你的現況
「試過各種 AI 工具，問問題還是要從頭描述一遍」
「公司文件散落在各處，找資料比做事情還久」
「知識庫建了沒人用，最後還是靠 LINE 問人」
文件 + 筆記 + 聊天紀錄——全部靜靜躺在不同地方發霉。
最需要的不是另一個搜尋引擎，是有人幫你把知識連成網。
我如何幫你
核心差異
傳統 RAG：每次發問，AI 從零拼湊資料。
LLM Wiki：資料丟進去，AI 主動整理成結構化頁面，知識會自己生長、互相連結。
問問題時，答案早就存在那裡了。
運作方式
文件、論文、筆記、聊天紀錄——任何東西
自動生成結構頁面、跨頁連結、矛盾檢測
每次新增都讓整個 wiki 變強，不會遺忘
從無到有建立一套 LLM Wiki，
讓你公司或團隊的知識開始自己生長。
第 1 週 — 現有知識盤點，設計知識架構
第 2–3 週 — 建置流程、培訓團隊、攝入第一批資料
第 4 週 — 驗收、交付 SOP、確保自己能延續
4 週後，團隊知識自己會生長
不需要再依賴建置的人，團隊自己能延續
用 90 分鐘拆解你的知識斷點，
給你一個可以立刻開始的行動規劃。
90 分鐘 — 知識現況診斷 + Gap 分析
行動規劃 PDF — 整理成文件，可以帶走
斷點分析
架構建議
第一步清單
沒有壓力
之後要繼續建、或自己來都可以，不需要綁套餐
下一步很簡單
告訴我你的現況，我幫你選適合的方案
不需要現在決定，先聊聊看