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列印日期 : 2026/09/11
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
[操作] 依據 AI 統計資料,持續改善的操作流程
長度: 09:53,
瀏覽: 858,
最近修訂: 2026-08-28
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播放影片: https://learning.xms.tw/media/2661
主題索引
1.
數據驅動,精準優化 AI 服務
2.
設計制度與流程,確保持續改善
為了提供
持續改善的方向,打造更優質的 AI 知識庫,
AI 小幫手在提供服務的同時,會紀錄以下資訊:
使用者提問
AI 回應的內容及參考來源 (文件或 FAQ)
使用者對 AI 回應的滿意度回饋
並提供以下統計:
不滿意的
情境:
使用者對 AI 回覆結果表達了「不滿意」。
改善:
調整 FAQ or 文件。
都找不到
情境:
文件、FAQ 都沒有能找到和問題可能相關的內容。
改善:
補 FAQ or 文件。
找不到FAQ
情境:
FAQ 中沒有找到,但在文件中有找到並成功回答。
改善:
補 FAQ。
這相當於從文件中,將常見且重要的問題從文件中萃取出來。好處是直接對症下藥,讓使用者能快速獲取關鍵資訊,也避免使用者不想看長篇大論的文件或看的時候抓不到重點的問題。
無法回答
情境:
有找到可能相關的 FAQ 或文件,但 AI 判斷無法依據現有內容回答。系統這時候就會提供問 ChatGPT 的結果。
改善:
調整 FAQ or 文件,或是直接將 ChatGPT 回答存起來。
數據驅動,精準優化 AI 服務
透過這些具體數據與趨勢分析,
我們能更準確掌握使用者需求,並找出常見且重要的問題。
獲得持續改進的重要方向,讓關鍵的 20% 發揮 80% 的巨大效益,並進一步提升 AI 的品質與知識覆蓋度,打造更優質的 AI 服務。
例如,
不滿意就是一個非常重要的指標,
因為 AI 回應出現偏差,可能會對使用者造成困擾,
我們就可以優先處理。
透過深入追蹤每個「不滿意」回饋的原因,
就能針對 AI 幻覺或歪樓的地方先修正,避免類似情況再次發生,確保 AI 的回應更加精確可靠。
怎麼優化呢?
可以從以下幾個方向著手:
內容深度不足
可能是文件內容過於簡略,或是缺少情境化的解釋。就可以補充更多範例、圖解或詳細說明。
內容不夠精準
FAQ 或產品文件裡的敘述過於籠統,例如詞或寫法和 AI 判斷的不一樣,導致 AI 無法準確提取關鍵資訊。
這時候,我們就可以調整措辭,使語句更具結構性,或改寫內容,讓 AI 更容易識別與解析。
設計標籤 (關鍵字)
有時候 FAQ 或產品文件其實已經有答案,但可能因為用詞差異太大而找不到。這時候就可以使用標籤來補充關鍵字。
例如,「骨髓穿刺檢查」的內容,就可以加上標籤「抽龍骨水」。
設計制度與流程,確保持續改善
這種事情做一兩次都很容易,但要能持續做就有難度 ...
別擔心,做法很簡單,就 3 個重點:
建立制度
這是在公司內得以推動的關鍵基礎。
定期檢視
透過固定週期檢視統計的問題清單。建議每天在
固定時段
(例如上班時)
花 10 分鐘
就好,好處是負擔低到不會影響現有的工作,而且好執行 (每天都做)。
採取行動
對
於需要新增或修改的 FAQ / 文件 (先挑重要的),指派負責單位與專業人員跟進。
操作流程也很簡單。
查看統計資料
找出 AI 無法回答、找不到 FAQ 或用戶不滿意的問題。
修改 or 新增內容
根據分析結果,補充 FAQ 或優化文件。
確認效果
透過「更新資料」以及「再問一次」,就能立即觀察 AI 回應是否改善。
以「找不到 FAQ」為例,
以下是 xms+ 的操作步驟。
操作步驟
查看統計資料
1.
進入統計資料
在「AI 小幫手管理」頁面,從主題的統計圖示
進入。
2.
過濾出「找不到 FAQ」的問題
在「AI 小幫手管理 / 統計資料」點「找不到 FAQ」篩選出沒有對應 FAQ 的問題。
調整 / 優化內容
3.
查看回應內容
點「回應」欄位中的連結,就會顯示 AI 的回應。
並依據提問與來源的線索,調整內容。
補充說明:
AI 回應分成兩種形式
系統
AI 判斷使用者的提問系統已經有整理成 FAQ 的形式,就會直接回應 FAQ 的內容,好處是更完整 (含圖片、相關連結等) 也降低 AI 生成歪樓的機率。
AI
由 AI 依據文件 or FAQ 的內容生成回應。
4.
查看來源資料
在「來源」欄位,會列出 AI 參考的來源內容。
並依據提問與來源的線索,調整內容。
5.
建立 FAQ
針對問題,在資料夾 or 文件下方建立 FAQ。
附註:
如果有類似、相同的問題,記得善用「整併」的技巧,進一步瞭解:
「
發現重複文件?就合併整理
」
確認調整後的效果
6.
執行「更新資料」
修改完後,
回到「AI 小幫手 / 統計資料」頁面,
透過下拉工具執行
「更新資料」,更新 AI 知識庫
(註)
。
註:
由於目前 AI 硬體大量缺貨且昂貴,目前 xms+ 是串接 openAI 的服務。
基於成本的考量,並沒有在異動後立即自動更新,系統會於凌晨統一更新或允許透過人工更新。
7.
再問一次
接著,執行「再問一次」
(註)
,
系統會另開分頁,將該問題再次詢問 AI 小幫手。
8.
標示「問題已解決」
確認 AI 已經可以正確回答後,
就可以透過列表的下拉工具,標示成「問題已解決」
(註)
。
附註:
處理過程中會詢問多次相同的問題,標示最近期的一筆即可,相同問題的會一起被標示。
篩選條件有提供「待解決」的狀態,方便我們篩選出需要處理的問題,就不會遺漏囉。
×
×
複製檢核清單
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×
關閉
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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
標籤
xms+ AI
,
AI統計
建立
2024-12-24 08:24:22
最近修訂
2026-08-28 13:42:12
版本
v2.250203
長度
09:53
引用
1
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
問&答,是打造企業 AI 知識庫唯一實務可行的方法!
2.
打造沒有 AI 幻覺的知識庫
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
從討論互動中紀錄 QA (寫了,就不要浪費)
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
2.15
教育訓練指引 (以圖書館為例)
3.
生成式 AI 的根本限制、風險與對策
3.1
生成式 AI 的 5 個根本限制
3.2
知識管理的 3 大痛點 ~ 經驗進不去、維護困難、找不到
3.3
突破 ~ 什麼都先問 AI 就對了
3.4
避免 AI 幻覺 ~ 不讓 AI 生成、直接輸出 FAQ 內容)
3.5
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
4.6
翻轉教室 2.0 ~ 上課同步錄影出高品質的教材
4.7
學習的 5 大關鍵 ~ 理解、整理、刻意練習、回想
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
用 AI 從文件整理 FAQ
6.5
不同的經驗,適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
6.6
紀錄經驗,寫 FAQ 就對了
6.7
文件 + FAQ,互補、截長補短
6.8
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] 依據 AI 統計資料,持續改善的操作流程
12.6
[操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
12.7
[操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
12.8
[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
紀錄經驗很難?
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)