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每天 10 分鐘,打造沒有 AI 幻覺知識庫
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列印日期 : 2026/08/21
台灣數位訓練課程
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
長度: 02:01,
瀏覽: 390,
最近修訂: 2026-07-29
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播放影片: https://training.xms.tw/media/5641
主題索引
1.
收集經驗 ~ 需求驅動
2.
80-20 法則
3.
沒有 AI 幻覺的知識庫
記錄經驗,
是導入AI 知識庫的第一步!
因為網路上即使是100分的資料,
也不一定是公司內部的做法,一旦沒有把人才的經驗紀錄下來,AI 就英雄無用無之處,沒有可參考的資料,就會落入巧婦難為無米之炊的窘境。
可是記錄經驗很難呀,
這些資深員工的經驗、處理事情的「眉角」,幾乎都沒有被記錄下來 ...
其實,事情沒有這麼困難,
只是我們不知道好方法而已,而且方法簡單到不行 ~
收集經驗 ~ 需求驅動
經驗這麼多,要從何記錄起呢?
這簡單!
只要每天花 10 分鐘,執行兩個步驟,
就能將資深員工腦袋中最有價值的「隱性經驗」變成具體可複製、可傳承的數位資產,還能同時避開 AI 幻覺。
什麼都問 AI
解答問題之外,還能收集到需求。
整理 FAQ
從需求挑出重要且常見的來整理,解決當下的問題之外,還能順手記錄經驗
(註1)
。
如果讓新人每天問一個問題,
通常不用 3 分鐘,執行起來應該不難。
資深同事隨手花 5 分鐘,
用 PREP 結構,就能快速記錄一個很有價值的經驗。
抓住這個原則,
我們就能透過事件 (提問) 驅動的方式,用很小的行為,
將「記錄經驗」轉成無痛的習慣
。
可是要記錄的經驗這麼多,
每天只整理一點點,會不會杯水車薪、效果有限?
80-20 法則
同一個職務,常遇到的「QA」通常不會超過 300 個
(註2)
,
如果每天紀錄 3 個問題,一個月就能收集 60 個,六個月就超過 300 個!
涵蓋大部分重要且常見的經驗,
就能發揮 80-20 法則,讓關鍵的 20% 發揮巨大的 80% 效益。
沒有 AI 幻覺的知識庫
有了經驗後,
就能透過 AI 強大的「語意理解」能力,找到經過人確認過的 QA
(註1)
並直接輸出。
不讓 AI 從文件生成,就能避開 AI 幻覺,打造一個精準且沒有幻覺的知識庫。
附註:
Q & A 是記錄經驗最簡單、有效的方式
因為他完美模擬人類經驗運作的方式 ~ 看到什麼、想到什麼
問法五花八門,AI 都找得到!
AI 很厲害,經過「大量統計」後湧現出「語意理解」能力,透過核心
主體、用途、需求等,就能找到正確的 QA,因此,類似的問題只要寫一次,不用不用重複記錄。
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詳細
位置
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
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
建立
2026-04-23 14:40:11
最近修訂
2026-07-29 09:55:45
長度
02:01
引用
7
知識庫
AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘,打造沒有幻覺的 AI 知識庫
1.
快速入門
1.1
AI 人工智慧之道
1.2
60 分鐘就上手 ~ 從 AI 知識庫到 10 倍速傳承
1.3
需求驅動:打造企業 AI 知識庫的唯一路徑
2.
用 AI 幫團隊效率 / 業績提升 20%
2.1
需求:有問題要問誰?
2.2
GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
2.3
為什麼 AI 展示時都很厲害,但實際導入後卻常常令人失望
2.4
AI 幻覺 (hallucination) 與可能的風險
2.5
隱性經驗危機,AI 巧婦難為無米之炊
2.6
30 分鐘,建立基礎的 AI 知識庫
2.7
每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
2.8
AI 知識社群
2.9
寫了,就不要浪費 (從討論互動中紀錄 QA)
2.10
用 AI 帶動團隊業績提升 20%
2.11
提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
2.12
提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
2.13
推動,很困難?「小行為 + 即時激勵」就對了
2.14
輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
3.
AI 人工智慧之道
3.1
生成式 AI 的 5 個根本限制
3.2
什麼都先問 AI 就對了
3.3
避免 AI 幻覺
3.4
AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底!
4.
AI 驅動的學習革命
4.1
記錄經驗,可以很簡單!
4.2
70-20-10 學習法則,要很久才能累積經驗
4.3
設計測驗,確保學習效果最有效的方法!
4.4
用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
4.5
AI 驅動的翻轉教室3.0,打破聽課只有 5% 吸收率的魔咒
5.
數位轉型
5.1
AI 會議管理
5.2
專案 / 工作管理
5.3
職能知識庫
5.4
工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
6.
如何記錄經驗?
6.1
寫文件,很難!
6.2
只有文件,不夠!
6.3
已經有文件了,為什麼還要寫 FAQ?
6.4
不同的經驗,適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
6.5
紀錄經驗,寫 FAQ 就對了
6.6
文件 + FAQ,互補、截長補短
6.7
文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
7.
維護資料
7.1
維護資料,很困難!
7.2
ISO 的文件規範,很理想,但是 ...
7.3
AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了!
7.4
維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
7.5
維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
8.
記錄經驗 (1) ~ 寫 FAQ
8.1
FAQ 怎麼寫?
8.2
QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個?
8.3
降低寫 FAQ 的門檻:AI 輔助與 PREP 結構應用
8.4
寫 1 個 QA 要花多少時間? (含寫作技巧)
8.5
寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
8.6
寫 FAQ (2) ~ 問題,要怎麼描述? (原則與步驟)
8.7
寫 FAQ (3) ~ 內容,先講重點就對了 (PREP)
8.8
寫 FAQ (4) ~ 前提,有時候很重要
8.9
寫 FAQ (5) ~ 排版,可以畫龍點睛! (凸顯重點、增加可讀性)
8.10
寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
8.11
向 AI 學習!
8.12
向 AI 學習的案例:官網價格比較低,為什麼要向你們買比較貴的?
9.
記錄經驗 (2) ~ 寫文件
9.1
文件:用「重點」來整理就會簡單很多
9.2
寫操作手冊 (1) ~ 設計原則
9.3
寫操作手冊 (2) ~ 流程 & 案例練習
9.4
經一事長一智,寫案例分析
9.5
從案例分析到行為變革 (真實案例分析:不仔細看沒 follow 規格)
10.
採取行動 ~ 導入系統與建立制度
10.1
ABC 行動指南
10.2
為什麼傳統的激勵方法,效果不好?
10.3
冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
10.4
做,就對了
10.5
導入企劃書 (1) ~ 策略
10.6
導入企劃書 (2) ~ 深耕人才發展,邁向頂尖 (成為台灣領頭羊、全球典範)
10.7
導入企劃書 (3) ~ AI 驅動的學習革命 ~ 翻轉教室 3.0 (邁向頂尖大學)
11.
應用
11.1
打造「學習型組織」的指南
11.2
課程小幫手
11.3
護理臨床經驗,可以 10 倍速傳承
11.4
醫師案例報告,小改變大效果 (1) ~ 微調「重點整理」 ( take home message)
11.5
醫師案例報告,小改變大效果 (2) ~ 使用「重點分析」
12.
操作教學
12.1
[操作] 建立 AI 小幫手 (1) - 基礎 AI 服務
12.2
[操作] 建立 AI 小幫手 (2) - 打造沒有 AI 幻覺的小幫手
12.3
[操作] AI 知識社群
12.4
[操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
12.5
[操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
12.6
[操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
12.7
[操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
13.
Q&A
13.1
Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的,還要問嗎?
13.2
現在已經有很多文件了,可以直接給 AI 用嗎?
13.3
如果不能用「文件」,那要用什麼?
13.4
AI 為什麼會胡說八道?
13.5
AI 胡說八道,可以解決嗎?
13.6
要如何避免 AI 胡說八道?
13.7
不讓 AI 生成,那要如何回答問題?
13.8
大家都不想寫 Q&A ...
13.9
能紀錄下來的經驗有限,真的有用嗎?
13.10
寫錯怎麼辦?
13.11
寫錯,會留下證據 ...
13.12
FAQ 怎麼寫?
13.13
推動很困難?
13.14
AI 小幫手 or 知識社群 (討論區),我該如何選擇?
14.
課程目標與簡介 (07-01 14:00)