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列印日期 : 2026/08/14
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
維護資料,很困難!
長度: 05:29,
瀏覽: 185,
最近修訂: 2026-06-29
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播放影片: https://learning.xms.tw/media/6355
過去,大腦中的經驗能夠被記錄的不到5%,現在透過 AI 驅動,可以有效的記錄經驗之後,文件的數量將用好幾倍的速度增加。
在傳統數量還不是很多的時候,即使有心維護,通常也會被現實打敗,何況現在數量暴增,難以維護的問題又更嚴重了
什麼時候要維護?
文件累積越來越多,要從哪些開始維護?
誰來維護?當初寫的人已經離開 or 退休了
...
因為維護困難,就產生了「過時、不完整、重複、不一致、甚至互相矛盾 ...」的問題:
過時
時代在進步,環境在變化,如果沒有好好維護,以前的做法,現在可能就不一定適用了。
不完整
不可能一開始就寫出 100 分的內容!
就像 iPhone 已經出了 10 多代,是持續改善的過程。如果記錄後沒有持續維護,資料不完整的現象就是必然的。
重複
一旦資料找不到 or 缺乏整理,當然就有一堆重複的資料囉。
不一致
只要有重複,就必然會發生不一致的問題,因為修改資料時,要同時改到每一個重複的地方,幾乎不可能。
互相矛盾
不同人、不同時間、環境寫的,有時候就很難避免認知不同。
結果就可想而知,
沒人想看,或是看也抓不到重點 ... 原本應該是團隊最寶貴的知識資產,大家的心血結晶就這樣變成了一片毫無參考價值的廢墟,只是一堆文件的數位墳場。
除了上面的問題之外,
很多內容要放進同一份文件也很困難!
以「排班」為例,
當工廠產線不能中斷 or 醫院隨時都要有照護人員的情況,一堆法令規定、各種情況 ...,就只能每次碰到 case 時就增加條文。
下圖就是典型的醫院護理師排班規則,
不但要遵守超級嚴格的勞基法,要能 24 小時連續運作不能開天窗,還要應付各種突發的人員請假、調班、假日排班、年資等各種情況,這根本是在挑戰人類的邏輯和排版極限,很複雜很難維護外、一般人也不容易看懂 ...
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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
2026-06-27 06:59:55
最近修訂
2026-06-29 12:45:23
長度
05:29
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
2.
用 AI 幫團隊效率 / 業績提升 20%
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
寫了,就不要浪費 (從討論互動中紀錄 QA)
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
3.
AI 人工智慧之道
3.1
生成式 AI 的 5 個根本限制
3.2
什麼都先問 AI 就對了
3.3
避免 AI 幻覺
3.4
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
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
不同的經驗,適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
6.5
紀錄經驗,寫 FAQ 就對了
6.6
文件 + FAQ,互補、截長補短
6.7
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] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
12.6
[操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
12.7
[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
如果不能用「文件」,那要用什麼?
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)