因為時代、環境都在變化
資料過時是必然的現象,因此需要持續維護。

過去知識管理的技術,因為用關鍵詞不容易找到相關的資料,
找不到,就無法維護與改善,
知識庫的內容就容易過時、不完整以及有許多重複的資料,就進入惡性循環,導致失敗收場。

xms+ AI 很厲害,克服了「找不到」的關鍵問題,
只要再加上一點點回饋的機制,就可以大幅改善「 資料過時」的痛點。

以下就是改善「內容過時」的實際案例與流程:
重點
  1. 1.
    問 AI
    請問報到要交哪些資料?

    AI 判斷這個問題已經有整理成 FAQ 了,就直接輸出。
  2. 2.
    使用者回饋
    依照指示打電話,
    結果聯絡資訊已經過時了,「找不到王先生了」。

    這時候,就可以給「不滿意」的回饋,並反映問題。
  3. 3.
    從統計資料找出不滿意的
    xms+ AI 會記錄和人類互動的過程並且整理成統計資料,
    例如:不滿意的、找不到的、 ... 等。

    負責單位就可以從這些數據,找到有問題的回應與改善的方向。 
  4. 4.
    查看使用者的回饋 & 修正
    這裡會記錄是哪一份資料,以及回饋的內容。

    點 Q 的連結就可以進入 FAQ,
    透過「編輯」來修正過時的錯誤資料。
    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
    建立
    2025-07-16 12:33:36
    最近修訂
    2025-07-16 13:24:45
    引用
    2
    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