你正在面對的問題
資料散落、內容產製耗工、AI 工具卻接不進去 — 這些是把 AI 真正落地最常卡住的關卡。
01
資料散落、看不到全貌
電商、行銷、營運資料分屬不同 SaaS,要決策卻拼不出一張全景圖。
02
內容產製耗工、無法規模化
商品圖、文案、SEO、社群貼文都從零開始,人力跟不上品項擴張。
03
AI 工具買了卻接不進業務
PoC 做完就停在那裡,沒有資料管線、prompt 與 evaluation 接到真實流程。
AI 能力
從生成內容到資料洞察 — 六項能力可獨立導入,或整合為一站式 AI 生產線。
AI 商品圖像生成
Pavora AI 生產線:從模特、場景到品牌情境,商品圖批量產出且風格一致。
- 虛擬模特與場景
- 風格與光感一致
- 批量生產可規模化
AI 商品上架自動化
Shopify Headless × AI 標題 / 描述 / SEO meta,商品從 SKU 到上架一條龍。
- Shopify 品牌電商
- AI 商品文案
- Pavora Select 已驗證
AI 自動 SEO 引擎
從關鍵字到內容生成 + GSC 自動回饋,SEO 變成可迭代的引擎不是專案。
- GSC 自動回饋迴圈
- AI 內容批量生成
- 排名追蹤與改寫
AI 社群與內容自動化
Meta / Google 內容自動產製,文案、圖像、排程一條龍跨平台同步發佈。
- FB / IG 自動排程
- AI 文案 + 圖像
- 跨平台一致敘事
資料儀表板與洞察
把營運、電商、行銷資料匯流成單一儀表板,讓 AI 結論能對應到數字。
- SSOT 單一真實來源
- AI 摘要與異常告警
- 客製決策儀表板
模型整合與 RAG
OpenAI / Anthropic / Gemini 多模型整合 + 企業知識 RAG,把 AI 接進業務。
- 多模型路由
- 向量檢索 RAG
- Prompt 治理與 eval
服務流程
從 AI 機會盤點到上線通常 6–12 週,依模組數量與整合範圍而定。
01
諮詢
Week 0–1AI 機會盤點、資料現況盤點、需求建議書
02
設計
Week 2–4資料管線、Prompt 與模型選型、ROI 估算與正式報價
03
導入
Week 5–8AI 模組部署、業務流程整合、評估與培訓
04
維運
Ongoing成效監測、模型迭代、季度優化與成本管理
Technology Stack
使用的技術棧
國際主流的 AI 模型與雲端基礎,依任務型態(生成 / 推理 / 檢索)挑選與組合。
模型與生成式 AI
OpenAI
Anthropic
Google Gemini
- OpenAI
- Anthropic
- Google Gemini
AI 基礎建設與 RAG
Google Cloud
MongoDB- 向量檢索與 RAG
- Google Cloud
- MongoDB
- 向量檢索與 RAG