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列印日期 : 2026/10/30
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
每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
長度: 02:01,
瀏覽: 654,
最近修訂: 2026-09-15
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播放影片: https://learning.xms.tw/media/5641
主題索引
1.
收集經驗 ~ 需求驅動
2.
80-20 法則
3.
沒有 AI 幻覺的知識庫
記錄經驗,
是導入AI 知識庫的第一步!
因為網路上即使是100分的資料,
也不一定是公司內部的做法,一旦沒有把人才的經驗紀錄下來,AI 就英雄無用武之處,沒有可參考的資料,就會落入巧婦難為無米之炊的窘境。
可是記錄經驗很難呀,
這些資深員工的經驗、處理事情的「眉角」,幾乎都沒有被記錄下來 ...
其實,事情沒有這麼困難喔
收集經驗 ~ 需求驅動
經驗這麼多,要從何記錄起呢?
這是第一個門檻與挑戰,但解法卻超乎想像的簡單!
只要每天花 10 分鐘,執行 2 個步驟:
什麼都問 AI
這樣就能收集到第一線最真實的需求。
整理 FAQ
從需求挑出重要且常見的來整理,解決當下的問題之外,還能順手記錄經驗
(註1)
。
如果讓新人每天問一個問題,
通常不用 3 分鐘,執行起來應該不難。
資深同事隨手花 5 分鐘,
用 PREP 結構,就能快速記錄一個很有價值的經驗。
抓住這個原則,
我們就能透過事件 (提問) 驅動的方式,用很小的行為,
將「記錄經驗」轉成無痛的習慣
。
每天只整理一點點,
會不會杯水車薪、效果有限?
80-20 法則
同一個職務,常遇到的「問題」通常不會超過 300 個
(註2)
,
如果每天紀錄 3 個問題,一個月就能收集 60 個,六個月後就超過 300 個,涵蓋大部分重要且常見的經驗!
就能發揮 80-20 法則,
讓關鍵的 20% 發揮巨大的 80% 效益。
沒有 AI 幻覺的知識庫
有了經驗後,
就能透過 AI 強大的「語意理解」能力,找到經過人確認過的 QA
(註1)
並直接輸出。
不讓 AI 從文件生成,就能避開 AI 幻覺,打造一個精準且沒有幻覺的知識庫。
附註:
Q & A 是記錄經驗最簡單、有效的方式
因為他完美模擬人類經驗運作的方式 ~ 看到什麼、想到什麼
問法五花八門,但類似的 AI 都找得到!
AI 很厲害,經過「大量統計」後湧現出「語意理解」能力,透過核心
主體、用途、需求等,就能找到正確的 QA,因此,類似的問題只要寫一次,不用不用重複記錄。
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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
2026-04-23 14:40:11
最近修訂
2026-09-15 14:17:44
長度
02:01
引用
11
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.
序
2.
快速入門
2.1
每天 10 分鐘,打造專屬的 AI 超級顧問
2.2
AI 人工智慧之道
2.3
60 分鐘就上手 ~ 從 AI 知識庫到 10 倍速傳承
2.4
問&答,是打造企業 AI 知識庫唯一實務可行的方法!
2.5
問,真的很重要!!
3.
需求、現況與突破
3.1
需求:有問題要問誰?
3.2
GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
3.3
為什麼 AI 展示時都很厲害,但實際導入後卻常常令人失望
3.4
隱性經驗危機,AI 巧婦難為無米之炊
3.5
知識管理的 3 大痛點 ~ 經驗進不去、維護困難、找不到
3.6
突破 ~ 什麼都先問 AI 就對了
3.7
寫 FAQ ,是紀錄經驗最簡單、有效的方式
3.8
寫 FAQ 案例:RD 一人踩坑、全體免疫
4.
生成式 AI 的根本限制與風險
4.1
生成式 AI 的 5 個根本限制
4.2
AI 幻覺 (hallucination) 與可能的風險
4.3
避免 AI 幻覺 ~ 不讓 AI 生成、直接輸出 FAQ 內容
5.
打造沒有 AI 幻覺的知識庫
5.1
30 分鐘,建立基礎的 AI 知識庫
5.2
每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
5.3
有記錄到的這麼少,甚至還寫錯,真的值得做嗎?
5.4
AI 知識社群
5.5
AI 知識社群,執行流程 ~ 寫了,就不要浪費
5.6
AI 小幫手 or 知識社群,要選哪一個?
5.7
推動,很困難?「小行為 + 即時激勵」就對了
5.8
讓寫 FAQ 不再抗拒,反而變成每天都很渴望想做的事
5.9
輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
5.10
教育訓練指引 (以圖書館服務為例)
6.
應用 (1) ~ 用 AI 提升業績 20%
6.1
用 AI 帶動團隊業績提升 20%
6.2
向 AI 學習!
6.3
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?
6.4
提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
6.5
提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
7.
應用 (2) ~ AI 驅動的學習革命
7.1
70-20-10 學習法則,要很久才能累積經驗
7.2
記錄經驗,可以很簡單、有效率!
7.3
設計測驗,確保學習效果最有效的方法!
7.4
用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
7.5
AI 驅動的翻轉教室 3.0,打破聽課只有 5% 吸收率的魔咒
7.6
翻轉教室 2.0 ~ 上課同步錄影出高品質的教材
7.7
將「現場操作教學」變成高品質的線上課程!
7.8
學習的 5 大關鍵 ~ 理解、整理、刻意練習、回想
8.
採取行動 ~ 導入系統與建立制度
8.1
ABC 行動指南
8.2
冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
8.3
做,就對了
8.4
導入企劃書 (1) ~ 分階段策略
8.5
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)
8.6
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)
8.7
為什麼傳統的激勵方法,效果不好?
9.
知識管理 (1) ~ 記錄經驗
9.1
寫文件,很難!
9.2
已經有文件了,為什麼還要寫 FAQ?
9.3
文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
9.4
不同的經驗,適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
9.5
完美的結合 ~ 文件 + FAQ
9.6
收集經驗,讓 AI 來幫你快速整理
10.
知識管理 (2) ~ 維護資料
10.1
維護資料,很困難!
10.2
ISO 的文件規範,很理想,但是 ...
10.3
AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了!
10.4
依據 AI 統計資料,持續維護與優化知識庫
10.5
維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
10.6
維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
11.
知識管理 (3) ~ 寫 FAQ
11.1
FAQ 怎麼寫?
11.2
QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個?
11.3
降低寫 FAQ 的門檻:AI 輔助與 PREP 結構應用
11.4
寫 1 個 QA 要花多少時間? (含寫作技巧)
11.5
寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
11.6
寫 FAQ (2) ~ 問題,要怎麼描述? (原則與步驟)
11.7
寫 FAQ (3) ~ 內容,先講重點就對了 (PREP)
11.8
寫 FAQ (4) ~ 分領域 or 補前提
11.9
寫 FAQ (5) ~ 排版,可以畫龍點睛! (凸顯重點、增加可讀性)
11.10
寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
12.
知識管理 (4) ~ 寫文件
12.1
文件:用「重點」來整理就會簡單很多
12.2
寫操作手冊
12.3
案例分析:從「經驗」提升到「能力」層次
12.4
從案例分析到行為變革
13.
操作教學
13.1
[操作] 建立 AI 小幫手
13.2
[操作] 30 分鐘,建立基礎的 AI 知識庫
13.3
[操作] 每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
13.4
[操作] AI 知識社群
13.5
[操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
13.6
[操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
13.7
[操作] 依據 AI 統計資料,持續優化知識庫
13.8
[操作] AI 會議管理
13.9
[操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
13.10
[操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
14.
補充 (1) ~ 數位轉型
14.1
AI 代理,如何交辦 AI 做事 (含範例)
14.2
AI 會議管理
14.3
專案 / 工作管理
14.4
職能知識庫
14.5
工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
15.
補充 (2) ~ 其他應用
15.1
打造「學習型組織」的指南
15.2
護理臨床經驗,可以 10 倍速傳承
16.
補充 (3) ~ 作業練習
16.1
[輔導作業] 30 分鐘,建立基礎的 AI 知識庫
16.2
[輔導作業] 每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
16.3
[輔導作業] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
16.4
[輔導作業] AI 知識社群
16.5
[輔導作業] 成果展示