AI 如何提升企業資訊入口 EIP？6 個可落地的企業 AI 應用

從內容生成、文件摘要到 RAG 企業知識助理，讓 EIP 從資訊入口進一步成為企業智慧工作平台

 

企業資訊入口網站（Enterprise Information Portal，EIP）過去主要扮演企業內部資訊整合與系統入口的角色，將公告、文件、表單、簽核、應用系統與員工服務集中於單一平台。

隨著生成式 AI、Embedding 與大型語言模型（LLM）的發展，EIP 的應用也可以進一步延伸。AI 不只是增加一個聊天視窗，而是可以與企業既有的文件、內容、搜尋、表單與工作流程整合，協助員工更快速取得資訊、整理文件及完成日常工作。

以 Liferay 為基礎的企業入口網站，可以依企業需求整合 AI 服務、Elasticsearch、Embedding Model、RAG Service 或企業自有模型，逐步建立符合內部工作情境的 AI 應用。

以下整理六個適合導入企業 EIP 的 AI 應用方向。

 

1. RAG 企業知識問答與智慧助理

企業導入 AI 時，最實際的需求之一，就是讓員工可以直接詢問企業內部資料。

例如：

• 出差費用如何申請？
• 採購金額超過一定額度需要哪些簽核？
• VPN 遠端連線如何申請？
• 新進人員有哪些必要教育訓練？
• 資訊安全相關規範有哪些？
• 某項作業流程應該參考哪一份 SOP？

單純使用一般大型語言模型，AI 並不知道企業內部的規定、文件與最新制度，因此可以進一步採用 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成） 架構。

當使用者提出問題時，系統先從企業內部的：

DMS 文件、CMS 內容、FAQ、SOP、規章、公告、知識庫或其他資料來源

找出與問題相關的內容，再將檢索結果提供給 LLM 整理並產生回答。

因此，使用者取得的不是單純由 AI 自行產生的答案，而是以企業既有內容作為回答依據。

企業 RAG 還可以進一步提供：

• 回答內容的參考來源
• 原始文件連結
• 相關文件推薦
• 文件名稱與版本資訊
• 依使用者權限過濾可檢索內容

對 EIP 而言，這比傳統「客服機器人」更適合企業內部使用，也可以逐步發展成企業的 AI 知識助理。

 

2. AI 內容生成，協助企業內容建立

EIP 每天都可能需要建立大量內部內容，例如公告、活動通知、FAQ、教育訓練資訊、制度說明與內部新聞。

生成式 AI 可以作為內容編輯人員的輔助工具。

使用者只需要輸入主題與基本要求，即可由 AI 協助產生：

• 企業公告初稿
• FAQ 問答內容
• 活動通知
• 內部新聞
• 教育訓練說明
• 制度或服務介紹
• 不同語氣或長度的內容版本

AI 產生的內容仍可交由內容管理者確認、修改及審核，再透過既有的 CMS 工作流程進行發布。

Liferay 目前的 AI Creator 可與 OpenAI ChatGPT 整合，在 Web Content 的文字編輯情境中協助產生內容；官方文件標示文字內容 AI Creator 支援 Liferay DXP 2023.Q4+／Portal GA98+。

Documents and Media 也提供 AI 圖片生成整合能力，官方文件標示適用於 Liferay DXP 2024.Q2+／Portal GA120+。

因此，在企業內容管理情境中，可以讓 AI 從「外部工具」進一步融入內容建立流程。

 

3. AI 文件摘要與重點整理

企業內部常累積大量文件，但真正的問題往往不是「沒有資料」，而是資料太多，員工沒有時間逐份閱讀。

例如：

• 會議紀錄
• SOP
• 管理辦法
• 政策規範
• 專案報告
• 教育訓練資料
• 公告附件
• 技術文件

透過 AI，可以將較長的文件進行摘要與內容整理。

使用者可以進一步要求 AI：

• 產生文件摘要
• 列出重要事項
• 整理待辦事項
• 萃取重要日期
• 整理相關人員與單位
• 將內容轉換成 FAQ
• 比較不同版本文件的差異

如果與 DMS 文件管理系統整合，AI 文件摘要可以直接成為文件檢視的一部分。

員工找到文件後，不一定需要立即下載完整檔案，而是可以先閱讀 AI 摘要，再決定是否需要查看原始文件。

這也能讓傳統「文件管理」進一步提升為「文件理解」。

 

4. AI 自動分類、關鍵字與 Metadata

企業內容越多，分類與 Metadata 的品質就越重要。

但實際使用時，內容建立者經常只上傳文件，沒有完整填寫標籤、分類或關鍵字，時間一久便會影響後續搜尋與內容管理。

AI 可以在文件或內容建立時協助分析內容，產生：

• 建議關鍵字
• 文件標籤
• 主題分類
• 文件摘要
• 圖片內容標籤
• Metadata 建議
• 相關內容關聯

例如，一份「資訊安全事件通報作業程序」上傳後，系統可以自動建議：

資訊安全、事件通報、資安管理、SOP

等相關標籤。

Liferay 本身也提供 Asset Auto-Tagging 機制，可透過本地或雲端分析服務，針對文字內容與圖片自動產生 Tag；官方文件列出的適用內容包含文字文件、Web Content、Blog 與圖片。

若再搭配企業自訂 AI 模型或其他 AI Service，則可以依照公司的分類規則與業務領域建立更符合實際需求的 Metadata 產生服務。

 

5. 從關鍵字搜尋提升為語意搜尋

傳統企業搜尋通常建立在關鍵字比對之上。

例如使用者想找：

VPN 申請流程

可能需要輸入「VPN」、「遠端連線」、「申請」等正確關鍵字，才能找到相關文件。

但員工實際上可能會問：

我要在家連公司的內部系統，要怎麼申請？

這時候，傳統關鍵字搜尋未必能準確理解使用者真正的意圖。

透過 Embedding 與 Semantic Search（語意搜尋），系統可以將搜尋文字與文件內容轉換為向量，依照內容之間的語意相似程度找出相關資料。

因此：

「如何從家裡連公司系統？」

也有機會搜尋到：

「VPN 遠端存取申請作業規範」

搜尋的重點便從「有沒有相同關鍵字」，進一步提升為「內容意思是否相近」。

而語意搜尋也是企業 RAG 架構的重要基礎之一。

目前新版 Liferay Enterprise Search 已提供 Semantic Search 架構，可結合 Text Embedding Provider、向量索引及 Search Blueprint 進行相似度搜尋；官方文件目前將相關 OpenAI Embedding Provider 功能標示為 Liferay DXP 2026.Q1+ 正式提供，2024.Q4+／Portal GA129+ 為 Beta。

若企業使用既有 Liferay Portal CE 或特定地端版本，也可以採用 Liferay＋Elasticsearch＋自訂 Embedding／RAG Service 的方式建置，依企業既有架構選擇適合的實作方式。

 

6. AI 表單、流程與工作輔助

除了內容與搜尋，AI 還可以進一步進入企業每天實際操作的工作流程。

例如員工填寫申請表單時，AI 可以協助檢查：

• 欄位是否完整
• 填寫內容是否合理
• 是否缺少必要附件
• 說明文字是否足夠
• 是否符合基本規範

在案件或簽核流程中，也可以利用 AI 協助：

• 摘要申請內容
• 整理案件重點
• 列出待確認事項
• 產生回覆草稿
• 整理簽核相關附件
• 比較資料差異
• 協助產生後續處理建議

例如主管面對一份包含申請表單與多份附件的案件時，可以先由 AI 整理：

申請目的、重要金額、主要內容、異常事項與附件摘要

讓主管快速掌握案件重點，再進一步查看原始資料。

因此，AI 不一定要獨立成為一套新的系統，而可以直接嵌入企業原有的 EIP、BPM、表單、DMS 與工作流程之中。

 

從 EIP 入口進一步建立企業 AI 工作平台

企業導入 AI，不一定需要一次建立大型 AI 平台。

比較實際的方式，是從既有 EIP 中選擇明確且資料來源清楚的使用情境開始。

例如第一階段可以先導入：

AI 內容生成、文件摘要、關鍵字產生

接著再建立：

語意搜尋、RAG 企業知識問答

最後逐步延伸到：

表單檢查、案件摘要、流程輔助與企業系統整合。

在這樣的架構下，Liferay 可以繼續扮演企業資訊入口、內容與權限管理平台，Elasticsearch 負責搜尋與索引，再依企業需求整合 OpenAI、私有 LLM、地端 Embedding Model 或自訂 RAG Service。

新版 Liferay 本身也持續增加 AI Creator、圖片生成、Auto-Tagging、Semantic Search 等 AI 與搜尋相關能力。

對於已有大量企業文件、CMS 內容與內部系統的組織而言，真正值得發展的方向並不是單純增加一個 AI 聊天機器人，而是讓 AI 能夠連結企業內容、理解企業文件，並在既有權限與工作流程下協助員工完成工作。

 

景佳科技 Liferay AI 整合服務

景佳科技可依企業既有 Liferay EIP、DMS、CMS 與 Elasticsearch 架構，規劃適合的 AI 應用與整合方式，包括：

• Liferay AI Creator 與生成式 AI 整合
• AI 文件摘要與內容分析
• AI 關鍵字與 Metadata 產生
• Elasticsearch 與語意搜尋整合
• RAG 企業知識庫與智慧助理
• 地端或私有 Embedding Model 整合
• 地端／私有 LLM 或外部 AI API 整合
• EIP、DMS、CMS、表單與流程 AI 應用

企業可以依照資料敏感程度、既有系統架構與使用情境，選擇 Cloud AI、Private AI 或 On-Premises AI 架構，逐步將 AI 能力整合至既有企業資訊平台。