順暢、低阻力的校園服務體驗，卡在哪四個關卡？

一位新生想知道自己能申請哪些獎學金，一位教職員想確認某項簽呈的承辦單位，一位校友想重新找到多年前熟悉的系所辦公室位置——這些問題看似瑣碎，卻是每天真實發生在校園裡的「資訊取得門檻」。國立陽明交通大學打造《NYCU GPT 校園智多星》系統，想解決的正是這件事：降低校務資訊的取得與理解門檻，讓學生、校友與教職員工都能隨時隨地查詢資訊，快速接軌校園生活。順暢、低阻力且高科技的校園生活環境，是這套系統想打造的核心價值。

而要做到這件事，學校面臨的不是單一難題，而是四道必須同時跨越的關卡：

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校園服務升級的「四道關卡」

關卡一：AI 服務期待與校園資安的衝突

AI 帶來了即時便利，但校方受限於內部資料不可外流至公共雲端的資安規範，導致校園服務升級受阻。師生期待 AI 帶來即時解答，校方卻不敢把真正有價值的內部資料（如學生修課紀錄、獎助資料）交給公共雲端服務。

關卡二：校務資訊整合度影響取得便利性

規章制度與校務資源分散在教務處、學務處、國際處、研發處等不同單位系統，取得便利性已成為評估行政效率與就學體驗的重要因素。即使是公開資訊，通用 AI 也只能靠 Web Search 這種間接、非即時的方式拼湊答案，很容易給出過時或不夠精確的資訊。

關卡三：多語即時支援是吸引國際生的門檻

國際生來源競爭白熱化，隨身即時的多語諮詢已是校園必備的基本門檻，而非單純的加分項目。簽證、註冊流程、學生保險，任何一個環節卡關，都可能讓國際生對校園留下不友善的第一印象。

關卡四：校園空間體驗形塑新生第一印象

入學初期的尋路體驗直接影響對學校的認同感，校務區域愈大、樓層愈複雜，跨場域導航引導的必要性就愈高。

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藉由數位便利性，一一對應四道關卡的解法

《NYCU GPT》透過智慧化的全方位服務，消除生活與行政上的各種阻力，針對前述四道關卡提供對應的解法：

• 隔絕校內機密資料外流：透過地端模型隔離機制與雲端模型雙核心模式運作，在賦能 AI 服務的同時，兼顧內部資訊不外流與高品質的對話互動體驗。
• 快速整合校務資訊：整合分散的規章制度與校務資源，學生能以對話方式快速獲取所需的步驟流程說明，不再為查找校務資訊而煩惱。
• 降低語言溝通負擔：提供隨身的多語諮詢服務，讓外籍學生在校園內不會因為語言不通而感到生活壓力。
• 優化校園空間尋路體驗：整合校園圖資與路徑指引，導引學生順利抵達目標大樓或活動場地，解決校區龐大、空間複雜帶來的不便。

這四項解法背後，真正的技術核心，是一套雙核心 AI Agent 混合式地端／雲端 LLM 協同合作架構（Dual-Core AI Agent with Hybrid On-Prem/Cloud LLM Collaborative Architecture）。這個架構把「校園機密資訊不便外流」與「使用體驗與能力完整性」這兩個過去常被迫二選一的需求，拆解成兩套模型分工合作：

簡單來說：地端模型隔絕機密資訊，雲端模型負責檢索公開資訊並提供最佳理解效能。學生問到的每一句話，該由誰來回答，系統會依照資料敏感度自動分流——真正涉及校內機密的內容，全程留在校內網路處理，不會離開學校半步；而公告、活動、獎學金辦法等公開校務資訊，則由雲端模型負責檢索與生成清晰易懂的回答。

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整合校務資訊：RAG 與 MCP 技術之實務應用

光有雙核心架構還不夠，真正決定回答品質的，是資料怎麼「進得去」系統。NYCU GPT 用兩項核心技術，同步解決校園公開資訊與內部系統數據的長期分散難題，建立統一且高效的查詢入口：

• RAG 技術：打破非結構化資料的壁壘，能針對龐雜的校園公開資訊（如公告、活動、獎學金辦法）進行深度搜尋，找出最符合使用者問題的內容並回傳。
• MCP 架構：即時動態串接校內行政系統，讓 AI 具備讀取需授權內部數據（如學生修課資訊、產學研究計劃等）的能力。

這帶來的差異相當直接。外部通用 AI 缺乏校內資料庫權限，面對特定校務問題時容易產生「幻覺」，拼湊出錯誤引導；而 NYCU GPT 透過 RAG 匯整校園公開資訊、搭配 MCP 讀取校內內部數據，讓每一項答覆都具備實質的行政依據——這是把繁瑣的人工資料翻找，轉化為具備行政依據的秒級回覆，大幅提升校園服務效能。

校務諮詢效能對比：NYCU GPT vs. 商用服務

商用 AI 難以完整匯集校內的知識與即時資訊，唯有 NYCU GPT 提供全面性的校園官方資訊彙整與實質解答：

拉遠來看，這個落差其實展現在五個具體維度上：

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實機演示：找到「自己可申請的獎學金」，要花多少力氣？

獎學金申請一直是新生最頭痛的環節之一——資訊橫跨學務處、教務處、國際處、研發處及校外獎助資源，資格條件、截止日期、承辦單位各自為政。NYCU GPT 的「獎學金與助學資源配對」功能，透過引導式問答整合校內外豐富資源，並以篩選式回答的機制，從眾多可用機會中，直接篩選出使用者符合資格的項目。

同一提問「陽明交大資工系大一本籍生可申請之校內獎學金」，分別交給 ChatGPT 與 NYCU GPT 實測，結果呈現明顯落差：

• 查證動作從 10+ 次降到 2 次：ChatGPT 需要 10 次以上查證動作，才能確定哪些真的可以申請；NYCU GPT 只需 2 次查證動作即可完成初篩。
• 資格條件附註率從 36% 提升到 100%：ChatGPT 僅 36% 的項目附上申請資格條件；NYCU GPT 全數項目都附上資格條件，並且包含金額與期限。
• 橫跨 5 個以上承辦單位：整合學務處、教務處、國際處、研發處及校外獎助資源等。
• 涵蓋 30 種以上的獎學金：包含優秀獎學金、清寒助學金、國際交換及產學研究計劃補助。

同樣的邏輯也應用在「就業與實習」功能上：只要輸入科系，系統就會彙整出對應的職缺數據並附上詳細連結。實測顯示 NYCU GPT 找出的 7 項具名職缺中，僅 1 項需要補查；而 ChatGPT 找到的職缺裡，有 6 項需要使用者自行查證真實性。在「附截止日、資格等可行動條件」的比例上，NYCU GPT 達到 86%，ChatGPT 僅 40%。這個差異，就是「查得到」跟「用得上」的差距。

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從「肚子餓了」到抵達辦公室門口：跨場域自然語言導航

陽明交大校區龐大、空間複雜，這正是傳統校園地圖與 Google Maps 都難以精準解決的痛點。NYCU GPT 選擇用最直覺的方式解決：讓使用者用自然語言描述需求，而不是自己在地圖上找地標。三個實際情境展示了這套系統的理解深度：

• 情境一・生活需求與語意辨識：提問「我肚子餓了」，系統自動理解意圖，比對校內餐飲資訊，主動推送餐廳選項與導航按鈕。
• 情境二・行政業務與地標對應：提問「我選課有問題要去哪裡處理」，系統先進行校務資訊比對，解答業務所屬單位（科學一館課務組）與樓層分機，再提供大樓步行路線。
• 情境三・多語音訊與外籍生支援：用英文提問 "Where is the international student office"，系統以全英文回覆所在大樓（浩然圖書資訊中心），並啟動英文版圖資導航，降低外籍生尋路門檻。

更進一步的是室內導航能力，提供樓層級空間辨識，建立從室外到室內的完整導航服務，分為兩個能力升級：

• 導引空間擴充：從室外的 2D 平面導引，銜接至室內 3D 空間尋路，具備垂直空間辨識能力，提供確切的樓層資訊。
• 導引終點延伸：引導終點從大樓外部延伸至建築物內部，能夠引導使用者抵達特定樓層的特定處室辦公室。

這套定位技術的另一個關鍵，是不需要額外裝設硬體設備，就能達成室內定位，兼顧營運成本與導引精準度。在精準度方面，Google Maps 室內定位誤差約 15～30 公尺，而 NYCU GPT 的定位技術可將誤差收斂至約 3 公尺，並支援跨樓層垂直辨識——用更低的建置成本，換來更高的導航精準度。

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從成果展到開學季：持續演進的校園智慧助手

由 Domaineks 創辦人 Alison Lin 主導打造的 NYCU GPT 全新改版，於 2026 年 4 月國立陽明交通大學校慶「校園數位轉型成果展」正式亮相，落地了獎學金查詢規劃、學生實習就業諮詢、校園生活諮詢等情境。緊接著在九月開學季，系統針對新生與在校生的高頻需求持續更新，新增了外籍生情境支援（註冊／保險／簽證）、學生課程資訊查詢，以及室外導航與室內定位整合的校園導航與教室指引。

在權限控管的具體落實上，系統新增校園 Google SSO 帳號登入（限學校網域帳號）；若使用者欲進行內部資料查詢，則須透過 NYCU Portal 登入，依照身分別（學生、教職員、校友等）提供對應的權限查詢範圍——這正是「機密資料不外流」在使用者端具體落地的方式，而不只是抽象的架構設計。

此外，團隊也持續投入 UI/UX 優化，讓使用流程更順暢、體驗更接近大家熟悉的商用服務，功能同樣持續進化，擴展更多使用者情境。校園 AI 助手要真正被採用，往往不只靠功能，而是「控管、品質、體驗」三者的平衡。

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結論：專屬校園的智慧資訊樞紐

《NYCU GPT》的價值，並不只是「幫學校做了一個聊天機器人」。它整合校園公開資訊與跨場域導航路徑，提供具備行政依據的諮詢服務，以實質功能升級就學體驗。透過雙核心 AI Agent 架構，搭配 RAG 與 MCP 技術，系統在合規與權限控管下，讓校內外資訊都能被安全、準確地檢索與理解，不必在「機密不外流」與「使用體驗與能力完整性」之間二選一。

這套「地端隔絕機密、雲端負責理解、RAG 與 MCP 串接真實資料」的設計思路，也不僅限於單一校園場景——任何一個組織，只要同時面臨內部知識分散、機密資料無法上雲、又需要對外提供即時且可信賴對話服務的處境，都能參考這樣的協同架構。以機密隔離與優化體驗為基礎，藉由 AI 實質消除組織內部的各項阻力，是數位轉型下一步的共同課題。