同一個問題,在不同領域的回答可能會不一樣。

例如,
問題「客戶要求退貨,要怎麼處理?」

客服部的處理是
先確認訂單、退貨原因與購買日期,依退貨政策協助客戶申請退貨,並追蹤後續進度。

財務部的做法是
確認退款金額、付款方式及發票處理方式;退款完成後進行帳務沖銷。

倉儲部則是
收到退貨通知後,確認商品是否入庫、數量是否正確,並檢查商品狀況。

標準做法就是「分領域」,為每個部門建立自己的小幫手,
例如,醫院裡面的分科「內科、外科、急診、...」。

除了分領域之外,
適當的「補前提」有時候就很重要!

因為沒有共同的背景,很可能出現雞同鴨講,
補上「背景」就可以降低 QA 出現因為「不同情境」而產生的困擾。

以下圖的衛教 QA 為例,

問題:
跟他講話,他聽得到嗎?為什麼一直睡?

回答時就需要特別補上前提:
「如果是吃鎮靜劑 ... 一般情況 ...」

因為「聽得到」這答案,
僅適用在使用鎮定劑的病人,昏迷中的病人就不行。

因此,就需要補前提 (下圖紅框處),
由於這個 case 是病人衛教,就可以更保守與柔和,例如:
  1. 語氣更保留
  2. 用語助詞「喔」

dde4082e5099d33d3ee164d2a5af6112.png

    評語
    5
    共 1 則評分
    5
    4
    3
    2
    1
    請登入後才可以評分
    位置
    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
    案例, PREP, 整理QA
    建立
    2025-10-19 11:54:58
    最近修訂
    2026-09-20 08:33:47
    引用
    16
    1. 1.
      快速入門
    2. 2.
      需求、現況與突破
    3. 3.
      生成式 AI 的根本限制與風險
    4. 4.
      打造沒有 AI 幻覺的知識庫
    5. 5.
      應用 (1) ~ 用 AI 提升業績 20%
    6. 6.
      應用 (2) ~ AI 驅動的學習革命
    7. 7.
      採取行動 ~ 導入系統與建立制度
    8. 8.
      知識管理 (1) ~ 記錄經驗
    9. 9.
      知識管理 (2) ~ 維護資料
    10. 10.
      知識管理 (3) ~ 寫 FAQ
    11. 11.
      知識管理 (4) ~ 寫文件
    12. 12.
      操作教學
    13. 13.
      Q&A
      1. 13.2
        企業為什麼需要自己的 AI 知識庫?
      2. 13.3
        文件與 FAQ
      3. 13.4
        AI 幻覺
      4. 13.5
        如何開始累積經驗?
      5. 13.6
        員工不想寫 FAQ 怎麼辦?
      6. 13.7
        FAQ 要怎麼寫?
      7. 13.8
        知識庫如何持續維護?
      8. 13.9
        經驗如何變成能力?
      9. 13.10
        如何推動?
      10. 13.11
        xms+AI 操作相關
    14. 14.
      補充 (1) ~ 數位轉型
    15. 15.
      補充 (2) ~ 其他應用