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
成功導入 AI 知識庫，就 2 個重點而已 ~
  1. 什麼都問 AI
    就收集到「需求」，解決「記錄什麼」的難題。

  2. 整理 FAQ
    這是記錄經驗最簡單、有效的方法，解決「怎麼紀錄」的門檻。

收集經驗，
絕對是成功導入 AI 的第一步，更是必要！

為什麼呢？
因為 Internet 再厲害的資料，也不一定是公司內的做法。
還有更慘的是 ...

以前，頂多找不到資料，
現在，AI 卻從企業內那些有限、過時、不完整、不一致、甚至互相矛盾的資料中，
用那充滿自信且流暢的語氣「生成」，很容易誤導別人。

根據 MIT 2025 的一份報告 (GenAI 鴻溝) ：

95% 企業投資在 AI 是零報酬
90% 的人更相信人類同事 

在還沒有解決記錄經驗之前，
「寧缺勿濫」會是重要的參考原則，讓 AI 先限縮在小範圍特定的應用就好，以免弄巧成拙。

要如何克服經驗紀錄呢？
過去只是我們不知道好方法而已。

善用工具和策略，
要打造企業內專屬、且 不會胡說八道 的 AI 知識庫，其實一點都不難。

只要每天花 10 分鐘，
短短 3 個月後就能建置並順利上線，解決職場中最常見、最關鍵的知識問題 ~

有問題，要問誰？
就問 AI 呀！



這怎麼可能？
只要耐心看完以下用 QA 形式的分析，相信你也會認同喔 :-)


A. 邁向人工智慧之道 ~ 記錄經驗
--
當然要！因為即使 Internet 外面的知識再好，也不一定是企業內的做法 ..

Q2. 現在已經有很多文件了，可以直接給 AI 用嗎？
在嚴謹的環境下，不行！因為會有一本正經胡說八道風險 ...

Q3. 如果不能用「文件」，那要用什麼？
寫 QA 就對了！因為這是記錄經驗最簡單、有效的方式 ...


B. AI 的局限和風險 ~ 一本正經、胡說八道
--
Q4. AI 為什麼會胡說八道？
這是因為目前生成式 AI 的技術特性 ...

Q5. AI 胡說八道，可以解決嗎？
即使 AI 技術突飛猛進，但理論證明就是不行 ...

Q6. 要如何避免 AI 胡說八道？ 
從技術本質分析，只要讓 AI 「生成」就會胡說八道 ...

Q7. 不讓 AI 生成，那要如何回答問題？
讓 AI 找到人類寫的經驗 (Q&A)，直接顯示就好。


C. 如何記錄經驗？ 寫 FAQ 就對了
--
教會怎麼寫之外，再用 AI 幫忙寫，降低門檻 ...

Q9. 寫 FAQ 有什麼好處？ 
即使降低了門檻，還是要寫啊 ... 那就只好再加強寫的動機囉 ....

Q10. 能紀錄下來的經驗有限，真的有用嗎？ 
當然有用！即使只有紀錄 20% 的經驗 ...

Q11. 寫錯怎麼辦？
有寫，至少會比現在好！因為傳統用講的也會錯呀 ...

Q12. 寫錯，會留下證據 ... 
這的確很有壓力，可是不寫下來的問題更多 ...

Q13. FAQ 怎麼寫？
抓住「下關鍵詞 + PREP 結構」的技巧就很簡單！

Q14. 推動很困難？
這不是人的問題，只是我們還不知道好方法而已 ...


結論
經過上述分析，打造企業專屬的 AI 知識庫，
就只要 2 個步驟，而且還簡單到不行 ~

  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

用對方法
每天只要花 10 分鐘 執行，3 個月 後就能建立企業專屬的 AI 知識庫。

以後遇到問題，就問 AI 呀！

接著進入 PDCA 持續改善的循環，
每天進步一點點，就能發揮滴水穿石、時間複利的驚人效益！

5d3eb9d599584738b77f0abc4322e74e.png


延伸閱讀：
  1. AI 幻覺 (hallucination) 的風險
  2. 已經有文件了，為什麼還要寫 FAQ？
  3. AI 幻覺 ~ 不確定性、胡說八道、遺漏重要資訊、 ...
  4. AI 胡說八道的特性，要如何避開？
  5. 寫 FAQ 的好處
  6. 有記錄到的這麼少，還值得做嗎？
  7. 寫下來是錯的，要怎麼辦？
  8. 下標題：原則與步驟
  9. FAQ 的內容，先講重點就對了 (PREP)
  10. 改變 or 制度設計，要符合 ABC 原則
    評語
    5
    共 1 則評分
    5
    4
    3
    2
    1
    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
    寫錯, PREP, AI 胡說八道, 外部經驗，不一定適合, 沒有專屬的經驗, 只有文件，不夠, AI 閉嘴, 寫 FAQ 好處, 80-20法則, 降低FAQ門檻, 推動困難, 什麼都問AI, 整理QA
    建立
    2025-10-07 16:30:43
    最近修訂
    2026-02-16 20:12:00
    版本
    v2.251117 (將 FAQ 獨立出來)
    引用
    7
    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.