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列印日期 : 2026/06/30
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
維護資料,很困難!
長度: 05:29,
瀏覽: 30,
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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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.
用 AI 幫團隊效率 / 業績提升 20%
1.1
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1.2
GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
1.3
為什麼 AI 展示時都很厲害,但實際導入後卻常常令人失望
1.4
隱性經驗危機,AI 巧婦難為無米之炊
1.5
每天 10 分鐘,打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
1.6
寫了,就不要浪費 (從討論互動中紀錄 QA)
1.7
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1.8
提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
1.9
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1.10
推動,很困難?「小行為 + 即時激勵」就對了
1.11
輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
2.
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2.1
生成式 AI 的 5 個根本限制
2.2
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2.3
AI 幻覺 (hallucination) 的風險
2.4
避免 AI 幻覺
2.5
AI 人工智慧之道 ~ 打破砂鍋問到底!
3.
AI 驅動的學習革命
3.1
記錄經驗,可以很簡單!
3.2
70-20-10 學習法則,要很久才能累積經驗
3.3
設計測驗,確保學習效果最有效的方法!
3.4
用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
3.5
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4.
數位轉型
4.1
AI 會議管理
4.2
專案 / 工作管理
4.3
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4.4
工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
5.
如何記錄經驗?
5.1
寫文件,很難!
5.2
只有文件,不夠!
5.3
已經有文件了,為什麼還要寫 FAQ?
5.4
不同的經驗,適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
5.5
紀錄經驗,寫 FAQ 就對了
5.6
文件 + FAQ,互補、截長補短
5.7
文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
6.
維護資料
6.1
維護資料,很困難!
6.2
ISO 的文件規範,很理想,但是 ...
6.3
AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了!
6.4
維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
6.5
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7.
記錄經驗 (1) ~ 寫 FAQ
7.1
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7.2
降低寫 FAQ 的門檻:AI 輔助與 PREP 結構應用
7.3
寫 1 個 QA 要花多少時間? (含寫作技巧)
7.4
寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
7.5
寫 FAQ (2) ~ 問題,要怎麼描述? (原則與步驟)
7.6
寫 FAQ (3) ~ 內容,先講重點就對了 (PREP)
7.7
寫 FAQ (4) ~ 前提,有時候很重要
7.8
寫 FAQ (5) ~ 排版,可以畫龍點睛! (凸顯重點、增加可讀性)
7.9
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7.10
向 AI 學習!
7.11
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?
8.
記錄經驗 (2) ~ 寫文件
8.1
文件:用「重點」來整理就會簡單很多
8.2
寫操作手冊 (1) ~ 設計原則
8.3
寫操作手冊 (2) ~ 流程 & 案例練習
9.
採取行動 ~ 導入系統與建立制度
9.1
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9.2
為什麼傳統的激勵方法,效果不好?
9.3
冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
9.4
做,就對了
10.
應用
10.1
打造「學習型組織」的指南
10.2
課程小幫手
10.3
AI 知識社群
10.4
護理臨床經驗,可以 10 倍速傳承
11.
操作教學
11.1
[操作] 建立 AI 小幫手 (1) - 基礎 AI 服務
11.2
[操作] 建立 AI 小幫手 (2) - 打造沒有 AI 幻覺的小幫手
11.3
[操作] 建立案例分析的微課程
12.
Q&A
12.1
Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的,還要問嗎?
12.2
現在已經有很多文件了,可以直接給 AI 用嗎?
12.3
如果不能用「文件」,那要用什麼?
12.4
AI 為什麼會胡說八道?
12.5
AI 胡說八道,可以解決嗎?
12.6
要如何避免 AI 胡說八道?
12.7
不讓 AI 生成,那要如何回答問題?
12.8
大家都不想寫 Q&A ...
12.9
能紀錄下來的經驗有限,真的有用嗎?
12.10
寫錯怎麼辦?
12.11
寫錯,會留下證據 ...
12.12
FAQ 怎麼寫?
12.13
推動很困難?