AI搜尋時代來臨！企業 AI Search 應用案例與 5 大實踐步驟

隨著 ChatGPT Search 與 Perplexity 等 AI搜尋（AI Search）工具的快速興起，讓搜尋不再侷限於傳統的關鍵字比對。像是以往想找一家適合慶生、氣氛浪漫的義大利麵餐廳，可能需要輸入多組關鍵字才能找到合適的選項，但現在只需簡單地問：「台北哪裡有適合慶祝生日的浪漫義大利麵餐廳？」AI搜尋引擎就能理解需求，提供符合條件的餐廳推薦。

AI Search 正是運用深度學習與自然語言處理等技術，理解上下文、進行推理，甚至提供預測性的搜尋結果，這項技術不只能運用於消費者情境當中，更能讓企業應用於知識管理、法遵管理與市場研究等不同領域，在最短時間內從資料中獲取洞察。本篇文章將介紹 AI搜尋的核心概念與未來趨勢，並比較他與傳統搜尋的差異，以及企業如何快速開始 AI Search 的 5 步驟

AI搜尋（AI Search）是什麼？

隨著網路資訊量爆炸，過往常見的傳統搜尋方式，因為關鍵字侷限而難以精準篩選準確的內容，讓使用者仍需閱讀與整理大量資料。根據 Gartner 預測，2026 年傳統搜尋引擎的流量將下降 25%，被 AI Chatbot 和 AI Agent 所取代。在這樣的趨勢下，利用AI 升搜尋的準確度與效率，不僅能讓使用者更快速地找到所需資訊，也能透過個人化推薦改善使用體驗。

像是黃仁勳愛用的 Perplexity，即是一種 AI搜尋服務，只要使用者輸入提問，Perplexity 不只生成一段回覆文字，還附上搜尋來源，以及提供相關常見的提問，讓使用者獲得更完整資料。AI Search 是一種結合機器學習（Machine Learning）、自然語言處理（NLP）與深度學習（Deep Learning）等技術，讓系統能夠理解並分析大量的文本、語音或多媒體資料。以下是 AI搜尋運作的大致原理

搜尋意圖理解：當使用者輸入查詢時，AI搜尋系統使用 NLP 技術來理解查詢的上下文和意圖，包括語義分析和字符分析，而不僅僅是關鍵字匹配
演算法匹配：利用機器學習模型，分析使用者的行為和互動，從中學習哪些結果最受歡迎，並根據這些數據調整未來的搜尋結果
深度學習優化：在處理複雜問題和大數據資料，深度學習能夠進行特徵提取並進行模式識別，讓 AI Search 能夠理解更複雜的查詢
持續學習：根據使用者的回饋與行為不斷更新搜尋模型，使搜尋效率與品質持續提升

✦延伸閱讀：RAG 優化生成式AI 搜尋應用，Vertex AI 提供企業開箱即用方案

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AI搜尋與傳統搜尋差異有哪些？

AI搜尋與傳統搜尋最大的差異在於，AI搜尋能理解使用者的上下文、語意，而不僅止於關鍵字比對，透過自然語言處理、深度學習與機器學習，AI Search 可根據使用者需求動態調整結果，並持續優化精準度。相較之下，傳統搜尋只依賴靜態的索引與比對機制，結果易受關鍵字組合與排序影響，較難滿足多元且複雜的資訊需求。

特徵	傳統搜尋	AI搜尋
搜尋方式	關鍵字匹配依賴使用者輸入的關鍵字，搜尋結果可能包含大量不相關資訊	自然語言處理使用者能用日常語言搜尋，系統能從語意、上下文提供更符合的結果
搜尋引擎運作方式	基於索引的搜尋將網頁內容建立索引，根據關鍵字頻率、網頁關聯度進行搜尋結果排名	基於深度學習和機器學習的搜尋透過神經網路模型理解使用者查詢，並從龐大的知識庫中找出最相關的答案
搜尋結果呈現方式	以網頁連結列表形式呈現搜尋結果的排序主要根據關鍵字相關性	提供網頁連結、摘要與圖片等搜尋結果的排序考慮使用者意圖、上下文、個人化等因素
使用者體驗	需要使用者精確表達搜尋意圖，搜尋結果可能需要使用者花費時間篩選	使用者可以用更自然的方式搜尋，並提供關聯度高的答案，節省閱讀時間
對資料庫的要求	主要依賴結構化數據，對於非結構化數據的處理能力較弱	能夠處理結構化和非結構化數據，包含文本、圖片、音訊等多形式數據

以下用一家企業的內部知識管理應用舉例，一位新進工程師想了解某一特定產品的生產問題

傳統搜尋

工程師輸入「產品 XYZ 生產問題」，搜尋結果可能包含大量的生產報告、設備維護記錄、客戶投訴等。工程師需要花費大量時間逐一查看這些文件，才能找到與生產效率下降的相關資訊。

AI搜尋

工程師輸入「為什麼產品 XYZ 的生產效率最近下降？有什麼解決方案？」，AI搜尋引擎會理解問題的意圖，並從生產數據、設備維護記錄、專家意見等多個方面進行分析，最終提供一份詳細的報告，指出生產效率下降的原因可能是設備老化導致良品率下降，並建議進行設備更換或維護。

AI搜尋優勢有哪些？ 5 大企業應用案例說明

AI搜尋不僅已時常被運用在日常消費場景中，如今在企業流程中更被看好。Inside 報導指出，Perplexity 透過收購新創 Carbon，將推出可搜尋 Notion、Google Docs、Slack 等多款企業應用程式的檔案與工作訊息，顯示企業 AI Search成為關鍵策略版圖。以下提供五種常見 AI搜尋的企業應用案例

優化內部知識管理與文件搜尋

AI搜尋系統可協助企業管理大量的內部文件、報告與電子郵件，若僅依傳統關鍵字索引，容易無法快速定位所需資訊。例如，跨國企業可以使用 AI 來整合數千份專案報告、專利文件，透過語意分析快速抓取重點段落，加速跨部門合作。

提升客戶服務品質

客戶反饋、產品手冊與客服對話紀錄通常散落在不同系統中，將 AI搜尋整合至客戶支援平台，能自動歸納重複與常見問題，並從使用者互動改善搜尋結果的相關性，提升客戶服務效率。

簡化人才招募流程

將 AI搜尋導入人資招募流程，不僅以履歷資料中的技能關鍵字比對，還會考慮候選人的工作經驗、技能與文化契合度，找出最佳配對的候選人，簡化整體招募流程。

加速市場調查與競爭分析

企業需要分析顧客聲量、競品與市場趨勢，AI Search 可協助整合新聞報導、社群評論和研究報告等結構化和非結構化的資料，製作成即時資訊儀表板，以進行有效的商業智慧分析。

提升法務與法遵效率

企業常面臨法律條文與法令遵循的要求，如 GDPR、著作權、財務稅務等。AI搜尋可快速定位重要條款、案例判決或提供相關法規意見書，提升部門服務效率。

5 大步驟企業開始應用 AI搜尋

1. 釐清需求與盤點資料

在啟用 AI搜尋前，企業需先釐清最迫切需要應用的場景（如客服、文件管理），並盤點所有可能納入搜尋的資料來源（資料庫、雲端文件、CRM、ERP 等），為後續索引與搜尋服務奠定基礎。

2. 清洗資料與標註

在導入 AI搜尋前，需先進行資料清洗去除重複、錯誤或過時的資訊，並依需求將文件添加標籤或分類，如此能確保後續搜尋結果更精準，同時提升語意分析、機器學習演算法的效率。

3. 選擇合適的 AI搜尋解決方案

根據企業的規模與需求，可以考量解決方案是否具備自然語言處理（NLP）、機器學習等功能、是否容易與企業現有系統整合、是否能隨需求彈性擴充。先以最小可行產品（MVP）方式部署核心功能，快速收集使用者的回饋以進行調整。

致力於協助企業 AI 賦能的 iKala 近期推出 iKala Nexus 服務，提供直覺易操作的 AI搜尋服務，能讓企業快速建立內部「企業知識管理」與外部「客服機器人」應用，支援多種系統的資料格式和應用場景， 3 個月、4 步驟就能完成 AI搜尋導入，可以作為企業 AI Search 建置的理想選擇。

✦延伸閱讀：iKala Nexus 協助企業 3 個月落地 AI搜尋服務

4. 建立索引與整合系統

利用選定的 AI搜尋工具，將所有重點資料建立索引，並設定權限確保敏感資訊的安全性。同時，將搜尋功能整合至現有工作流程與應用程式（如 Google Workspace、Slack、Notion），提供員工一站式搜尋體驗。

5. 培訓、監測與持續優化

在系統上線後，提供員工培訓並建立回饋機制，讓 AI搜尋能持續收集使用者行為與需求。透過監測搜尋詞、點擊率等數據，定期優化演算法、更新資料與完善索引配置，使搜尋結果能保持高精準度與符合最新的業務需求。

AI搜尋的未來趨勢

根據 Forbes 報導，多模態 AI 和大型語言模型（LLM）等技術正在改變企業AI Search 的未來。多模態 AI 能夠整合文字、圖像、音訊和影片等多種形式的數據，為企業提供更豐富的背景資訊，例如，金融服務業可透過分析市場評論影片中的語氣和表情，深入理解市場情緒；製造業則能利用感測器數據分析噪音和振動，預測設備維護需求。

同時，企業 AI 搜尋系統也不再局限於關鍵字查詢，可以透過自然語言、圖像或影片等多樣方式，讓內部資料存取變得更加便捷，而 LLM 具備理解上下文和總結關鍵資訊的能力，正是提升搜尋智慧化的關鍵。

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結論：iKala 新服務協助企業 3 個月導入 AI搜尋應用

在未來的企業 AI搜尋中，使用者體驗依然是核心關鍵，搜尋的「長尾」效應突顯了人類查詢的本質往往複雜多樣，因此搜尋系統需要具備理解和解釋上下文的能力，同時在不讓使用者感到資訊過多的情況下，提供適當的資訊至關重要。無論是企業內部的知識管理，還是企業對外的客服機器人，AI Search 都能幫助企業提供直觀、高效的搜尋體驗，滿足個人化的需求。

iKala Nexus 從「企業知識管理」與「客服機器人」提供企業全面的 AI搜尋解決方案，以直觀易操作的界面和強大的數據洞察能力，幫助企業迅速整合現有系統，改善人力重複作業流程，提升團隊作業效率。

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