AUTOSPHERE 車智 AI｜技術資源企業級架構，從權限與可追溯性開始
語音服務、模型推理、企業知識、服務 API、資料治理與營運監控，組成可分階段驗證與擴充的 AI 客服技術架構。
AUTOSPHERE SYSTEM BLUEPRINT● 架構示意CHANNEL電話語音・LINE・WebVOICE語音辨識・插話處理・語音回覆・真人轉接AI CORE意圖理解・模型路由・企業知識・受控工具DATA & APICRM・DMS・ERP・預約・工單・零件資料GOVERNANCE權限・稽核・版本・監控・故障回退TRACE來源與紀錄CONTROL權限與確認OBSERVE延遲與品質技術架構總覽從客戶進線到服務完成的處理路徑
各層可分別驗證、監控與替換，避免將所有服務綁定在單一模型或單一外部系統。
客戶渠道電話・LINE・Web→語音／文字處理辨識・合成・上下文→AI 模型路由快速・深度・人工→知識與企業資料文件・API・權限→服務執行回覆・寫入・轉接語音與服務層支援自然對話，也保留服務控制
語音服務
支援語音辨識、語音回覆與對話上下文。
- 插話與中斷處理
- 電話真人轉接
- 通話記錄與摘要
企業知識
從企業核准內容找出可引用的回答。
- FAQ 與 SOP
- 型錄與服務條款
- 版本與來源紀錄
服務工具
即時狀態與寫入操作透過企業 API 完成。
- 預約與時段查詢
- 工單與維修進度
- 執行結果確認
AI 模型路由依問題複雜度，選擇合適處理路徑
並非所有問題都交給同一模型；路由策略需兼顧速度、成本、正確性與服務風險。
FAST PATH 常見問題
以快速模型配合核准知識庫，處理營業資訊與標準問答。
DATA PATH 即時查詢
透過企業 API 取得預約、庫存或工單狀態。
DEEP PATH 複雜問題
跨文件或多步驟問題進入較深的推理與檢核流程。
HUMAN PATH 人工處理
高風險、敏感或需要專業判斷的問題轉交真人。
安全與治理資料隔離、操作確認與完整稽核
安全設計需落實在身分、資料、工具與操作結果，而不只是模型提示詞。
資料與權限治理
- 企業與品牌租戶隔離
- 門市及角色權限
- 資料列與索引隔離
- 敏感資訊遮罩
- 知識版本管理
- 查詢與回答紀錄
交易與寫入安全
- 客戶意圖再次確認
- 身分與權限驗證
- 冪等控制防止重複
- 逾時及重試限制
- 完整輸入輸出稽核
- 成功後才回覆完成
可靠性與故障降級外部服務異常時，不讓 AI 假裝完成
當模型、電信或企業 API 無法正常服務時，系統改採可控的降級流程。
偵測異常
監控逾時、錯誤回應、模型狀態與外部 API。
建立待辦
無法確認時改為待確認、建立回電或客服任務。
人工回退
保留對話與查詢結果，轉接真人繼續處理。
部署與算力依資料責任與實際負載配置
部署方式應配合企業資安政策、既有系統、延遲目標與使用規模評估。
雲端部署
適合試點與一般企業，可較快完成資源配置與服務擴充。
私有化部署
適合資料隔離與環境控制要求較高的企業。
混合部署
敏感資料保留於企業環境，其他服務依需求彈性配置。
算力配置原則
RTX 可作為語音與一般服務的測試基線；HGX B300 僅作為複雜推理與大型模型工作負載的候選配置。最終是否採用，需依模型大小、量化方式、同時處理量、延遲目標與壓力測試結果決定。容量驗證情境以可量測條件進行壓力與穩定性測試
20,000通／日測試情境4 分鐘每通 AI 服務段約 334尖峰同時處理情境重要說明：上述數字為容量規劃與壓力測試情境，不代表現有客戶量，也不構成正式承載能力保證。實際容量應以完成電信、模型、企業 API 與部署環境整合後的測試報告為準。測試與驗收以品質、效能與安全指標驗證
每一階段都應有可量測的驗收條件，並保留測試紀錄與改善依據。
語音辨識正確率問答命中與引用來源企業 API 操作成功率平均與尖峰回應時間真人轉接成功率錯誤回答與拒答機制尖峰負載與穩定性外部服務中斷測試權限隔離與完整稽核
