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列印日期 : 2026/08/07
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
為什麼 AI 展示時都很厲害,但實際導入後卻常常令人失望
長度: 07:37,
瀏覽: 614,
最近修訂: 2026-07-19
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播放影片: https://training.xms.tw/media/5972
AI 幻覺,這是目前以 Transformer 技術為基礎的生成式 AI 的根本問題,無法避免!
但為什麼計畫成果展示 or 業務介紹時,AI 都很厲害?
這其實是有技巧的,如果只上傳一份文件,而且問裡面有寫到的內容,
在 ChatGPT 3.5 這個「遠古時代」的模型,就有 90% ~ 95% 正確率。
但如果有多份文件,而且內容存在著不完整、重複、不一致等企業知識庫典型的問題時,就會出現史丹佛大學論文中提到的「RAG 檢索脆弱性」的問題
(註1)
,當然就一本正經的胡說八道囉。
因為 AI 只是一個很強大的機率模型,實際上的運作你可以把它想成是無腦的 copy paste,完全沒有理解和推理。
一旦我們只是看到表面的展示就貿然導入,很可能會大失所望,落入 MIT 在 2025 年報告中提到的 GenAI 鴻溝的問題
(註2)
~
95% 企業的 AI 投資是零報酬
90% 更相信人類同事
xms+ AI 就完全不一樣,成功突破知識管理的痛點和避開 AI 幻覺的問題
隱形經驗危機
每天 10 分鐘,就能有效紀錄人大腦中的重要經驗,讓 AI 有內部的參考資料,畢竟網路上即使是 100 分的資料也不一定是內部的做法。
避開 AI 幻覺
不讓 AI 生成,直接輸出人確認整理過的經驗,不讓 AI 生成,當然就不會有幻覺的問題。
參考資料:
生成式 AI 的 5 個根本限制
GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
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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
2026-05-23 08:23:14
最近修訂
2026-07-19 12:40:20
長度
07:37
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
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
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
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)