不確定性,是目前 AI 技術的特質,
每次的回答可能會不一樣,甚至還會一本正經地「胡說八道」。

要怎麼避免這種情況帶來的困擾呢?
對症下藥,當然就是不要讓 AI 「亂生成」瞎掰,直接給「對」的內容。

如何做到輸出「對」的內容呢?
xms+ AI 用一個很技巧的策略,就是
  1. 用人整理 Q&A (確認過的正確內容)
  2. 由 AI 比對使用者提問 (Q),找出相符的 Q&A
  3. 直接呈現對應答案 (A),就能避開 AI 生成的不確定性

可是 ... 整理 QA 很麻煩耶。
確實如此,但其實可以透過以下流程,把門檻大大降低喔:
  1. 將現有文件提供給 AI 作為回應時的參考資料
  2. 問 AI 問題
  3. 把 AI 根據文件生成的回答,順手整理成 Q&A 的形式

這樣一來,下次遇到類似問題時,
xms+ AI 就能直接顯示這份已整理好的 Q&A 內容。


Q&A = 知識的「索引」,更是解決問題的「捷徑」
這些整理好的 QA,就像是:
  1. 文件重點的「快速索引」
  2. 解決問題時的「錦囊妙計」
讓你快速解決問題,不用再去從浩瀚的文件內容中尋找答案。


每天 10 分鐘,打造高效知識庫!
只要每天花 10 分鐘執行這個流程,
就能逐步整理出常見又重要的問題,發揮 80/20 法則的威力:
掌握關鍵 20%,解決 80% 的問題。

以下就用一個急診「實習醫師」的常見問題當案例,
說明如何在 xms+ AI 執行上述流程。

問題:
「遇到懷孕的病人,想了解要開哪一種止痛藥?」
重點
  1. 1.
    問 AI
    AI 依據上傳的 PDF 參考資料,生成了一段完整的說明,還解釋了一堆 ...
    是寫得很正確、很清楚沒錯,但急診很忙,PGY 的實習醫師總是希望「快速得到答案」,解決問題比較重要。
  2. 2.
    改寫成 Q&A 的形式
    AI 既然都生成出這麼正確且詳細的說明,就不要浪費!

    隨手複製貼上,
    再依據以下原則快速調整一下格式,就變成實用的 Q&A:
    1. 先回答問題
      「普拿疼、acetaminophen」,立刻解決問題!

    2. 補充
      寫為什麼要用這類型的藥。
      讓不熟悉的醫師順便複習一下也不錯,想看的再看就好。

      排版技巧:
      因為是次要資訊,字可以小一點,顏色淡一點,減少對主要資訊的干擾。

    3. 重要提醒
      排版上,就特別用紅色粗體標示排版,這樣比較容易注意到。

    4. 放圖
      有時候圖片很重要,常常一張圖可以勝過千言萬語。
      這時候就 ctrl-V 貼上去,xms+ QA 會就自動排版,省時省力。
  3. 3.
    下次再問 AI
    即使問法不同,只要問題類似,一樣找得到喔。
    xms+ AI 特別針對 FAQ 優化,可以直接輸出精準、完整的內容,包括排版和圖片。

    相較於前面 AI 的輸出,
    用排版後的 QA 呈現,一眼立馬就看到答案!


  4. 重點整理
    依照上述流程,就能從 AI 的回應中快速優化知識庫。
    1. 簡單快速
      隨手將 AI 好的回應複製貼上,
      稍微調整一下就好,不要浪費!

    2. 避免AI幻覺
      不確定性,是目前AI技術的瓶頸,
      好的內容就存起來,不然下次 AI 可能就亂講了。

    3. 更精準的回應
      xms+ AI 會針對 FAQ 優化,
      相較於 AI 生成的文字 (可能還會胡說八道),提供精確且完整的回應,包括排版、格式、圖片等。 

    評語
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    位置
    資料夾名稱
    人工智慧之道 ~ 打造不會胡說八道的 AI 知識庫
    上傳者
    蘇德宙
    單位
    台灣數位員工
    標籤
    操作, AI 胡說八道, 寫 FAQ 好處, 80-20法則, 降低FAQ門檻, AI閉嘴
    建立
    2025-05-22 09:20:30
    最近修訂
    2025-12-08 15:35:42
    引用
    1
    1. 1.
      第一章、人工智慧之道
    2. 2.
      第二章、需求 & 解法
    3. 3.
      第三章、打造 AI 知識庫,每天只要 10 分鐘!
    4. 4.
      第四章、快速入門 ~ 執行 & 操作
    5. 5.
      第五章、記錄經驗 ~ 可以很簡單、有效!
    6. 6.
      第六章、知識管理 ~ 挑戰與突破
    7. 7.
      第七章、推動與執行策略
    8. 8.
      第八章、應用
    9. 9.
      第九章、PDCA 持續改善,打造更優質的 AI 服務
    10. 10.
      第十章、案例分析
    11. 11.
      第十一章、10 倍速經驗傳承
    12. 12.
      第十二章、設計測驗
    13. 13.
      第十三章、我有問題 (Q&A 對症下藥)
    14. 14.
      第十四章、操作教學