從 AI 的統計資料中,發現使用者的問題 AI 無法順利回答,
這時候,我們就可以直接建立新的 FAQ,逐步建立更完整 AI 知識庫,且能提升 AI 回應的品質與知識覆蓋度。

為什麼是寫 FAQ 呢?
因為簡單好寫之外,還可以直接對症下藥,解決問題。

更詳細的說明,可以參考:


以下是改善流程的實際案例:
重點
  1. 1.
    問 AI,得不到答案
    使用者提問:
    可以在課程中使用知識庫的媒體嗎?

    AI 無法回答
    因為目前系統內找不到相關的資料。
  2. 2.
    依據問題,新增 FAQ
    因為 AI 提供的「參考資料」和使用者問題比較無關,
    因此就針對使用者的提問,寫一個 FAQ,直接對症下藥。

    在這個例子裡面,
    問法可以設計成更普遍 or 更接近系統功能的問題。

    例如,
    將原問題:「可以在課程中使用知識庫的媒體嗎?」
    改成:「知識庫的媒體,可以加到課程中嗎?(連結知識庫)」

    雖然問法不同,
    但通常只要人能判斷是類似的問題,AI 一樣可以依據資料順利回答。
  3. 3.
    優化後的成果
    新增 FAQ 並更新 AI 資料庫後,
    將同樣的問題「再問一次」,就得到令人滿意的答案!
    評語
    5
    共 2 則評分
    5
    4
    3
    2
    1
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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
    2025-02-08 10:23:08
    最近修訂
    2025-03-22 07:20:47
    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