圖片知識庫管理
上傳設備圖片並加上說明,學生以圖搜圖時會比對這些內容。
搜尋測試
模擬學生搜尋,確認圖片比對結果正確。
以圖搜圖
上傳一張設備照片,系統會找出知識庫中最相似的圖片並由 AI 為您說明。
工具列表
工具權限設定
自然語言新增工具
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☁️ WAS 雲端(海博特植物箱)
① 連線設定
② 測項目錄同步
把雲端設備的測項清單快取到本地,供下方智慧建立查詢。系統每小時也會自動同步。
③ 智慧建立工具
用中文描述要的感測項(如「土壤濕度」「室內溫度」),系統用向量比對從測項目錄找出對應測項,一鍵建立工具。
新增工具
AI 教練
選擇操作流程,AI 教練將引導您逐步完成並自動檢查設備狀態。
尚無學習記錄。
學生帳號列表
建立學生帳號
載入中...
工作站列表
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學員工作站分配
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請先在左側選擇學員。
請選擇流程後重新整理。
點擊「重新整理」載入日誌。
知識庫管理
上傳 SOP 文件或圖片,讓 AI 在回答設備問題時自動搜尋相關段落。
支援格式:PDF(含掃描版)、Word(.docx)、純文字、圖片、Excel(.xlsx)、CSV。影響:上傳後文件會被切割成段落並建立向量索引。表格資料會逐列索引,問實驗數據類問題時 AI 能查到具體列值。
支援:PDF、PNG、JPG、TXT、DOCX、CSV、XLSX
已上傳文件
圖片知識庫管理
上傳設備圖片並加上說明,學生以圖搜圖時會比對這些內容。
搜尋測試
模擬學生搜尋,確認圖片比對結果正確。
以圖搜圖
上傳一張設備照片,系統會找出知識庫中最相似的圖片並由 AI 為您說明。
文件說明:為每份文件填寫說明,讓其他老師了解文件內容與用途。說明僅供管理檢視,不影響 AI 的檢索行為。
用途:上傳文件時,系統會先將文字切成多個小片段,再轉換成向量儲存。
注意:修改以下設定後,需重建向量索引才能生效。
影響:數值越大每段包含更多上下文,但可能降低搜尋精準度;越小則精準度高但可能切斷語意。建議 200–500。
影響:相鄰片段共用的字數,防止答案剛好在切割點被截斷。建議為每片段字數的 10–20%。
用途:控制 AI 回答每個問題時,從向量資料庫中抓取多少片段作為參考。
影響:數值越大 AI 參考的資料量越多,回答更完整,但 token 消耗增加且可能引入不相關段落。建議 3–6。
影響:低於此分數的片段會被過濾,防止 AI 參考不相關內容。設為 0 表示不過濾。建議 0.3–0.5(完全不懂可先設 0)。
用途:將文字轉換成向量的 AI 模型。模型決定語意理解的深度與語言支援。
警告:更換模型後,現有向量資料將失效,必須執行重建向量索引才能正常搜尋。
影響:不同模型的向量空間不相容。切換模型後請立即執行重建向量索引,否則搜尋結果將不正確。
重建向量索引:將所有文件和 Q&A 重新處理成向量資料,供 AI 語意搜尋使用。若 AI 找不到相關內容,或剛批次上傳大量文件後,執行此操作可恢復正確的搜尋結果。此操作需幾秒至幾分鐘,期間 AI 問答不受影響。
用途:當文件沒有明確答案,或需提供標準答案時,可手動新增問答對。影響:每條 Q&A 立即加入向量資料庫,AI 回答相關問題時優先參考,準確度優於長篇文件搜尋。
AI 預警系統
現有異常 0
預警歷史
AI 智慧分析結果 分析中...
預警條件設定
提示:請先選擇條件類型。
已設定的規則
自動化規則
當感測器數值滿足條件時,自動執行 Modbus 寫入動作。
用途:取代人工監控,在異常時自動做出對應操作(如溫度過高自動關閉加熱器)。注意:規則每 5 秒評估一次,確認動作正確後再啟用。
新增規則
每個條件:選工具 + 選判斷方式 + 填數值。
每個動作:選工具 + 填寫入值(不填=讀取)。
AI 排程
從操作手冊或自然語言描述,由 AI 自動規劃操作排程步驟。
用途:將人工操作流程自動化,AI 解讀 SOP 後生成可執行步驟,老師確認後儲存。影響:執行排程時將依序對設備發送 Modbus 指令,請確認步驟正確。
可直接描述操作步驟,或輸入「依 SOP 手冊安排開機流程」等指令,AI 會從知識庫中尋找相關資料。
數據優化
分析歷史感測器數據,由 AI 提出改善建議,並可訓練 ML 模型預測最佳參數。
勾選工具後系統自動定期儲存數值,累積後才能進行統計分析與 ML 訓練。
用途:三步驟推理:了解工具 → 查 SOP → 看數據。建議僅供參考,需老師判斷後手動套用至自動化規則。
只有已有資料的工具才能選擇。選一個 = 時序預測;選多個 = 跨感測器回歸
選擇工具後點「載入數據」查看歷史趨勢
訓練後顯示實際值 vs 預測值散佈圖,越靠近對角線代表預測越準確
用途:控制各項進階功能的啟用狀態。關閉後相關 API 將拒絕請求,後台背景任務也會跳過對應邏輯。
新建控制任務
選擇要讀取/控制的工具,控制工具需設定安全範圍。
設定 AI 要達成的目標條件,可多個。