都找不到的情況是 ~
使用者的需求或問題,完全不在「指定的來源資料夾」中的 FAQ 與文件的範圍之內。

該如何處理呢?
建議就針對使用者的問題寫成 Q&A 的形式 (註)
相較於寫文件簡單容易很多、且有更高的效益,因為
  1. 寫的人門檻低,不太需要考慮內容的結構 (用 PREP 就好),也不用長篇大論。
  2. 確認的人負擔也不大
  3. 更重要的是,因為短且直接對症下藥,看的人也比較不會不想看,或是看不到重點。
  4. 只是單純的說明文件,AI 可能不容易萃取出關鍵答案,嘗試將關鍵議題以 Q&A 方式效果會更好喔。

以下是改善的參考方向:
  1. 評估問題的相關性
    先判斷這些問題是否真的屬於公司應該提供的資訊範疇。如果是新的且重要的需求,就可以先補 FAQ,或者視情況擴充文件內容。

  2. 建立更多應用場景
    若發現這些「都找不到」的問題很常見,可能意味著 FAQ 與文件都太侷限於原本的架構,應該增加與使用情境或操作教學相關的文件。

  3. 與內部專家討論
    若是跨部門問題或比較專業的問題,可能需要更多協作,新增或更新更專業的 FAQ 或文件。

以下是主要的操作流程
  1. 過濾出「都找不到」的回應
  2. 查看「回應內容」與「來源資料」
  3. 根據上述線索,改善知識庫的內容
  4. 執行「再問一次」,確認調整後是否達到預期的效果
  5. 標示「問題已解決」,如果滿意 AI 的回應

更詳細的操作步驟,可以參考:

註:
寫 FAQ 真的很簡單,可以參考:「FAQ,怎麼寫?」。 


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    位置
    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
    建立
    2024-12-23 18:33:12
    最近修訂
    2025-01-07 18:37:50
    引用
    2
    1. 1.
      第一章、人工智慧之道
    2. 2.
      第二章、需求 & 解法
    3. 3.
      第三章、打造 AI 知識庫,每天只要 10 分鐘!
    4. 4.
      第四章、快速入門 ~ 執行 & 操作
    5. 5.
      第五章、記錄經驗 ~ 可以很簡單、有效!
    6. 6.
      第六章、知識管理 ~ 挑戰與突破
    7. 7.
      第七章、推動與執行策略
    8. 8.
      第八章、應用
    9. 9.
      第九章、PDCA 持續改善,打造更優質的 AI 服務
    10. 10.
      第十章、案例分析
    11. 11.
      第十一章、10 倍速經驗傳承
    12. 12.
      第十二章、設計測驗
    13. 13.
      第十三章、我有問題 (Q&A 對症下藥)
    14. 14.
      第十四章、操作教學