AI 機器人 / 客服 LINE BOT
把 80% 的重複客服問題交給 AI
為店家、品牌、教育、SaaS 團隊開發 LINE 官方帳號 AI 機器人，涵蓋智能客服、訂單查詢、自動推播、多輪對話設計，整合 ChatGPT / Claude / Gemini 與你的知識庫。
想了解AI 機器人 / 客服 LINE BOT？
填一下你的情況，我會在 1 個工作天內回覆並寄上初步建議。免費、沒有 hard sell。
- 客服詢問量大但 80% 是重複問題，FAQ 應該交給 AI
- 想做訂閱型 / 會員型互動服務（如虛擬偶像、AI 教練、AI 顧問）
- 既有客服系統要串到 LINE，提供統一入口
- 想做產品推薦 / 訂單查詢 / 預約系統的 LINE Bot
- 內部團隊要用的 AI 知識庫機器人（把分散在 Notion / Drive 的文件變成可查詢的 AI）
- 01/ LINE Messaging API Webhook 建置
- 02/ 對話流程設計（含多輪上下文記憶、意圖辨識）
- 03/ RAG 知識庫整合（從 PDF / Notion / Google Drive 自動擷取知識）
- 04/ AI 模型串接（GPT-4 / Claude / Gemini，依預算選型，提供成本試算）
- 05/ 後台管理介面（對話紀錄、用戶分類、回覆編修）
- 06/ Rich Menu 與 Flex Message 設計
- 07/ LIFF 應用整合（如需網頁互動）
- 08/ 監控與成本管控（每月 token 使用追蹤，避免上線後爆預算）
- 曾於 AWS GenAI Hackathon 設計虛擬偶像 LINE Bot，導入訂閱制變現與個人化訊息推播策略
- 熟悉 LINE Messaging API、Webhook、Rich Menu、LIFF 全套生態
- 具備 RAG 實作經驗，可從你的內部文件建構專屬知識庫
- 不只交付一個「會回話」的 Bot，而是設計一套真的能降低客服負擔、創造商業價值的系統
- 提供完整成本估算（OpenAI / Anthropic API 月費試算），不會上線後爆預算
- 含 14 天上線後微調，根據實際對話紀錄優化回覆品質
LINE Messaging API、Webhook、Rich Menu、LIFF、OpenAI / Anthropic / Gemini API、RAG（向量資料庫）
NT$15,000–40,000
30 分鐘免費需求訪談 → 範疇與報價確認 → 分階段交付 → 上線與維運交接
AWS GenAI Hackathon 的 LINE Bot 案例
在 AWS GenAI Hackathon 期間，我設計過一個虛擬偶像主題的 LINE Bot — 使用者可以跟「角色」對話，AI 會根據設定的個性回應，並且：
- 訂閱制變現 — 免費對話有次數限制，付費訂閱解鎖無限對話 + 客製主題。
- 個人化推播 — 根據使用者過往對話內容，定期主動發送個性化訊息（不是群發）。
- 多媒體互動 — Rich Menu + Flex Message 設計專屬 UI，LIFF 用於需要表單 / 設定的場景。
這個案例的核心不是「會回話」，而是「會留住人」 — 那才是 LINE Bot 真正的商業價值。
RAG 知識庫怎麼做才不會幻覺
很多人做 LINE Bot 直接接 ChatGPT，結果 AI 開始亂回答產品價格、規格 — 因為 GPT 不知道你的產品。
我的做法是把你的 PDF / Notion / Google Drive 上的內部文件先過 RAG pipeline（chunking → embedding → vector DB 入庫），AI 回答時先檢索相關段落，把段落 + 使用者問題一起丟給 LLM，回答才會基於「事實」。即使 AI 不確定答案，也會說「這個資訊我這邊沒有」，而不是編一個聽起來合理但是錯的回答。
成本控管不是事後算
LINE Bot 上線後最常見的災難是「token 月底爆預算」。所以我會在交付前先：
- 估算每月 conversation 量（依你目前 LINE OA 訊息量）
- 計算每次對話的 token 成本（input + output + RAG context）
- 設定 monthly budget alert，超過 80% 自動通知你
- 提供 fallback 邏輯：超過 budget 時自動切換到更便宜的 model 或回 FAQ template
14 天上線後微調
這不是「保固期」 — 是因為前兩週的真實對話會暴露你在 design 階段沒想到的 edge case。我會看實際對話紀錄、找出 AI 回得不好的地方，調 prompt 或加 RAG 文件。