Upstage AI

什麼是 Upstage AI

Upstage AI 是面向企業的人工智慧平台，核心聚焦於大型語言模型與文件智能，協助組織以更高的準確度與速度完成知識處理、內容生成與流程自動化。其產品組合涵蓋多款生成式語言模型（如 Solar 系列與精簡型推論模型）以及文件解析與資訊抽取引擎，可在複雜文本、掃描檔與半結構化資料之間建立可靠的知識連結，提供更可溯源的回答與決策輔助。相較於一般通用型工具，Upstage AI 強調企業級的穩定性、治理能力與groundedness（基於依據的回答），並提供檢索增強生成（RAG）、引用來源與輸出結構化的能力，以降低「幻覺」與合規風險。在部署面向上，平台支援公有雲、AWS Marketplace 與地端部署，讓企業可依資料主權、合規要求與成本架構選擇最合適的環境。此組合特別適用於保險、醫療、製造與金融等高風險與高要求產業，能將理賠、文件審閱、合約分析、KYC/AML、維修手冊查詢等流程標準化與智慧化。對內部技術團隊而言，Upstage AI 亦提供 API 與 SDK，便於將語言模型與文件理解能力嵌入既有系統或應用，快速試行、擴充與上線。綜合而言，Upstage AI 以「高準確度、低延遲與可治理」為價值主張，作為企業 AI 能力的底層基建與關鍵引擎。

Upstage AI 主要功能

• 生成式語言模型（LLM）：提供多款模型以因應不同延遲、成本與品質需求，支援摘要、對話助理、內容撰寫、程式輔助等情境，並強調穩定性與回答可追溯。
• 文件解析（Document Parse）：對 PDF、影像掃描與複雜版面進行 OCR、版面理解與表格欄位辨識，將非結構化資料轉為可用的結構化資訊。
• 資訊抽取（Information Extract）：以範本或模式驅動的抽取流程擷取關鍵欄位、命名實體與關係，輸出 JSON 等結構化格式，便於進入下游系統。
• 知識檢索與 RAG：提供向量化索引、分段與召回策略、引用來源與答案佐證，提升回答的groundedness並降低幻覺風險。
• 企業級安全與治理：支援私有網段、金鑰與權限控管、審計追蹤與日誌管理，配合資料主權與合規要求運行。
• 彈性部署：可選擇公有雲、透過 AWS Marketplace 佈署，或採地端部署以滿足敏感資料在地運算與合規。
• 效能與成本優化：提供模型選型建議、批次推論、快取與吞吐量調整機制，平衡品質、延遲與費用。
• 整合擴充：以 API、SDK、Webhook 串接既有工作流與內部系統，並支援常見儲存與資料源接入。

Upstage AI 適用人群

Upstage AI 適合需要在高合規與高精度場景導入生成式 AI 的企業與組織，包括保險理賠與核保單位、醫療院所與醫材廠、製造業的品質與維護團隊、銀行與券商的營運與法遵部門，以及擁有大量文件流的共享服務中心。對於企業內的資料科學、ML/AI 團隊、IT 與資訊安全、風控與法遵人員，以及解決方案架構師與系統整合商，該平台提供可治理、可延展且易於對接的 LLM 與文件智能能力；同時也能協助產品團隊與開發者快速將 RAG、文件抽取與智能助理植入既有應用，縮短從概念驗證到生產上線的周期。

Upstage AI 使用步驟

1. 建立組織帳戶並選擇部署方式：公有雲、AWS Marketplace 或地端部署，依資料主權與法規要求決定。
2. 選定模型組合（如高品質或低延遲版本），設定輸出品質、延遲與成本的權衡策略。
3. 連接資料源與知識庫（檔案伺服器、物件儲存或內容管理系統），規劃資料同步與存取權限。
4. 設定文件解析流程：版面分析、OCR 語言包、表格欄位與欄位規則，定義抽取綱要與驗證條件。
5. 設計 RAG 流程：分段策略、向量化模型、召回與重排參數，並啟用引用來源與答案佐證。
6. 建立提示模板與系統規則，定義輸出格式（如 JSON/結構化欄位）與防呆限制。
7. 以 API 或 SDK 串接業務系統、內部流程與應用前端，設定金鑰管理、角色與權限。
8. 在預備環境進行評估：以標註集驗證準確率、覆蓋率與延遲，進行 A/B 測試與成本分析。
9. 正式上線並持續監控：追蹤服務等級、異常率與使用量，週期性調整模型、索引與資源配額。

Upstage AI 行業案例

在保險業，理賠與核保常涉及大量證明文件、醫療報告與通訊紀錄，透過文件解析與資訊抽取可自動擷取關鍵欄位，並由 RAG 將判定依據與條款來源一併回傳，縮短作業時間並提升稽核可追溯性。醫療與生命科學領域可將掃描病歷、檢驗報告與臨床指南結構化，建立臨床知識助理以支援查詢與文件生成，同時保留引用與佐證以強化合規。製造業則能把維修手冊、異常回報與工單資料進行索引，提供現場工程師的即時問答與 SOP 指引，並將表單數據自動彙整至後端系統。金融服務可應用於 KYC/AML 文檔核驗、合約條款比對與合規問答，將高風險流程標準化並留下審計軌跡，以符合監管要求。

Upstage AI 收費模式

Upstage AI 支援多元採購與部署情境：雲端 API 通常以使用量與資源配額進行計費；企業客戶可透過業務合作取得專案或年度授權方案；亦可在 AWS Marketplace 完成採購與部署以簡化流程；需要資料在地化或高合規的場景，則可選擇地端部署並依節點與資源規模評估授權。實際費率、配額與服務等級協議（SLA）以官方提供的合約與方案為準，建議依工作負載與合規需求與供應商洽談。

Upstage AI 優點與缺點

Upstage AI 熱門問題

• 問：是否支援地端部署並確保資料不外流？

  答：支援地端部署與私有環境運行，可依權限與網段設定限制資料流向，配合內部合規與審計要求。

• 問：如何降低模型的幻覺風險？

  答：透過 RAG 與引用來源回傳，並在提示中加入結構化限制與驗證規則，可有效提高回答的可溯源性與一致性。

• 問：能與既有檔案系統或雲儲存整合嗎？

  答：可透過 API/SDK 與常見資料源整合，將檔案自動同步至索引與抽取流程，再回寫至後端系統。

• 問：如何選擇合適的模型？

  答：可依任務複雜度、延遲與成本目標選擇高品質或輕量模型，並透過小樣本評估與 A/B 測試驗證效果。

• 問：是否符合產業合規要求？

  答：平台提供權限控管、審計與資料主權選項，協助企業遵循相關規範；實際合規責任需結合企業內控與治理落地。

• 問：能否進行客製化與調優？

  答：支援透過提示工程、RAG 策略與抽取綱要進行調整；如需更深度的領域化適配，可與供應商合作規劃。

• 問：AWS Marketplace 採購有何優勢？

  答：可簡化採購與部署流程，整合既有帳務與權限管控，並與雲端資源管理相容。

• 問：收費如何計算？

  答：依部署型態與使用量而定，雲端 API 常見為用量計費；地端則以資源規模與授權方案評估，建議向官方取得報價。