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  3. AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
主題索引
1. 從文件摘要
2. 參考 AI & wikipedia
3. 實際案例
QA 是記錄經驗 (看到什麼、想到什麼) 最直接、簡潔的方法！

你可以想一下，
它基本上就是我們大腦或文件的「重點索引」，
透過一問一答的方式，從一堆資料中快速找到，並且直接對症下藥。

會問，代表需求，
回答，就是經驗。

寫下來，
以後就能問 AI 得到團隊精準提煉過的回答，資深同仁就不用再一直重複回答類似的問題了。

既然寫 FAQ 這麼重要，
有快速將「經驗」整理出來的技巧或流程嗎？

當然有！

而且還可以像工廠生產一樣，
透過明確的規格和 SOP，只要照著做，就可以「快速」產生「大量、高品質」的內容，並降低撰寫的門檻。


從文件摘要
既然是文件的「重點索引」，
第一步當然就是從現有的文件找出問題的解答囉。

回答的結構就可以這樣寫：

文件的重點摘要 (簡短解答)

更詳細的說明，
請參考「來源文件的標題」 (連結到來源文件)


這樣的好處是

  1. 對症下藥
    先解決問題。

  2. 減少錯誤
    因為是摘要文件重點且簡短，寫錯的機率就會減少，也降低寫的「萬一寫錯了怎麼辦？」的壓力。

  3. 好維護
    就參考同一份資料的來源，減少重複資料，就不用兩邊一起改。


參考 AI & wikipedia
現有文件沒寫的，
問 AI 或參考 Wikipedia 就對了，我們再確認潤飾就好，省時又提高品質！

因為

  1. AI 很厲害
    學習了全人類的公開知識，內容通常較為全面，常常比我們有「經驗」。

  2. Wikipedia 正確性高
    彙整了人類群體的智慧，正確率高、更新快且涵蓋面廣。


即使文件已經有寫，還是可以再問 AI 喔
作為交叉驗證與補充內容，進一步提升 FAQ 的準確性與完整性。 


實際案例
以下就以護理衛教「什麼是心導管檢查？」為例，
展示具體的操作流程 ~
流程

  1. 初版 ~
  2. 1.
    找到來源文件
    直接從衛教手冊中查找。

    萬一不好找呢？
    因為衛教通常是公開資料，就可以善用 Google 搜尋喔。

    例如，長庚醫院就可以下關鍵詞

    心導管檢查、長庚

    通常就能搜尋到「長庚醫院」關於心導管檢查的衛教指導手冊。
  3. 2.
    針對問題，從衛教指導整理重點
    根據衛教內容，擷取重點摘要。

    接著，
    用 「參考資料」的方式，連回原衛教內容。


    參考的內容結構：
    1. 先講重點
    2. 補充理由、舉例子 (optional)
    3. 更詳細的說明，請參考「衛教指導」


  4. 改善 (1) ~ 參考 AI
  5. 3.
    問 AI
    透過詢問 AI，
    看看有沒有值得參考的內容。
  6. 4.
    將「亮點」補充回 QA
    AI 的解釋，
    說明得更具體，就將內容補進去。


  7. 改善 (2) ~ 參考 wiki
  8. 5.
    找 wiki
    搜尋關鍵字「心導管 wiki」
    通常就能找到 wikipedia 的內容。
  9. 6.
    將「亮點」補充回 QA
    心導管檢查有很多說法，民眾可能會搞混。

    參考 wiki 的內容後，
    也把不同的說法寫到「補充說明」。


  10. 改善 (3) ~ 補圖
  11. 7.
    衛教指導有，直接用
    將衛教指導的圖片，補進 QA 中。
  12. 8.
    google 搜索圖片
    如果衛教指導沒有，就用 google 找圖囉。
    確認資訊正確後，就把它下載。

    補充說明：
    有時候不一定能找到適合的，但常常可以找到一些呈現的靈感。
  13. 9.
    用 AI 產圖
    如果找到的圖有版權問題，或想統一設計的風格，
    就可以請 AI 幫忙生成喔

    例如，在 ChatGPT 上傳剛下載的圖片，
    並輸入以下提示詞：

    將這個圖片，轉化為吉卜力風格
  14. 10.
    改善後的 QA
    與初版的內容相比，內容更完整了。
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    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
    2025-12-19 08:45:24
    最近修訂
    2026-09-16 07:42:43
    版本
    v2.251220 變成faq系列的文件
    引用
    2
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      快速入門
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        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)
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      知識管理 (1) ~ 記錄經驗
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        寫文件，很難！
      2. 8.2
        已經有文件了，為什麼還要寫 FAQ？
      3. 8.3
        文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
      4. 8.4
        不同的經驗，適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
      5. 8.5
        完美的結合 ~ 文件 + FAQ
      6. 8.6
        收集經驗，讓 AI 來幫你快速整理
    9. 9.
      知識管理 (2) ~ 維護資料
      1. 9.1
        維護資料，很困難！
      2. 9.2
        ISO 的文件規範，很理想，但是 ...
      3. 9.3
        AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了！
      4. 9.4
        依據 AI 統計資料，持續維護與優化知識庫
      5. 9.5
        維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
      6. 9.6
        維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
    10. 10.
      知識管理 (3) ~ 寫 FAQ
      1. 10.1
        FAQ 怎麼寫？
      2. 10.2
        QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個？
      3. 10.3
        降低寫 FAQ 的門檻：AI 輔助與 PREP 結構應用
      4. 10.4
        寫 1 個 QA 要花多少時間？ (含寫作技巧)
      5. 10.5
        寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
      6. 10.6
        寫 FAQ (2) ~ 問題，要怎麼描述？ (原則與步驟)
      7. 10.7
        寫 FAQ (3) ~ 內容，先講重點就對了 (PREP)
      8. 10.8
        寫 FAQ (4) ~ 分領域 or 補前提
      9. 10.9
        寫 FAQ (5) ~ 排版，可以畫龍點睛！ (凸顯重點、增加可讀性)
      10. 10.10
        寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
    11. 11.
      知識管理 (4) ~ 寫文件
      1. 11.1
        文件：用「重點」來整理就會簡單很多
      2. 11.2
        寫操作手冊
      3. 11.3
        案例分析：從「經驗」提升到「能力」層次
      4. 11.4
        從案例分析到行為變革
    12. 12.
      操作教學
      1. 12.1
        [操作] 建立 AI 小幫手 (1) - 基礎 AI 服務
      2. 12.2
        [操作] 建立 AI 小幫手 (2) - 打造沒有 AI 幻覺的小幫手
      3. 12.3
        [操作] AI 知識社群
      4. 12.4
        [操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
      5. 12.5
        [操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
      6. 12.6
        [操作] 依據 AI 統計資料，持續優化知識庫
      7. 12.7
        [操作] AI 會議管理
      8. 12.8
        [操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
      9. 12.9
        [操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
    13. 13.
      Q&A
      1. 13.1
        AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底！
      2. 13.2
        企業為什麼需要自己的 AI 知識庫？
        1. 13.2.1
          企業已經有 ChatGPT，為什麼還需要自己的 AI 知識庫？
        2. 13.2.2
          Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的，還要問嗎？
        3. 13.2.3
          為什麼企業最缺的不是 AI 系統，而是企業自己的經驗？
        4. 13.2.4
          什麼是「隱性經驗危機」？
        5. 13.2.5
          為什麼「提問」是建立企業 AI 知識庫的起點？
      3. 13.3
        文件與 FAQ
        1. 13.3.1
          為什麼 FAQ 比完整文件更適合記錄實務經驗？
        2. 13.3.2
          已經有很多文件，為什麼還要寫 FAQ？
        3. 13.3.3
          文件與 FAQ 應該如何搭配？
        4. 13.3.4
          用文件記錄經驗，為什麼不會成功？
        5. 13.3.5
          為什麼寫 FAQ 是必要的？
      4. 13.4
        AI 幻覺
        1. 13.4.1
          為什麼 AI 會胡說八道？
        2. 13.4.2
          AI 胡說八道，可以解決嗎？
        3. 13.4.3
          如何避免 AI 胡說八道？
        4. 13.4.4
          不讓 AI 生成，那要如何回答問題？
        5. 13.4.5
          為什麼讓 AI 找 QA 就比較不會歪樓呢？
        6. 13.4.6
          為什麼企業自己的 FAQ 可以降低 AI 幻覺？
      5. 13.5
        如何開始累積經驗？
        1. 13.5.1
          什麼是「需求驅動 Q&A」？核心概念是什麼？
        2. 13.5.2
          每天只花 10 分鐘，真的可以建立 AI 知識庫嗎？
        3. 13.5.3
          如果只能記錄少部分經驗，真的有用嗎？
        4. 13.5.4
          為什麼「什麼都先問 AI」可以幫助建立知識庫？
      6. 13.6
        員工不想寫 FAQ 怎麼辦？
        1. 13.6.1
          大家都不想寫 Q&A，怎麼辦？
        2. 13.6.2
          如何降低寫 FAQ 的門檻？
        3. 13.6.3
          如何養成寫 FAQ 的習慣？
        4. 13.6.4
          推動知識分享為什麼困難？
      7. 13.7
        FAQ 要怎麼寫？
        1. 13.7.1
          一個好的 FAQ 應該怎麼寫？
        2. 13.7.2
          FAQ 的答案為什麼要先講重點？
        3. 13.7.3
          一個問題應該寫成一個 QA，還是拆成多個 QA？
        4. 13.7.4
          FAQ 需要補充前提嗎？
        5. 13.7.5
          已經有 QA，只是使用者換了一種問法，該怎麼處理？
        6. 13.7.6
          如何將已上傳的影片 or 文章放進 FAQ？
      8. 13.8
        知識庫如何持續維護？
        1. 13.8.1
          知識庫建立後，為什麼維護很困難？
        2. 13.8.2
          如何改善知識庫中，過時、不完整的流程？
        3. 13.8.3
          如何讓知識庫持續改善，而不是建立一次就停止？
      9. 13.9
        經驗如何變成能力？
        1. 13.9.1
          如何把一個人的經驗快速傳承給整個團隊？
        2. 13.9.2
          如何從「記錄經驗」進一步做到「能力提升」？
        3. 13.9.3
          AI 如何做到 10 倍速經驗傳承？
      10. 13.10
        如何推動？
        1. 13.10.1
          現在已經有很多文件了，可以直接給 AI 用嗎？
        2. 13.10.2
          紀錄經驗很難？
        3. 13.10.3
          寫錯怎麼辦？
        4. 13.10.4
          推動很困難？
        5. 13.10.5
          如何推動？
        6. 13.10.6
          建立好知識庫後，但還是習慣直接問人，可以怎麼解決這樣狀況呢？
        7. 13.10.7
          如何鼓勵分享與使用知識庫呢？
        8. 13.10.8
          如果問 AI 無法回答時，該怎麼辦？
      11. 13.11
        xms+AI 操作相關
        1. 13.11.1
          為什麼 AI 找不到新建立的 FAQ？即使問了一模一樣的問題也是
        2. 13.11.2
          AI 小幫手想推廣到全公司，建議怎麼規劃 AI 小幫手和資料夾分類？
        3. 13.11.3
          xms+ AI 模組有哪些功能？有操作介紹嗎？
        4. 13.11.4
          AI小幫手有啟用「限制AI生成」，卻還是出現 AI 生成的內容？
        5. 13.11.5
          後台可以統計誰最多發問嗎？
        6. 13.11.6
          AI 小幫手可以開放給所有人用嗎？
        7. 13.11.7
          內部專屬問題與客戶可能詢問的問題，應如何建立資料夾？
        8. 13.11.8
          試用站建立的 FAQ，可以移回自己的系統嗎？ (FAQ 匯入、匯出)
        9. 13.11.9
          可以查看單位內同仁寫過哪些 FAQ 嗎？
        10. 13.11.10
          從 FAQ 建立課程時，可以選擇跨資料夾的 FAQ 嗎？
        11. 13.11.11
          系統導入時程，可以怎麼規劃？
        12. 13.11.12
          用 AI 小幫手，或是產生逐字稿、重點整理、字幕等，資料會不會外洩？
        13. 13.11.13
          如何克服語音轉文字 (逐字稿) 可能有錯字？
        14. 13.11.14
          已經將 AI 小幫手的權限設成所有成員了，為什麼還是沒有權限？
        15. 13.11.15
          AI 出題的題目數量是如何決定的
        16. 13.11.16
          AI 可以自動將影片內容整理成講義嗎？
        17. 13.11.17
          AI 可批改作業，繳交後可以收回嗎？
        18. 13.11.18
          為什麼 AI 批改作業的「設定分數區間判斷」只有 5 項？
        19. 13.11.19
          以前上傳的影片，可以 AI 上字幕嗎？
    14. 14.
      補充 (1) ~ 數位轉型
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