Skelter Labs

韓國對話式 AI 老牌團隊,以 RAG 技術打造企業客服機器人與 AI 聯絡中心,讓 AI 用公司自己的資料給出更準的回答。

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一句話介紹:韓國對話式 AI 老牌團隊,以 RAG 技術打造企業客服機器人與 AI 聯絡中心,讓 AI 用公司自己的資料給出更準的回答。

Skelter Labs 是什麼

Skelter Labs 是 2015 年於首爾成立的韓國 AI 公司,專長在對話式 AI,技術涵蓋大型語言模型、自然語言理解、語音轉文字、文字轉語音與機器閱讀理解。它不是做給個人玩的聊天 app,而是幫企業打造客製化的 AI 客服與聯絡中心。旗下的 BELLA(Business Empowering Large Language Model Applications)就是協助企業把 LLM 導入營運、改善客服體驗的應用組合。

它的核心做法是 RAG(檢索增強生成):AI 回答前先去翻企業自己的資料庫,根據客戶專屬的文件給出有依據的答案,而不是模型憑空生成,藉此壓低「胡謅」的機率。產品包含 AI 聊天機器人與代理、AI 客服中心、以及語音機器人。2024 年 7 月公司被韓國 IT 服務商 Metanet 收購,被視為韓國對話式 AI 走向規模化的一步。

功能特色與適用場景

Skelter Labs 走企業導入、價格洽詢制,賣點是成熟的對話式 AI 技術堆疊與 RAG 架構。它最適合客服量大、想用 AI 接掉重複問題又怕 AI 答錯的企業,因為 RAG 讓答案有資料來源可循;同時支援語音機器人,適合有電話客服需求的聯絡中心。對只想要一個現成聊天介面的小團隊來說它太重,需要對接企業資料與流程設計才發揮得出來。語言上以韓語、英語為主要強項,中文場景需要另外評估。整體是一家技術底子扎實的韓國老牌對話式 AI 公司,被 Metanet 收購後資源更足,但它賣的是企業專案而非即開即用的工具。

TheAI學院 編輯建議

編輯實測後的真心話
★ 3.9

總編輯的話:韓國對話式 AI 的老班底,RAG 客服這塊做得實在,被 Metanet 收了後更穩;只是它賣的是專案不是工具,門檻擺在那,給 3.9。

— theai 編輯團隊

主要功能

  • 以 RAG 讓客服 AI 回答有資料依據
  • 涵蓋 NLU、STT、TTS 完整對話技術
  • BELLA 企業 LLM 應用組合
  • AI 客服中心與語音機器人
  • 客製化導入,接企業自有資料庫

適用場景

  • 大量客服問答自動化
  • AI 語音聯絡中心
  • 企業內部 FAQ 問答
  • 用自有資料打造客製機器人

Skelter Labs 的優點與缺點

👍 優點

  • RAG 架構降低 AI 答錯機率
  • 對話式 AI 技術成熟、語音也支援
  • 被 Metanet 收購後資源更穩定

👎 缺點

  • 企業專案制,非即開即用
  • 需對接資料與流程設計門檻高
  • 中文場景需另行評估

Skelter Labs 常見問題

Skelter Labs 適合個人用嗎?

不適合,它做的是企業客製化對話 AI,需洽詢導入。

怎麼降低 AI 答錯?

用 RAG 讓 AI 先檢索企業自有資料再回答,答案有來源依據。

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