AI 自動化詞彙庫

用人工智慧技術把重複性的工作流程自動化，例如客服回覆、報表產出、評論回覆等。不需要人工介入，系統根據規則和 AI 判斷自動執行。

一種可以自主執行任務的 AI 系統。和 ChatGPT 不同，AI Agent 可以串接外部系統（LINE、Google Sheets 等）、根據事件自動觸發動作，不需要人工下指令。

用 AI 自動回覆客戶訊息的系統。可以串接 LINE、Telegram、網站等平台，根據店家的業務資料回覆常見問題。

LINE 提供給企業使用的商業帳號，可以群發訊息、設定自動回覆、管理好友名單。是台灣中小企業最常用的客服管道之一。

系統收到訊息後自動回覆的功能。LINE OA 內建關鍵字自動回覆，但只能做簡單比對。AI 客服的自動回覆可以理解自然語言。

AI 回覆時參考的資料集。包含營業時間、價目表、服務項目、常見問題等。AI 只會根據知識庫中的資料回覆，不會自行編造。

一種 AI 技術，先從知識庫中檢索相關資料，再根據檢索結果產生回覆。確保 AI 回覆有根據，不會憑空捏造。

給 AI 的指令或提示。設計好的 Prompt 可以控制 AI 的回覆語氣、範圍和行為。例如「用繁體中文、親切語氣回覆，不要回答醫療問題」。

大型語言模型，例如 Claude、GPT、Gemini。這些模型可以理解和產生自然語言，是 AI 客服和自動化的核心技術。

Anthropic 開發的 AI 模型，以安全性和準確性著稱。Flowkata 主要使用 Claude 作為 AI 客服和分析引擎。

OpenAI 開發的 AI 模型系列，包括 GPT-4、GPT-4o 等。ChatGPT 是基於 GPT 模型的對話應用。

Google 開發的 AI 模型，擅長多模態任務（文字、圖片、影片）。Flowkata 在圖片生成和分析任務中使用 Gemini。

系統之間溝通的介面。例如 LINE API 讓外部系統可以發送和接收 LINE 訊息，GA4 API 讓系統可以自動抓取網站流量數據。

一種即時通知機制。當事件發生時（例如收到新的 LINE 訊息），系統自動把資訊推送到指定的 URL，觸發後續處理。

不需要寫程式就能建立應用或自動化流程的工具，例如 Zapier、Make。適合簡單流程，但複雜邏輯和 AI 整合受限。

一個 No-Code 自動化平台，可以把不同應用串接起來。例如收到表單後自動發 Email。免費版限制 100 次/月。

類似 Zapier 的自動化平台，介面更視覺化，適合複雜一點的流程。但 AI 整合和 LINE 支援有限。

客戶關係管理系統，用來追蹤客戶資訊、互動紀錄和銷售漏斗。常見的有 HubSpot、Salesforce。

銷售點系統，用來處理交易和記錄銷售數據。常見的有 iCHEF、Square、Shopify POS。

Google 提供給商家的免費商業檔案，顯示在 Google 搜尋和地圖上。客戶可以在上面留評論。

AI 判斷文字是正面、負面或中性的技術。用在評論回覆時，AI 可以根據情緒調整回覆語氣。

AI 理解和處理人類語言的技術。讓 AI 可以理解「明天下午有空嗎？」這類非結構化的問題。

用特定資料對 AI 模型進行微調訓練，讓它更擅長特定任務。例如用你的客服紀錄訓練 AI，讓回覆更符合你的業務。

AI 模型處理文字的基本單位。大約 1 個中文字 = 1-2 tokens。API 費用通常按 token 數計算。

投資報酬率。計算自動化是否值得的關鍵指標。例如每月花 NT$400 自動化，每天省 30 分鐘，月省 15 小時。

服務等級協議。定義服務的可用性、回應時間等標準。例如「AI 客服 99.9% 可用率、10 秒內回覆」。

定時執行的排程任務。例如每天 20:00 自動產生營收報表、每週日自動更新資料庫。

開源的後端即服務平台，提供資料庫、認證、儲存等功能。Flowkata 使用 Supabase 作為主要資料庫。

把文字轉換成數字向量的技術。用在 RAG 系統中，讓 AI 可以快速搜尋和比對相關資料。

當 AI 無法處理的問題出現時，自動轉交給真人處理的機制。好的 AI 客服必須有清楚的人工接手流程。