自我修復執行的整個過程。它可與您現有的 CI/CD 工具鏈無縫集成,從而實現更快的回饋、更廣泛的覆蓋範圍和更低的軟件缺陷逃脫成本。
人工智能測試優勢
傳統手動測試
人工智能驅動的自動化測試

速度慢且耗時

速度快且全天候運行

容易出現人為錯誤

品質更高且具智能洞察力

成本高且效率低

降低成本,明智節省

多源集成
  • 程式碼庫 — 將測試案例與版本控制系統同步
  • 缺陷管理工具 — 自動將軟件故障與現有軟件缺陷單關聯
  • CI/CD 管線 — 建置完成後觸發執行
  • 測試資料管理 — 從集中式資料表動態綁定數據
  • 監控與警告 — 即時儀錶板與通知鉤子
主要效益
效率
準確性
成本

全天候自動化執行

人工智能識別有效降低誤報/漏報率

減少 50% 以上的人工投入

測試週期縮短 70% 以上

全面覆蓋各種邊界情況

降低缺陷漏檢成本

快速反饋加速迭代

持續學習-覆蓋範圍隨時間推移不斷提升

長期投資報酬率顯著提高

經驗證的指標
  • 在擴大測試覆蓋率的同時,幾乎無需增加人員配置
  • 透過整合式 ODC 部署中的自動化,單元測試覆蓋率達到 90%
ATP

DBConvertor — AI驅動的資料庫遷移

DBConvertor 是一個多 AI 代理系統,它透過內建的自驗證功能,自動執行複雜的資料庫遷移。它可以處理企業級模式,包括傳統工具無法處理的超長原始碼物件。
主要特性
  • 多代理編排:ACE 代理程式協調專用 MCP 伺服器
  • 超長程式碼處理:無縫遷移超過 3000 行的預存程序、函數與觸發器
  • 自動單元測試產生:自動建立並執行測試案例,以驗證來源資料庫和目標資料庫之間的功能一致性
  • 自驗證引擎:透過通過/失敗一致性檢查,比較來源資料庫和目標資料庫的執行結果
卓越的效率
  • 使用自動產生的單元測試自動遷移資料庫對象
  • 即時結果面板顯示來源資料庫與目標資料庫的執行一致性
遷移覆蓋範圍

物件類型

自動遷移

自動測試

表和模式

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函數

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預存程序(3000 多行)

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視圖和索引

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履歷搜尋-人工智能驅動的人才招聘

大規模自然語言履歷篩選。 CV Search 將招募流程從人工審核文件轉變為智慧配對引擎。透過自然語言的職位要求處理數萬份履歷,並獲得排名、評分的候選人推薦以及可操作的面試建議。
核心功能
  1. 自然語言職位要求:以純文字形式描述職責和所需技能,建立職位請求-無需關鍵字標記
  2. 智慧配對與評分:AI 對履歷內容進行語意分析,產生精準配對分數(例如 85.0 分、75.0 分)及排名候選名單
  3. 大量履歷分析:一次上傳數百份履歷即可獲得完整分析結果
  4. 超過 10 萬份履歷的搜尋容量:企業級索引,支援跨海量歷史資料庫進行精準人才匹配
系統架構
  • 連線儲存:高效能分散式檔案處理,支援批次履歷匯入
  • 任務調度器與 AI 分析服務:非同步管線,支援即時進度追蹤與狀態監控
  • 多格式匯入:支援 PDF、Word 和純文字履歷格式
工作流程
  1. 職位需求管理 — 定義職位要求與職責
  2. 批次上傳 — 將履歷資料夾拖曳到連線的檔案管理系統中
  3. AI 分析 — 系統自動分析所有履歷,並與職位需求進行匹配
  4. 查看結果 — 查看評分、閱讀 AI 生成的候選人簡介,並匯出候選人名單
實際效果
  • 在大規模招募活動中顯著節省人力
  • 超越關鍵字重疊的精準語意配對 — 深入理解經驗深度與技能相關性
CV Search

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