AI and Data Solutions for Business Growth

Datavise是什麼？

Datavise是一家為企業提供定制化AI解決方案、數據分析服務以及雲端服務的諮詢與開發公司。其服務範圍涵蓋從策略規劃、原型設計，到系統整合、部署，再到持續優化等各個階段，並非只是提供即用的單一AI工具而已。

公司的主要能力包括生成式AI、RAG知識檢索、AI與機器學習諮詢、商業智慧、資料架構、可視化、雲端平台以及專屬技術團隊。項目的報價則是根據需求評估後再來定定的。

一句話介紹

Datavise協助企業將內部數據、生成式AI、搜尋系統以及雲端基礎設施整合在一起，從而打造出可實際使用的客製化商業應用。

服務矩陣

生成式AI開發

Datavise提供從諮詢到開發及整合的生成式AI服務，可利用文字、圖像和語音模型來打造行業應用程式。這些解決方案會根據企業的數據、現有軟體以及具體的業務目標來進行客製化設計。

• 梳理生成式AI業務機會與風險
• 選擇適合任務的大模型和多模態模型
• 開發客服、銷售和內部員工智能體
• 生成報告、行銷和個性化內容
• 連接企業接口、資料庫和工作流
• 建立提示、評估與內容安全規則
• 上線後持續監控、更新和優化

生成式AI智能體

智能體可以面向客戶或員工提供全天候問答，並在獲得授權後調用業務系統。生產環境需要把自由對話與確定性流程分開設計。

• 回答基於企業資料的業務問題
• 收集客戶需求並篩選線索
• 調用業務接口查詢狀態或創建任務
• 透過文字或語音與用戶互動
• 將複雜、高風險請求轉交人工
• 保存必要上下文並生成交接摘要
• 用測試集驗證事實、行為和工具動作

RAG as a Service

Datavise的RAG服務將大型語言模型與即時資料檢索相結合，運用企業內的資料為答案提供上下文。該服務包含策略規劃、客製化開發、整合、測試以及持續支援等服務。

• 接入文件、資料庫和業務知識源
• 清理、切分並豐富文件元數據
• 結合關鍵詞與向量的混合搜尋
• 根據用戶問題檢索相關片段
• 讓模型基於檢索內容生成回答
• 透過權限過濾限制敏感資料
• 監控檢索品質和回答相關性

混合檢索與語義搜尋

官網明確介紹了將關鍵字搜尋與向量搜尋結合的混合檢索方式。它既能匹配精確的術語，又能發現語意相近的內容，適用於法規、技術及行業文件。

• 保留編號、產品名和法規條款的精確匹配
• 透過向量搜尋理解自然語言表達
• 用元數據按地區、日期和權限過濾
• 為長文件建立層級切分結構
• 透過重排提高最相關片段優先級
• 對無依據問題拒答或請求澄清

AI與機器學習諮詢

諮詢服務涵蓋準備度、策略規劃、模型開發、智慧自動化以及模型運營等領域。企業可以從一個具有高價值性的問題開始，再決定是否需要進一步擴展至資料平台或建立長期的團隊。

• 評估數據、人才、系統和治理準備度
• 制定與業務目標一致的AI路線圖
• 設計並驗證模型原型
• 開發預測、分類和自然語言模型
• 把模型集成到現有軟體流程
• 建立部署、監控和持續優化機制
• 設計負責、透明且可審計的AI治理

智慧自動化

Datavise運用機器學習、機器人流程自動化以及文件處理技術，來減少重複性工作。是否應該採用自動化處理方式，應以錯誤率、人工處理時間以及業務成果作為判斷標準。

• 識別規則清晰且重複度高的流程
• 提取發票、合約和表單數據
• 根據預測結果分配優先級
• 自動生成或校驗業務報告
• 在系統之間傳遞結構化數據
• 對低置信度結果安排人工複核
• 記錄每次自動決策和異常處理

MLOps與模型管理

AI與機器學習諮詢包含模型部署、監控、維護和持續改進。團隊應把訓練數據、代碼、模型、配置和指標都納入版本管理。

• 建立可重複的數據與訓練管線
• 記錄模型版本和評估結果
• 監控延遲、成本、漂移和錯誤
• 設定模型更新與回滾流程
• 保護密鑰、數據和推理介面
• 對生產預測保留審計證據

數據與商業智能諮詢

數據與BI服務能協助企業從分散的數據中建立一致的指標、分析模型以及決策看板。其價值不在於圖表本身，而在於能夠在數據的定義、品質以及業務行動之間形成一個閉環。

• 盤點業務系統與數據來源
• 統一客戶、產品和財務指標口徑
• 構建數據倉庫或湖倉模型
• 設計管理層與運營看板
• 發現成本、風險和增長機會
• 建立自動刷新和品質告警
• 按崗位控制資料訪問權限

數據可視化與報告

Datavise運用Power BI、Tableau等工具，將複雜的數據轉換成可互動的看板與報告。在進行處理時，應先明確決策的相關問題，再選擇適當的圖表類型以及更新頻率。

• 設計關鍵績效指標與維度
• 構建銷售、運營、風險和財務看板
• 提供下鑽、篩選和異常提醒
• 連接雲倉庫與業務應用
• 減少人工表格匯總和版本衝突
• 透過數據字典解釋指標來源

數據管理與架構

數據架構服務著重於安全、可擴展性及可治理性的數據環境，為分析與人工智慧提供可靠的基礎。若沒有穩定的數據管道，直接部署大型模型通常很難長期維護。

• 設計資料倉庫、資料湖或湖倉架構
• 建立採集、轉換和同步管線
• 制定主數據和元數據管理規則
• 監控完整性、準確性和及時性
• 實施分級、權限與數據生命週期管理
• 為AI訓練和檢索準備可追蹤數據集

雲服務

Datavise提供雲端遷移、管理、優化以及AI部署方面的支援，且其服務範圍涵蓋AWS、Google Cloud和Microsoft Azure等平台。具體應選擇哪個平台，則需根據現有的技術、地區、法規要求及成本等因素來決定。

• 評估現有系統與雲遷移範圍
• 設計計算、儲存、網路和身分架構
• 部署數據、分析與AI工作負載
• 建立備份、監控和災難恢復
• 優化資源使用和雲成本
• 實施加密、權限和安全審計
• 按業務增長擴展容量

專屬AI與機器學習團隊

企業可以購買專屬團隊，以獲得 AI 策略師、資料科學家、機器學習工程師以及軟體工程師。這種模式適用於持續性的產品開發，但客戶仍需保留產品負責人及業務決策的權力。

• 補充內部短缺的AI和數據人才
• 快速啟動原型與生產開發
• 與現有產品、數據和安全團隊協作
• 持續維護模型、檢索與數據管線
• 按路線圖逐步擴大團隊規模
• 明確代碼、數據和知識產權歸屬

主要技術生態

適用行業

• 醫療與生物科技的病人支援與研究檢索
• 金融與銀行的風控、欺詐和合規分析
• 零售與電商的推薦、搜尋和庫存優化
• 製造與工程的預測維護和專案分析
• 房地產與物業的資產和運營洞察
• 法律與合規的文件檢索和審查自動化
• 專業服務公司的報告與知識助手

合規文件檢索案例

Datavise的公開案例展示了如何為合規管理平台打造RAG文件檢索系統。該專案透過層級劃分、元數據強化、監管本體以及向量搜尋等技術，來提升對大量法規資料的檢索效率。

• 將監管文件遷移到向量檢索系統
• 重寫索引流程並建立層級切分
• 為文件增加領域元數據
• 設計監管領域本體和語義關係
• 結合全文與向量檢索
• 調整提示以適配檢索結果
• 持續更新法規資料和評估樣本

牙科語音AI案例

另一個官方案例是針對牙科診所的全天候語音接待智慧體。該系統結合了生成式AI、語音轉文字、文字轉語音、電話流程管理以及醫療CRM功能，並透過前端與後端應用來協助診所進行管理。

• 在夜間和週末接聽患者電話
• 理解並回答常見診所問題
• 透過即時語音介面完成雙向對話
• 連接醫療CRM保存互動資訊
• 使用Django後端和React前端
• 以自訂基準測試大模型表現
• 在多診所和不同通話量下擴展

適合哪些企業

• 需要訂製而非通用模板AI的企業
• 擁有內部數據但缺乏工程落地能力的團隊
• 需要把AI連接現有系統和雲平台的組織
• 希望構建行業知識檢索和合規工具的客戶
• 需要長期專屬數據或機器學習團隊的公司
• 願意從諮詢、試點到生產分階段投入的企業

Datavise的價格

Datavise的官網並未公開每小時的費率、固定套餐或各項服務的起價，而是透過免費的初步諮詢來了解客戶的需求，再量身訂作報價。該工具應被視為企業用於詢價的工具，而非免費的SaaS服務。

項目預算清單

• 需求發現、數據審計和方案設計費用
• 數據清理、標註、遷移和權限治理成本
• 模型、向量庫、雲資源和第三方接口費用
• 前後端、業務集成和用戶體驗開發成本
• 安全、合規、測試和審計投入
• 上線後的監控、支援與持續優化費用
• 知識轉移、文件、代碼和資料導出範圍
• 變更需求、超出範圍和終止條款

快速開始教學

1. 選擇一個影響收入、成本或風險的具體問題。
2. 整理現有流程、數據、用戶及基準指標。
3. 與Datavise完成需求和準備度諮詢。
4. 把項目拆成發現、原型、試點和生產階段。
5. 在合同中明確交付物、驗收和知識產權。
6. 用代表性數據驗證技術方案。
7. 小範圍上線並保留人工回退。
8. 根據實際業務結果決定是否擴展。

RAG專案教學

1. 確定目標用戶、問題類型和可信知識源。
2. 清理過期、重複和互相衝突的資料。
3. 設計切分、元資料、權限和更新機制。
4. 建立關鍵字與向量結合的檢索基線。
5. 準備真實問題、標準答案和引用證據。
6. 分別評估檢索命中與最終回答品質。
7. 加入拒答、澄清和人工升級規則。
8. 上線後持續收集失敗問題並回歸測試。

數據與BI專案教學

1. 列出需要支持的管理和運營決策。
2. 統一關鍵指標定義、負責人及計算邏輯。
3. 盤點資料來源、刷新頻率與品質問題。
4. 設計目標數據模型和權限結構。
5. 先交付少量高價值看板。
6. 讓業務用戶驗證口徑和使用流程。
7. 建立品質監控與異常告警。
8. 根據採用率與業務行動持續迭代。

AI智能體部署教學

1. 明確智能體允許回答和執行的範圍。
2. 準備知識、工具介面和身分驗證方式。
3. 設計自由回答、固定流程與人工接管邊界。
4. 對高風險寫入動作增加確認和審計。
5. 建立事實、行為、工具與安全測試集。
6. 在測試環境覆蓋超時和依賴故障。
7. 小流量發布並監控結果與成本。
8. 將生產失敗轉成新的回歸用例。

安全、隱私與合規

Datavise官網強調資料隱私、安全性、倫理性的人工智慧，以及GDPR和HIPAA等行業規範。至於具體的認證要求、責任範圍和資料處理方式，則應以專案合約及相關安全文件為準。

• 只收集完成項目所需的所有數據
• 按角色和項目環境隔離訪問權限
• 對靜態和傳輸數據實施加密
• 記錄數據來源、模型版本和自動決策
• 確認雲地區、分包商和跨境處理
• 為受監管場景安排專家與人工複核
• 建立保留、刪除、導出和事件響應流程
• 定期驗證模型公平性、準確性和安全邊界

效果評估

產品優勢

• 覆蓋AI、數據、BI和雲的端到端能力
• 可以針對行業流程進行定制開發
• RAG服務同時考慮混合搜尋與元資料
• 支援從戰略諮詢到生產運維的完整生命週期
• 可提供專屬AI和機器學習團隊
• 公開案例展示合規檢索與語音Agent實施細節
• 兼容主流雲、資料平台與可視化工具
• 強調資料安全、倫理和持續支援

使用限制與注意事項

• 官網沒有固定價格，預算需經過需求評估
• 訂製專案週期通常為數週至數月
• 交付品質高度依賴客戶數據和業務參與
• 多系統集成可能增加時間、成本和安全風險
• 官網案例結果不能視為所有項目的保證
• 受監管行業仍需客戶自己的法務和合規驗收
• 專屬團隊模式需要清晰的產品負責人和治理
• 第三方模型、雲和介面會產生持續費用
• 核心服務不是開源產品，退出與遷移需合同約定

GitHub與開源情況

Datavise的官網上沒有可用來驗證的官方GitHub帳號連結。在公開平台上雖然存在多個名稱類似的帳號，但這些帳號都缺乏官網、公司資料或代碼說明等可以用來驗證的依據，因此無法被認定為官方帳號。

Datavise提供的是商業諮詢與訂製開發服務，並未公開核心平台的原始碼或統一的開源許可證。有關專案代碼是否會被交給客戶、由誰來維護，以及是否可以進行二次開發等事項，都應在合約中明確規定。

基本資訊

推薦指數

4.5 / 5。Datavise適合那些需要將企業數據、RAG、生成式AI及雲端系統整合為定制化應用程式的團隊，其服務範圍相當完整，且案例中的技術路線也相當清晰；不過其價格並不透明，而專案的成效則取決於數據品質、合約範圍以及雙方之間的持續合作。

常見問題

Datavise主要從事什麼工作呢？

它為企業提供生成式AI、RAG、機器學習、數據分析、雲平台以及專屬團隊服務。

Datavise是SaaS工具嗎？

不是單一標準化的SaaS，主要按企業需求提供諮詢、訂製開發、集成和支持。

Datavise有提供RAG功能嗎？

提供，包括混合搜尋、向量檢索、知識架構、訂製開發及持續優化。

Datavise的價格是多少？

官網沒有固定套餐或項目起價，需要完成需求諮詢後獲取定制報價。

它支援語音AI嗎？

支持，官方案例展示了結合語音識別、語音合成、電話流和CRM的語音接待智能體。

它支援哪些雲平台？

官網展示了AWS、Google Cloud和Microsoft Azure等主流雲平台。

Datavise適合中小企業使用嗎？

適合有明確業務問題及項目預算的中小企業，複雜項目仍需投入內部負責人及數據資源。

Datavise有提供長期支援嗎？

官網說明提供部署後的監控、更新和優化，也可以採用專屬團隊模式。

Datavise是開源的嗎？

核心服務不是開源產品，官網也未連結可驗證的官方GitHub代碼組織。