# Contextual AI Contextual AI 基於企業資料打造生產級 AI 代理與工作流程。 - Findings24: - 網站: - 價格: Freemium - 分類: AI 智能體建立工具 ## 什麼是 Contextual AI？ Contextual AI 是一個情境工程平台，專為在企業資料之上建置可投入生產的 AI agents 與工作流程而設計。其核心重點是協助團隊將凌亂的技術、制度與多模態內容轉化為可被 AI 系統擷取、評估與使用的情境資訊。 此平台將 agent 組合、資料擷取、解析、檢索、具根據性的生成與評估整合於同一環境中。網站將其定位於專家與技術型任務，例如技術支援、裝置日誌分析、深度研究、知識管理、結構化抽取，以及其他文件密集型工作流程。 團隊可透過預先建置的 agents、自然語言提示、視覺化編輯器或 API 來運作；平台並提供按用量計費的 on-demand 定價，以及可客製化價格的 Enterprise 方案。安全性與部署選項包括 SaaS 與私有或專屬環境，另有企業級存取與合規控制。 ## Contextual AI 能做什麼？ ### 可設定工作流程的 Agent Composer 可透過預先建立的範本、基於提示的建構器，或拖放式編輯器來定義 agents。建構器提供工作流程控制項，可設定模型選擇、提示、檢索參數、外部工具、護欄、限制，以及使用者回饋設定。 ### 企業資料擷取 可透過受管理的連接器、MCP、API 整合或檔案上傳來擷取文件與其他企業資料。平台支援持續擷取，讓已連接來源維持最新。 ### 多模態解析與抽取 可解析複雜文件，並從多模態來源抽取結構化資訊，包括含圖片、圖表與表格的 PDF、HTML，以及資料庫、試算表、CSV 和其他結構化資料。 ### 檢索與對齊流程 使用查詢最佳化、檢索、重新排序、篩選與具根據性的生成等檢索元件，提升基於企業知識庫所建立答案的品質。 ### 可追蹤輸出與評估 透過句子層級引文、邊界框、具根據性評分與回饋收集工具來檢視輸出，協助團隊隨時間評估並改善 agent 行為。 ### 企業部署與存取控制 可部署於多租戶 SaaS、單租戶 SaaS、專屬雲端或 private VPC 架構，並具備 RBAC、SSO、文件權限與合規支援等企業控制項。 ## 使用情境 ### 客戶工程支援 團隊可建立 agents，透過產品資料、規格書、通話紀錄與相關文件來回答技術詢問。 ### 裝置日誌與異常分析 工程團隊可分析大量日誌檔與異常資料，更快找出可能的根因並摘要問題。 ### 企業知識管理 知識工作者可跨分散的內部來源搜尋，從制度性知識中找出答案，用於企業搜尋與知識管理。 ### 資格審查與合規工作流程 營運與法遵團隊可跨系統交叉比對文件，整理出可供稽核的追蹤矩陣與結構化報告。 ### 結構化文件抽取 分析師可從資料室、報告與試算表等密集的多模態文件集合中抽取關鍵欄位，供後續審查使用。 ## 常見問題 ### Contextual AI 是做什麼的？ Contextual AI 是一個情境工程平台，用於建置可投入生產的 AI agents 與工作流程。它將 agent 設定、資料擷取與抽取、檢索工具、具根據性的生成，以及評估整合於同一個企業平台中。 ### 團隊如何在平台上建立 agents？ 此平台以 Agent Composer 為核心，讓團隊可透過預先建立的範本、自然語言提示或視覺化編輯器來定義與設定 agents。平台也提供 API，並支援與既有 SDK 的整合。 ### Contextual AI 如何計費？ Contextual AI 的定價頁面顯示按量計費的 on-demand 方案，以及採客製化定價的 Enterprise 選項。頁面也提到 on-demand 方案有免費額度優惠，Enterprise 則需聯絡銷售。 ### 有哪些部署與安全選項？ 網站說明的部署選項包括多租戶 SaaS、單租戶或專屬雲端，以及 private VPC 環境。也提到企業級安全功能，例如 SOC 2、HIPAA、GDPR、SSO、RBAC 與文件權限。 ### 它適合哪些類型的用例？ 此平台主要適用於技術與知識密集型工作流程，例如 agentic search、日誌分析、深度研究、結構化抽取與企業知識管理。其 use-case 資料庫也包含航太、半導體、製造、能源等產業的特定領域工作流程。 ## 快速資訊 - **類別**: AI 平台 - **主要用途**: 企業 AI agents 的情境工程 - **定價**: 按用量計費的 on-demand 方案，以及需聯絡銷售的 Enterprise 定價 - **部署**: 多租戶 SaaS、單租戶 SaaS、專屬雲端與 private VPC - **來源網域**: contextual.ai - **代表性工作流程**: agentic search、日誌分析、深度研究、結構化抽取