NEURAL LINK · 02 · ONLINE

讓 AI 接手
複雜的那一半工作

我們為企業設計並建構 AI 神經網 ——
資料清洗、到 會聽懂中文的資料助理、再到 對 Chat 說話就動作的自動化架構。 一條神經,連到底。

"Nullius in verba" — 只以數據與事實論證價值。
1400+
清洗文件
< 3s
Wren 查詢
24 / 7
自動化運行
100×
開發產能
DATA CLEANSINGWren AIn8n WORKFLOWLLM AGENTRAGSEMANTIC LAYERVECTOR DBCHAT OPSMDLMULTI-AGENTPROMPT AUDITTOKEN ECONOMYDATA CLEANSINGWren AIn8n WORKFLOWLLM AGENTRAGSEMANTIC LAYERVECTOR DBCHAT OPSMDLMULTI-AGENTPROMPT AUDITTOKEN ECONOMY
PRODUCTS / 可行性產品

三條神經連結
從原始資料到會說話的系統

我們不賣概念;我們賣「端到端落地」。每一條產線都可以獨立交付,也可以串成一條神經:資料 → 洞察 → 行動。

Data Cleansing資料清洗

將上千份 PDF、網頁與表單中的混亂資料,一鍵轉化為具備商業語意的結構化資產。

INPUT
任意格式文件 / 網頁 / API
OUTPUT
結構化 JSON · 向量庫 · SQL 表
SLA
每日處理量 ≥ 10k 頁 / 實例
PDFOCRLLM ChunkingSchema InferVector DB
100×
處理速度
99.3%
欄位準確度
1400+
已清洗文件
01 · Data Cleansing · live preview
01
多源採集
PDF · HTML · CSV · DB · API
02
AI 辨識與切塊
OCR + LLM chunking
03
語意欄位映射
schema inference
04
去重 + 校驗
fuzzy dedupe · validators
05
結構化輸出
JSON · SQL · Vector
Architecture / 案例架構

把企業系統,接上
一個會說話的 AI 中樞

以下三個參考架構,都是 n8n + Wren AI + 清洗管線 的真實組合。
CASE · 01 · end-to-end flow

對 Chat 說話,ERP 就動作

業務同仁在 LINE 群組說『查一下 A 客戶這季訂單』,系統 3 秒內回傳圖表與摘要。

n8nWren AILLM AgentChat UXRAG
01
User
@bot 本季 A 客戶訂單
02
Chat Bridge
LINE Webhook → n8n
03
Intent LLM
判斷:查詢型 / 客戶=A
04
Wren AI
MDL 解析 → 生成 SQL
05
ERP / DB
執行查詢,回傳 rows
06
Reply LLM
摘要 + 附圖卡片
07
User
在 LINE 收到結果
Agentic Lab / 多代理人實驗室

多個 AI,像同事一樣協作

我們把一支工程團隊拆解成可編排的 AI 代理人:架構、設計、開發、審查互相對話、質疑、修正。 把交付週期從 12 小時壓縮到 15 分鐘。

ARCHITECT
架構師
system design
DESIGNER
設計師
UX / prompts
DEVELOPER
開發者
code / n8n
REVIEWER
審查員
test / secure
CORE
LLM
50×
產能提升
60%
成本降低
12h → 15m
交付週期
4+
並行代理人
// 代理人對話片段 · orchestrator.log
[ARCHITECT]
→ 新需求:ERP 訂單查詢 Bot。擬定 3 層:Chat → n8n → Wren AI。
[DESIGNER]
→ 撰寫 intent schema,slot 包含 customer, date_range, metric。
[DEVELOPER]
→ 產出 n8n workflow v0.3,掛 LINE trigger + Wren.ask() node。
[REVIEWER]
→ 測試 12 組真實提問,通過 11/12。需加 rate-limit + pii mask。
// loop → ARCHITECT re-plan ...