把企業知識
變成智慧行動

讓 AI 理解企業
也能被企業掌握。

DMLD.ai 專注於企業軟體與 AI 平台研發。我們把領域知識、規則、資料與工作流程組成可管理、可追溯、可擴充的智慧系統，並以網站、App 與 LINE 介面落地到日常作業。

五層知識結構

把複雜系統拆成彼此連結的層級，讓低階證據可以向上支持判斷，也讓高階假設能向下追查原因。

01 / GOAL

目標層

系統要達成的成功條件、任務或績效目標。

02 / EVENT

事件層

可觀察的症狀、異常與偏離目標的痛點。

03 / FUNCTION

功能層

控制、調節、轉換等系統應完成的能力。

04 / STRUCTURE

結構層

實現功能的設備、模組、變數與參數。

05 / BEHAVIOR

行為層

操作序列、動態反應與條件式事件鏈。

DML 控制邏輯透過 Prompt Generator 與 Agent 將狀態更新交給 LLM
DML 控制邏輯與 LLM 狀態更新五層 DML 控制邏輯將目標、功能、結構及行為狀態組成可追蹤的推理脈絡，再由 Prompt Generator 與 Agent 把必要資訊交給 LLM，產生圖表、說明與狀態更新；LLM 的輸出仍受 DML 邏輯與流程限制。

貝氏機率
整理大量感測器資料

貝氏機率方法把大量感測器資料轉換為可解讀的機率關係。系統先比較大量感測器變數的相關性與異常分布，再將事件、條件與先驗知識組成機率網路，用來估計最可能的原因、辨識異常模式，並支援後續的預測與決策。

貝氏機率事件模式與條件機率模型
大量感測器資料的相關性分析畫面

DML 架構與平台，
從理論落地到應用

以新版架構圖與系統畫面呈現 DML 如何整合知識、模型、規則、代理與使用介面。

DML-LLM 混合式架構，整合異質知識、企業資料、模型編排、推理、驗證及可解釋決策
DML-LLM 混合式架構把企業既有資料、文件、專家知識、物理模型與即時操作資訊匯入統一的知識與資料層，再透過 DML 模型編排結合 LLM、規則、工具及代理進行推理；結果經邏輯驗證、證據核對、跨模型驗證與不確定性評估後，輸出可追溯的原因、預測、行動方案與決策。
DMLD 從布林邏輯、模糊邏輯、大數據、機器學習延伸至 LLM 與 LKM 的技術演進
DMLD 技術演進呈現 DMLD 從布林邏輯、模糊邏輯與大量規則管理，逐步發展至大數據分析、機器學習、LLM 與大型知識模型（LKM）的歷程；核心目標是在資料與模型規模持續增加時，仍保留領域知識、結構化規則、自我學習及可管理的推理能力。
符號式 AI 的 DML 規則與結構化邏輯平台
符號式 AI（DML）將人類專家經驗轉換為可執行的規則、條件與層級關係，並把感測器資料、大數據分析結果及現場輸入映射到決策節點；系統可沿著明確的邏輯路徑判斷下一步行動，適合需要一致性、可解釋性與稽核軌跡的企業流程。
符號式 AI 工作流程設定畫面
符號式 AI（Workflow）以圖形化流程把辨識、條件判斷、人工確認、資料庫查寫、模型或工具呼叫及結果回饋連接成完整作業；每個節點均可獨立設定、測試與追蹤，使流程變更、例外處理與責任稽核更容易維護。
Hybrid AI 平台範例，包含系統設定、模型路由、MCP RAG、規則及 Web 與 LINE 介面
Hybrid AI 平台範例展示企業導入混合式 AI 的實際管理介面，涵蓋系統與權限設定、模型選擇與路由、Workflow／Skill、MCP／RAG 知識調用、規則管理，以及 Web 與 LINE 操作入口；讓管理者能以模組化方式組合服務並持續調整。
OFFICIAL BUSINESS INFORMATION

官方服務名稱DMLD.ai

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營運公司
動態邏輯電腦顧問股份有限公司
統一編號
16952588
服務名稱
DMLD.ai
官方網站
https://dmld.ai
電子郵件
huyushu@dml.com.tw