官方來源· AWS Artificial Intelligence· AI· 發布於 2026年10月1日

AWS 分享台灣零售平台 Uniopen 如何調整 Nova 2 Lite 審核內容

AWS 介紹 Uniopen 如何透過監督式微調與提示最佳化，讓 Amazon Nova 2 Lite 配合其內容審核政策，並以業務相關評估及發布門檻把關品質。

完整報導

AWS 於 2026 年 10 月 1 日發布案例，介紹台灣統一企業集團旗下零售平台 Uniopen，如何為正式部署調整 Amazon Nova 2 Lite，使其符合平台的內容審核政策。文章聚焦的是針對特定零售審核規則進行客製化，而非單純採用通用模型。

據 AWS 說明，Uniopen 使用 Amazon SageMaker AI 進行監督式微調，並搭配提示最佳化。團隊也採用與業務相關的評估方式及發布門檻，以把關品質；AWS 提供的摘要未列出評估數字或具體門檻，因此本文不推定其成效幅度。

這是 AWS 近期 Nova 系列企業應用案例中的另一種任務方向。AWS 先前介紹 Aderant 以 Amazon Nova Lite 建置工單分析與分流工具，並稱該工具在初期正式運作期間分析 109 張工單，分流準確率約為 96%。兩案分別聚焦零售內容審核與工單分流；Uniopen 案例新增了模型客製化方法及品質把關流程等資訊。

為什麼值得注意

案例說明零售平台如何把自身內容審核政策納入模型調整流程，並以業務相關評估和發布門檻檢查品質。對考慮將模型用於特定審核規則的團隊而言，這提供了可辨識的實作要素；但現有摘要沒有公布量化成效，不能據此判斷品質提升幅度。

來源證據

先看主要證據，再查看佐證來源與來源脈絡。

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主要證據

官方AWS Artificial Intelligence文件2026/10/1原始來源
How uniopen customized Amazon Nova to their retail moderation policies for production deployment
Felix Chin, Jia-You Lin
“See how uniopen, a retail platform from Taiwan's Uni-President Enterprises Group, adapted Amazon Nova 2 Lite to its content-moderation policies using supervised fine-tuning in Amazon SageMaker AI and prompt optimization. Business-relevant evaluation and release gates kept quality in check.”

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