1. 知識庫
  2. 目錄總覽
  3. 人工智慧之道 ~ 打造不會胡說八道的 AI 知識庫
有問題要問誰？以前的人怎麼做？
這是職場上典型的需求，只是現況常常是

  1. 不知道要問誰
  2. 對方在忙
  3. 不好意思問
  4. 對方忘記了 ...

在 AI 的時代，當然就問 AI 呀！

8d7593ef4b933465c9ea6de274a8dcdb.png


AI 的侷限 & 解法
只是外面 AI 的回答不一定是公司內的做法，
而且還蠻常一本正經胡說八道 [1]，沒有經驗的人也不好判斷。

這些問題直接對症下藥的解法，
當然就是 ~

  1. 公司專屬的知識
    建立公司專屬的 AI 知識庫，紀錄公司內的做法與經驗。

  2. 避免 AI 幻覺
    那就不要讓 AI 生成，直接輸出人整理的經驗就好 (圖1)。

挑戰
建立知識庫，這大家都知道呀
只是說的很容易，現實上卻困難重重 ...

  1. 經驗，就是進不去
  2. 不好維護，導致資料過時、不完整又重複
  3. 需要時，找不到
4e1c25cdf48a15d30217e2d88b4ea567.png




突破
這簡單！
透過強大的ˉxms+ AI就能搞定！

以下就針對 3 大挑戰一一破解。


Q1. 經驗進不去？ [2]

只要每天花 10 分鐘，2 個步驟就能實現「邊做邊記錄」
  1. 什麼都問 AI
    這樣就收集到「需求」了。

  2. 整理 FAQ
    這是記錄經驗最簡單有效的方式，從問題中挑選常見且重要的來整理就好 [4]。

時間這麼少，真的夠嗎？
當然！

分析請參考：「10 分鐘真的夠嗎？」

dfceb2b0f19ddaa1b64adbadef684135.png



Q2. 維護困難？ [3]

什麼都先問 AI 就對了！
透過 AI 的回答，就能輕易發現重複、過時和不完整的資料。

  1. 重複
    就移除或合併呀

  2. 過時、不完整
    一次進步一點點，就能將義務養成無痛的習慣，進入 PDCA 持續改善的循環。


Q3. 找不到？ [4]

這就是 AI 的強項！

可以分析問題的核心、關鍵主體、語意等，
判斷使用者的問題和紀錄在內部資料庫的 FAQ 是否一樣，就順利克服過去用關鍵字搜尋卻找不到的問題。 (圖2)


紀錄的這麼少，甚至還有錯 ...
其實還好喔，因為
  1. 重要且常見就能發揮很大的效益 (80-20 法則)。   [5]
  2. 錯了應該也還好，很可能也沒人在看 ...   [6]

只要進入 PDCA 持續改善的循環，
就能讓「用的到」的經驗，提高「覆蓋度和正確率」。
56418190d962fd78b722a8b2882b2db8.png



執行
工欲善其事，必先利其器
好的工具是第一步，xms+ AI 絕對是首選。

此外，
還要能避免殺雞用牛刀、用錯地方的窘境，
簡單可行的策略 (制度) 就是關鍵！

只要能符合 ABC 三原則的制度 [6]，
再加上對的執行者，就一定會成功喔！


圖1：AI 直接輸出經過人整理過的經驗 (FAQ)，包含格式、圖片
e284cd1e0888760176d37f313be17bad.png


圖2：AI 分析為什麼是相同的問題
c1eb4be97921f030372865d3850e09ba.png

附件:
    評語
    請登入後才可以評分
    上一篇 下一篇
    位置
    1. 知識庫
    2. 目錄總覽
    3. 人工智慧之道 ~ 打造不會胡說八道的 AI 知識庫
    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
    PDCA, ABC 原則, AI 胡說八道, 外部經驗，不一定適合, AI 閉嘴, 80-20法則, 什麼都問AI, 整理QA, 有問題要問誰？, 邊做邊紀錄, 知識管理挑戰, 先問AI, xms+ AI
    建立
    2025-09-02 13:46:02
    最近修訂
    2025-11-26 08:03:17
    版本
    v2.251117 (10分鐘夠嗎？獨立出去)
    引用
    1
    1. 1.
      第一章、人工智慧之道
      1. 1.1
        一本正經、胡說八道的結果 ~ GenAI 鴻溝
      2. 1.2
        生成式 AI 的 5 個根本限制
      3. 1.3
        AI 人工智慧之道 ~ 寫 FAQ 就對了！
      4. 1.4
        AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底！
      5. 1.5
        降低寫 FAQ 的門檻
    2. 2.
      第二章、需求 & 解法
      1. 2.1
        需求 ~ 有問題要問誰？
      2. 2.2
        每天10分鐘，3 個月內打造專屬的 AI 知識庫
      3. 2.3
        用 AI 進行 10 倍速經驗傳承
      4. 2.4
        突破知識管理和教育訓練，收集經驗是關鍵！
      5. 2.5
        導入 xms+ AI 的效益
    3. 3.
      第三章、打造 AI 知識庫，每天只要 10 分鐘！
      1. 3.1
        從零開始，3 個月內打造專屬的 AI 知識庫
      2. 3.2
        從現有資料，打造 AI 知識庫
      3. 3.3
        AI 幻覺 ~ 不確定性、胡說八道、遺漏重要資訊、 ...
      4. 3.4
        AI 幻覺 (hallucination) 的風險
      5. 3.5
        AI 胡說八道的特性，要如何避開？
      6. 3.6
        為什麼是寫 Q&A？
      7. 3.7
        已經有文件了，為什麼還要寫 FAQ？
      8. 3.8
        只有文件的 AI 知識庫，不會成功！
      9. 3.9
        寫 FAQ 很麻煩耶 ...
      10. 3.10
        寫 FAQ 的好處
      11. 3.11
        FAQ：怎麼寫？
      12. 3.12
        有記錄到的這麼少，還值得做嗎？
      13. 3.13
        寫下來是錯的，要怎麼辦？
      14. 3.14
        打通任督二脈 ~ 建構 AI 知識庫的同時，進行 10 倍速的經驗傳承
      15. 3.15
        執行流程 ~ 建構 AI 知識庫 + 10 倍速經驗傳承
      16. 3.16
        輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
    4. 4.
      第四章、快速入門 ~ 執行 & 操作
      1. 4.1
        建立 AI 小幫手，3 分鐘搞定！
      2. 4.2
        依據 AI 統計資料，持續改善的操作流程
      3. 4.3
        寫 Q&A，抓住 3 個關鍵就很簡單！
      4. 4.4
        從互動中，整理 Q&A (邊做邊紀錄)
      5. 4.5
        從 AI 的回應中，整理 Q&A
      6. 4.6
        每天只花 10 分鐘，時間真的夠嗎？
      7. 4.7
        PDCA 持續改善 (含案例)
      8. 4.8
        Q&A 執行時的常見問題
    5. 5.
      第五章、記錄經驗 ~ 可以很簡單、有效！
      1. 5.1
        學會「問」，超級重要！！
      2. 5.2
        向 AI 學習！
      3. 5.3
        FAQ 怎麼寫？
        1. 5.3.1
          寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
        2. 5.3.2
          寫 FAQ (2) ~ 問題，要怎麼描述？ (原則與步驟)
        3. 5.3.3
          寫 FAQ (3) ~ 內容，先講重點就對了 (PREP)
        4. 5.3.4
          寫 FAQ (4) ~ 前提，有時候很重要
        5. 5.3.5
          寫 FAQ (5) ~ 排版，可以畫龍點睛！ (凸顯重點、增加可讀性)
        6. 5.3.6
          寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
      4. 5.4
        表達框架
        1. 5.4.1
          表達框架 (1) ~ PREP 先講重點就對了
        2. 5.4.2
          表達框架 (2) ~ SCQA 提案就要這樣寫
        3. 5.4.3
          表達框架 (3) ~ 改變方程式 (Why & How + Action！)
      5. 5.5
        整理技巧
        1. 5.5.1
          ChatGPT 好的回應，就存起來不要浪費！
        2. 5.5.2
          問題不清楚的，怎麼整理 FAQ？ (用猜的、反問)
        3. 5.5.3
          寫工作日誌，一兼二顧 ~ 提高工作效率 + 記錄經驗
      6. 5.6
        寫文件
        1. 5.6.1
          文件：用「重點」來整理就會簡單很多
        2. 5.6.2
          操作手冊 (1) ~ 設計原則
        3. 5.6.3
          操作手冊 (2) ~ 流程 & 案例練習
    6. 6.
      第六章、知識管理 ~ 挑戰與突破
      1. 6.1
        知識管理的需求、挑戰與突破
      2. 6.2
        打通任督二脈：邊做邊記錄、下次照著做
      3. 6.3
        用 AI 實現「邊做邊記錄、下次照著做」
      4. 6.4
        突破 (1) ~ 經驗，進不去？
      5. 6.5
        突破 (2) ~ 知識過時、不完整、重複？
      6. 6.6
        突破 (3) ~ 找不到資料？
    7. 7.
      第七章、推動與執行策略
      1. 7.1
        訂目標 ~ 符合 SMART 原則就對了
      2. 7.2
        如何設計目標？
      3. 7.3
        把義務，化為無痛的習慣
      4. 7.4
        推動，成功方程式 (制度 X 負責人)
      5. 7.5
        改變 or 推動新制度，可以很簡單！「小行為 + 即時激勵」就對了
      6. 7.6
        改變 or 制度設計，要符合 ABC 原則
      7. 7.7
        組織成功變革的 8 個步驟
      8. 7.8
        大家的意願低 (可能因為忙、累)，如何設定目標才能 3 個月完成？
    8. 8.
      第八章、應用
      1. 8.1
        AI 時代，很多人也都在胡說八道 ...
      2. 8.2
        傳統 AI 應用的風險，以護理衛教為例
      3. 8.3
        資訊單位的 AI 小幫手
      4. 8.4
        3 個月，打造 AI 智慧護理衛教服務
      5. 8.5
        護理臨床經驗，可以 10 倍速傳承
      6. 8.6
        醫師案例報告，小改變大效果 (1) ~ 微調「重點整理」 ( take home message)
      7. 8.7
        醫師案例報告，小改變大效果 (2) ~ 使用「重點分析」
      8. 8.8
        每天 10 分鐘，3 個月提升團隊業績 20%
      9. 8.9
        AI 知識社群
    9. 9.
      第九章、PDCA 持續改善，打造更優質的 AI 服務
      1. 9.1
        優化 AI 知識庫 ~ 改善「過時」的問題
      2. 9.2
        優化 AI 知識庫 ~ 改善「不完整」的問題
      3. 9.3
        優化 AI 知識庫 ~ 改善「重複」的問題
      4. 9.4
        優化 AI 知識庫 ~ 以新增 FAQ 為例 (無法回答時)
      5. 9.5
        優化 AI 知識庫，同時進行教育訓練的案例
      6. 9.6
        不滿意的，就改善
      7. 9.7
        都找不到的，就先補 Q&A
      8. 9.8
        找不到 FAQ？就補上去囉
      9. 9.9
        無法回答的，就調整內容
      10. 9.10
        同義詞，找不到怎麼辦？
      11. 9.11
        優化 AI 知識庫 ~ 以新增 FAQ 為例 (AI 答非所問時)
      12. 9.12
        優化案例 (1) ~ 從現有文件中整理 FAQ
    10. 10.
      第十章、案例分析
      1. 10.1
        AI 「彙整」多篇參考資料時，內容可能不夠精準 (解法：建立 FAQ)
      2. 10.2
        有找到相關的文件，但無法依據現有的內容回答 (解法：建立 FAQ)
      3. 10.3
        系統中沒有任何相關資訊 (解法：建立 FAQ)
      4. 10.4
        有正確解答，但缺少重要的圖片資訊。(解法：建立 FAQ)
    11. 11.
      第十一章、10 倍速經驗傳承
      1. 11.1
        70-20-10 學習法則
      2. 11.2
        教育訓練，超高 CP 值的投資
      3. 11.3
        線上課程設計，10 分鐘就上手
      4. 11.4
        測驗 ~ 10倍速經驗傳承的關鍵
    12. 12.
      第十二章、設計測驗
      1. 12.1
        設計測驗，用 AI 就很簡單！
      2. 12.2
        AI 設計測驗 ~ 資料夾的 FAQ
      3. 12.3
        AI 設計測驗 ~ 案例分析
      4. 12.4
        AI 設計測驗 ~ 一般文件
      5. 12.5
        AI 設計測驗 ~ 課程
    13. 13.
      第十三章、我有問題 (Q&A 對症下藥)
      1. 13.1
        寫文件，為什麼這麼困難？
      2. 13.2
        閱讀文件，抓不到重點怎麼辦？
      3. 13.3
        一定要照著做嗎？差一點還好吧
      4. 13.4
        可以直接用現有的資料上 AI 嗎？因為還要寫 FAQ 很麻煩耶。
      5. 13.5
        AI 小幫手會問外面的 ChatGPT 嗎？
      6. 13.6
        寫好的 FAQ，可以用在哪？
      7. 13.7
        QBS ~ 寫一個 QA 還是分拆多個？
    14. 14.
      第十四章、操作教學
      1. 14.1
        [操作] 3 個月打造 AI 衛教小幫手 (含同意書範本)
      2. 14.2
        [操作] 生成 AI 小幫手 QRcode
      3. 14.3
        [操作] 建立護理臨床經驗的 AI 知識庫
      4. 14.4
        [操作] PGY AI 小幫手應用
      5. 14.5
        [操作] 建立電算中心的 AI 小幫手
      6. 14.6
        [操作] km+ 知識管理，10 分鐘快速入門
      7. 14.7
        [操作] 編輯器的基礎教學
      8. 14.8
        [操作] 插入圖片 (for 重點、FAQ)
    15. 15.
      [案例] PREP 改善 ~ 護理衛教「營養夠嗎？」
    16. 16.
      [案例] PREP 改善 ~ 護理衛教「為甚麼裝生理監視器？」
    17. 17.
      [範例] AI 智慧諮詢服務 ~ (給病人)
    © Copyright since 2017 by FormosaSoft Corporation.
    All rights reserved.