AI 輿情分析新招！用大型語言模型快速掌握關鍵網路風向，化亂為準的筆記術
在這個網友三秒鐘換一個話題的時代，品牌、公關與決策者最常遇到的挑戰就是：到底該相信哪一則消息？掌握輿情變得比以往更重要，但也更困難。然而，隨著 AI 技術的突破，尤其是大型語言模型（Large Language Model, LLM）與檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的應用，讓我們終於有機會將看似雜亂無章的網路資訊，轉化為具體、清晰、可用的決策依據。
傳統的輿情平台，多半只能提供資料蒐集與基礎數據分析，而現在，我們可以進一步「讓 AI 幫你做筆記」。所謂的「筆記鏈（Chain-of-Note）」技術，是指 LLM 在回答問題之前，先對大量資料進行分析與註記，過程中將所有資訊依據與問題的相關程度進行分類：完全相關、部分相關、不相關。透過這樣的分類機制，LLM 能有效排除雜訊與資訊衝突，只保留真正有價值的內容作為回應依據。
舉例來說，假設近期某餐廳被網友爆料疑似造成顧客食物中毒，品牌方需要快速釐清輿情，避免事態擴大。LLM 在接收到「X 餐廳是否有食物中毒事件？」這樣的問題後，會檢索各種資料來源並進行判讀。一則社群貼文提及肚子不適，會被標註為「部分相關」；一篇媒體報導引述餐廳聲明、說明正配合衛生單位調查，則是「完全相關」；另一篇提到競品推出新品菜單的文章則被歸類為「不相關」。最後，系統整合資訊，回應如下：「根據 X 餐廳 3 月 31 日聲明，針對顧客反映的不適狀況，已主動暫停相關品項供應，並配合主管機關進行調查。」而這樣的智能過濾與分類過程，就像是讓 AI 先幫你讀完新聞、整理筆記、消除誤差後，再產出一份具邏輯且可信的回應。不只是快，更是準，這正是 AI 在輿情分析上的關鍵突破。
大數據股份有限公司旗下《KEYPO 大數據關鍵引擎》輿情分析軟體，正式推出全新AI Agent功能「KEYPO Agent」，結合 LLM 與 RAG 的智慧輿情助手，即時處理龐大網路資料、掌握話題趨勢，並提供隨問即答的分析功能。不論你是品牌經營者、公關人員、行銷策略師或是媒體觀察者，《KEYPO 大數據關鍵引擎》都能幫你快狠準掌握輿情風向。
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什麼是大數據？AI Agent時代下，如何為你的企業做出更聰明的決策？
大數據是指人類和機器每天產生的巨量結構化和非結構化資訊。目前這個數量已達到驚人的規模，根據 IDC 預測，2028 年全球數據量將達到 393.8 皆位元組（Zettabyte，ZB），相較 2018 年增加 9.8 倍。這些資訊來源包括拿起手機打電話傳簡訊、收發e-mail、利用網路搜尋資料、在社群上發表言論或按讚、用悠遊卡搭大眾交通運輸、透過ATM領錢或轉帳、走進賣場刷卡購物等。大數據的挑戰在於這些資訊極為龐大且多樣，來得又快，讓傳統的資料處理工具和方法根本無法應對。面對這種複雜的數據洪流，企業若無法進行分析，這些寶貴的資本就會白白浪費。
社群詐騙升級：品牌如何用 AI 工具保護信任與聲譽？
社群媒體早已成為品牌經營的第一戰線，但在生成式 AI 快速演進的時代，企業面對的不再只是內容行銷與社群互動，而是一場信任保衛戰。近年來，AI 技術已被詐騙集團大量應用於生成假帳號，從個人化頭像到仿真履歷，再到精心設計的互動紀錄，而這些假帳號的擬真度之高，連資深用戶甚至平台本身都可能產生誤判。根據台灣網路資訊中心（TWNIC）2024年度《台灣網路報告》指出，超過 78% 的社群媒體使用者認為平台充斥假新聞及不實資訊， 64.8% 的民眾在過去三個月曾接觸到詐騙訊息，3.56% 的人因此受騙造成損失。
別再怕AI說錯話！這招教你讓它自己找錯誤
現在很多人用 AI 聊天機器人來查資料、問問題，像是ChatGPT這類大型語言模型（Large Language Model，LLM），已經變成很常見的工具。不管是想了解健康資訊、找資料、還是幫忙整理報告，它都能快速給出看起來很專業的答案，大大提升我們找資料的效率。不過問題來了，AI講的內容，真的都對嗎？因為AI回答的範圍太廣，有時候會講錯或是「看起來很合理但其實是假的資訊」。為了改善這問題，有些系統會把AI接上外部資料庫（Retrieval-Augmented Generation，RAG），讓它參考更多資料來源，幫助它回答得更準確。但即使這樣，AI還是有可能理解錯內容、或是把資料搞混。因此，現在研究人員和開發者正努力找出一種更通用、有效的方式，幫AI自動檢查自己說的話對不對，這已經成為發展AI的重要方向。