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列印日期 : 2026/08/21
台灣數位訓練課程
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
向 AI 學習!
長度: 07:51,
瀏覽: 331,
最近修訂: 2026-06-04
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播放影片: https://training.xms.tw/media/3396
大家有沒有想過這個問題?
生成式 AI 明明就是無腦的計算出下一個token的機率,為什麼看起來就比人類厲害很多呢?
或許用下面這個比喻大家就可以理解了
很有經驗的老王:
看到 A 就能想到 B,完全不思考的,腦袋裡記了一堆完全沒有結構化的 QA 關係
超級聰明的小李:
邏輯推理又很強,但卻沒經驗
當遇到問題時,哪一個比較能夠解決問題?
答案很明顯,當然是那個很有「經驗」的老王,熟到都不需要經過大腦就能解決問題囉。
畢竟,「經驗」是前人累積、粹練的精華,
就像工程數學一樣,直接套公式就能解題,完全不需要知道這個公式背後的推理過程。
這就是 AI 比 99% 的人類更厲害的地方,
因為他雖然無腦,但卻記住了全世界人類資訊中 AB 之間的關係。
AI 真的很厲害!
目前 Transformer (ChatGPT 中的 T) 為核心技術的 AI,
不僅已經將全人類大量的資料都背起來之外,還有很強大的 Attention 機制,能建立資訊之間的深層關聯。
即便 AI 並不具備真正的「
理解能力
」,某種程度上只是無腦的「
複製貼上
」,但光是這樣,就已經比 95% 以上的人類更能「理解」、更會「寫」了。
你的超級顧問
因此,只要你懂得怎麼問,
AI 這位超級學霸,就是你隨時的助理 or 老師,而且 EQ 100 分,永遠不會生氣喔!
既然我們手邊有這麼厲害的「老師」,
當然應該在每一次與 AI 的互動中,好好把握學習的機會!
向 AI 學甚麼?
除了學習 AI 的 EQ 之外,
在 AI 時代,「
提問」和「表達
」能力又更重要了?
例如,當您遇到問題卻無法清楚描述時 ...
別人就無法幫忙
代表我們可能不知道真正的問題點,就不容易對症下藥。
舉個例子來說,
當我們遇到問題,
想透過知識庫尋找答案時:
不會問
如果沒問到重點 or 缺乏前提 (如主詞或情境),當然就找不到,內容再完整的知識庫也英雄無用武之地
。
寫不清楚
即使找到了,卻看不懂,那也是白搭 ....
而這兩項關鍵能力,
在每一次和 AI 的互動中,就能經一事長一智,
向 AI 學習之外,還可以讓 AI 成為我們協作的小幫手。
提問
當你問的問題,明明知識庫有,但如果 AI 沒辦法找到,那可能是問不清楚喔。
那就反求諸己一下,再次檢查:有問到關鍵主體和需求嗎?有清楚的前提 or 主詞、動詞嗎?
案例:「
問不清楚的,還要整理成 FAQ 嗎?
」
表達與整理
當 AI 從知識庫的資料回答的時候,經過 AI 潤飾的內容,常常寫的比原文件還要清楚與通順,這時候就可以參考 AI 說的,回頭修改文件的內容,就能進入 PDCA 持續改善。
當然,更簡單的方式就把它存成 FAQ, 不要浪費,因為下次 AI 不一定可以回答的這麼好喔。
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常見 Q&A
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AI 整理 FAQ
Q1.
[案例] 問不清楚
Q2.
[案例] Q 的標題不夠好 (持續改善)
位置
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
資料夾名稱
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
上傳者
蘇德宙
單位
台灣數位員工
標籤
PDCA
,
AI技術原理
,
向AI學習
建立
2025-04-17 06:14:38
最近修訂
2026-06-04 08:27:56
長度
07:51
引用
1
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
1.
快速入門
1.1
AI 人工智慧之道
1.2
60 分鐘就上手 ~ 從 AI 知識庫到 10 倍速傳承
1.3
需求驅動:打造企業 AI 知識庫的唯一路徑
2.
用 AI 幫團隊效率 / 業績提升 20%
2.1
需求:有問題要問誰?
2.2
GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
2.3
為什麼 AI 展示時都很厲害,但實際導入後卻常常令人失望
2.4
AI 幻覺 (hallucination) 與可能的風險
2.5
隱性經驗危機,AI 巧婦難為無米之炊
2.6
30 分鐘,建立基礎的 AI 知識庫
2.7
每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
2.8
AI 知識社群
2.9
寫了,就不要浪費 (從討論互動中紀錄 QA)
2.10
用 AI 帶動團隊業績提升 20%
2.11
提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
2.12
提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
2.13
推動,很困難?「小行為 + 即時激勵」就對了
2.14
輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
3.
AI 人工智慧之道
3.1
生成式 AI 的 5 個根本限制
3.2
什麼都先問 AI 就對了
3.3
避免 AI 幻覺
3.4
AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底!
4.
AI 驅動的學習革命
4.1
記錄經驗,可以很簡單!
4.2
70-20-10 學習法則,要很久才能累積經驗
4.3
設計測驗,確保學習效果最有效的方法!
4.4
用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
4.5
AI 驅動的翻轉教室3.0,打破聽課只有 5% 吸收率的魔咒
5.
數位轉型
5.1
AI 會議管理
5.2
專案 / 工作管理
5.3
職能知識庫
5.4
工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
6.
如何記錄經驗?
6.1
寫文件,很難!
6.2
只有文件,不夠!
6.3
已經有文件了,為什麼還要寫 FAQ?
6.4
不同的經驗,適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
6.5
紀錄經驗,寫 FAQ 就對了
6.6
文件 + FAQ,互補、截長補短
6.7
文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
7.
維護資料
7.1
維護資料,很困難!
7.2
ISO 的文件規範,很理想,但是 ...
7.3
AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了!
7.4
維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
7.5
維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
8.
記錄經驗 (1) ~ 寫 FAQ
8.1
FAQ 怎麼寫?
8.2
QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個?
8.3
降低寫 FAQ 的門檻:AI 輔助與 PREP 結構應用
8.4
寫 1 個 QA 要花多少時間? (含寫作技巧)
8.5
寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
8.6
寫 FAQ (2) ~ 問題,要怎麼描述? (原則與步驟)
8.7
寫 FAQ (3) ~ 內容,先講重點就對了 (PREP)
8.8
寫 FAQ (4) ~ 前提,有時候很重要
8.9
寫 FAQ (5) ~ 排版,可以畫龍點睛! (凸顯重點、增加可讀性)
8.10
寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
8.11
向 AI 學習!
8.12
向 AI 學習的案例:官網價格比較低,為什麼要向你們買比較貴的?
9.
記錄經驗 (2) ~ 寫文件
9.1
文件:用「重點」來整理就會簡單很多
9.2
寫操作手冊 (1) ~ 設計原則
9.3
寫操作手冊 (2) ~ 流程 & 案例練習
9.4
經一事長一智,寫案例分析
9.5
從案例分析到行為變革 (真實案例分析:不仔細看沒 follow 規格)
10.
採取行動 ~ 導入系統與建立制度
10.1
ABC 行動指南
10.2
為什麼傳統的激勵方法,效果不好?
10.3
冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
10.4
做,就對了
10.5
導入企劃書 (1) ~ 策略
10.6
導入企劃書 (2) ~ 深耕人才發展,邁向頂尖 (成為台灣領頭羊、全球典範)
10.7
導入企劃書 (3) ~ AI 驅動的學習革命 ~ 翻轉教室 3.0 (邁向頂尖大學)
11.
應用
11.1
打造「學習型組織」的指南
11.2
課程小幫手
11.3
護理臨床經驗,可以 10 倍速傳承
11.4
醫師案例報告,小改變大效果 (1) ~ 微調「重點整理」 ( take home message)
11.5
醫師案例報告,小改變大效果 (2) ~ 使用「重點分析」
12.
操作教學
12.1
[操作] 建立 AI 小幫手 (1) - 基礎 AI 服務
12.2
[操作] 建立 AI 小幫手 (2) - 打造沒有 AI 幻覺的小幫手
12.3
[操作] AI 知識社群
12.4
[操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
12.5
[操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
12.6
[操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
12.7
[操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
13.
Q&A
13.1
Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的,還要問嗎?
13.2
現在已經有很多文件了,可以直接給 AI 用嗎?
13.3
如果不能用「文件」,那要用什麼?
13.4
AI 為什麼會胡說八道?
13.5
AI 胡說八道,可以解決嗎?
13.6
要如何避免 AI 胡說八道?
13.7
不讓 AI 生成,那要如何回答問題?
13.8
大家都不想寫 Q&A ...
13.9
能紀錄下來的經驗有限,真的有用嗎?
13.10
寫錯怎麼辦?
13.11
寫錯,會留下證據 ...
13.12
FAQ 怎麼寫?
13.13
推動很困難?
13.14
AI 小幫手 or 知識社群 (討論區),我該如何選擇?
14.
課程目標與簡介 (07-01 14:00)