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    教育訓練指引 (以圖書館為例)
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教育訓練指引 (以圖書館服務為例)
長度: 09:10, 瀏覽: 282, 最近修訂: 2026-09-16
這是一篇協助企業導入 xms+AI，教育訓練時的參考內容與操作流程。


目標：
用客戶的例子，帶著學員手把手操作，完整體驗並成為組織內可執行的制度與文化。

從觀察學員操作中，尋找可以改善的地方，
如果可以回報給廠商，就能協助系統 or 手冊持續優化、共創雙贏。


教學策略：
  1. 先展示成果，快速掌握學習目標
  2. 再進行操作教學

課前準備：
  1. 準備環境
    練習用網址、學員帳號、設定可以「建立資料夾、AI 小幫手」的權限

  2. 取得文件
    用客戶的資料，比較容易引起共鳴和興趣，例如：「2. 臺北榮民總醫院圖書館「館藏資料借閱管理」規定 - 臺北榮民總醫院醫學圖書館.pdf」
    (此為網路可公開下載的資料)

  3. 請 AI 設計問題
    凸顯 AI 很厲害，可以解決日常生活中的許多問題，引起學習動機。

    AI 的提示詞，可以參考：https://learning.xms.tw/media/7078

  4. 設計 ppt
    用 slide 比較容易做總結、凸顯重點

課中教學：
  1. 快速展示，引起學習動機 (P + E，用「例子 E」先講「重點 P」)
    1. 基礎 AI 服務
    2. 打造沒有 AI 幻覺的知識庫 (存成 FAQ)
    3. 10 倍速傳承 (AI 設計微課程+測驗)
  2. 操作 (建立初步的認知)
    1. 建立資料夾
    2. 上傳 pdf
    3. 建立小幫手
      (以上請其中一位操作就好，因為不是每個人都是系統管理者)

    4. 問 AI
    5. 存 FAQ
    6. 再問一次 (換個問法)
    7. 重複練習「問AI、存FAQ」  (產生多個 Q，成為設計測驗的來源)
  3. 重點回顧、整理
    (xms+ AI 知識庫_操作後的重點整理.pptx)
    1. 需求：有問題要問誰？
    2. 現況的痛點
      1. GenAI 鴻溝
      2. 95% 的經驗沒記錄 (隱性經驗)
      3. 內部經驗是關鍵 (Google 查的，不一定是內部做法)
      4. 為什麼展示的時候，AI 看起來很厲害？
      5. 多份文件有風險
    3. xms+AI 很厲害 (回顧前面的操作截圖)
      1. 像有經驗的人，可以「試圖理解」使用者的意圖
      2. 沒有幻覺
    4. 解法：需求驅動 (問 AI、整理 FAQ)
    5. 記錄經驗，為什麼是寫 FAQ？
      1. 簡單、好寫、對症下藥
      2. 文件的重點索引
  4. AI 知識社群 (optional 視需求而定)
  5. 10 倍速傳承
  6. 重點整理 (ppt)
  7. 補充：數位轉型
    1. AI 會議管理 (不議、不決、不行、不追)
    2. 工作日誌 (今日事今日畢，超高效率的工作模式)
    3. 專案管理 (時間花更少、事情做更好)

課後引導：
老師講解，學生練習，這是最典型的學習方法
透過課後作業的引導，就能一回生二回熟，變成組織內可持續執行的制度與文化。

就有機會避免虎頭蛇尾，
不小心讓前面一起辛苦努力的成果，打水漂了。

每天一個課後作業，包括：

  1. AI 知識庫
    從文件整理 FAQ (請 AI 整理，我們再確認)

  2. AI 知識社群 (如果前面沒教，就要依 case 討論)
  3. 10 倍速傳承
重點

  1. 開門見山、快速展示亮點
    引起共鳴 & 興趣，等下教學的時候比較有方向
  2. 1.
    問 AI
    勾選「顯示 AI 思考過程」 
    將問題貼到 AI 小幫手對話欄，例如：

    (換成客戶的例子)
    我預約了一本書，圖書館通知我到了，但我出差八天才回來，還能借嗎？


    就可以看到完整的思考過程與費用。

    xms+ AI 會像有經驗的人類，
    嘗試理解使用者的問題並主動思考。

    例如，從紀錄可以看出 AI 的處理過程：
    1. 試著理解使用者想問什麼，例如「預約日到期後保留天數」
    2. 鑽進我們剛剛上傳的那份圖書館規定裡，抓出了這段底層規則「逾期七日」，分析並找出和問題有關的文件
    3. 進行「出差八天」和「七天的寬限規定」交叉比對，依據文件的「原則」，解析後回答
    並顯示整個過程用了多少 token 以及費用。

  3. 2.
    解析 AI 的回應
    開啟原始 pdf，解釋內容：

    「本館將以電話及電子郵件通知讀者，逾七日未到館借閱者，
    將取消其預約並通知次一預約者。」
  4. 3.
    存成 FAQ
    換標題：
    例如「我預約了一本書卻超過取書的期限，還能借嗎？」

    標題調整為一般性的問法，但仍保留核心主體，
    之後類似的問法，都可以找得到。
  5. 4.
    再問一次 AI
    AI 不需要再啟動那顆昂貴的 AI 腦袋去重新看 PDF，
    而是直接把剛存好的 FAQ 顯示出來

    這不但 100% 消滅了 AI 產生幻覺的機率，
    而且 token 運算成本也直接掉到了幾乎是 0
  6. 5.
    隱性經驗說明 (ppt)
    Google 查的，不一定是你們內部的做法
    例如，逾期 7 天的寬限期

    如果沒有內部資料，AI 無從參考，再厲害都沒用

    1. 需求驅動策略，問 & 答的過程中記錄經驗
    2. 為什麼是用 FAQ 來記錄經驗？


  7. 操作教學
    一步一步讓學員自己操作、體驗
  8. 6.
    教學技巧
    引導學員依照手冊操作：

    上完課後，
    引導學員去參考更詳細的手冊：
    萬一卡住，就思考我們可以改善什麼


  9. 10 倍速經驗傳承 (10 分鐘)
  10. 7.
    將 FAQ 設計成微課程
    透過 AI 將每一個 Q 都設計成一個測驗題目
    藉此引導學習者，逐項、仔細地檢視前輩們多年來累積的經驗。

    詳細說明請參考：
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位置
  1. 知識庫
  2. 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
2026-08-25 06:43:00
最近修訂
2026-09-16 09:27:05
長度
09:10
  1. 知識庫
  2. AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
  1. 1.
    快速入門
    1. 1.1
      每天 10 分鐘，打造專屬的 AI 超級顧問
    2. 1.2
      AI 人工智慧之道
    3. 1.3
      60 分鐘就上手 ~ 從 AI 知識庫到 10 倍速傳承
    4. 1.4
      問&答，是打造企業 AI 知識庫唯一實務可行的方法！
    5. 1.5
      問，真的很重要！！
  2. 2.
    需求、現況與突破
    1. 2.1
      需求：有問題要問誰？
    2. 2.2
      GenAI 鴻溝 ~ 95% 企業 AI 投資零回報
    3. 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
    4. 2.4
      隱性經驗危機，AI 巧婦難為無米之炊
    5. 2.5
      知識管理的 3 大痛點 ~ 經驗進不去、維護困難、找不到
    6. 2.6
      突破 ~ 什麼都先問 AI 就對了
    7. 2.7
      寫 FAQ ，是紀錄經驗最簡單、有效的方式
    8. 2.8
      寫 FAQ 案例：RD 一人踩坑、全體免疫
  3. 3.
    生成式 AI 的根本限制與風險
    1. 3.1
      生成式 AI 的 5 個根本限制
    2. 3.2
      AI 幻覺 (hallucination) 與可能的風險
    3. 3.3
      避免 AI 幻覺 ~ 不讓 AI 生成、直接輸出 FAQ 內容
  4. 4.
    打造沒有 AI 幻覺的知識庫
    1. 4.1
      30 分鐘，建立基礎的 AI 知識庫
    2. 4.2
      每天 10 分鐘，打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
    3. 4.3
      有記錄到的這麼少，甚至還寫錯，真的值得做嗎？
    4. 4.4
      AI 知識社群
    5. 4.5
      AI 知識社群，執行流程 ~ 寫了，就不要浪費
    6. 4.6
      AI 小幫手 or 知識社群，要選哪一個？
    7. 4.7
      推動，很困難？「小行為 + 即時激勵」就對了
    8. 4.8
      讓寫 FAQ 不再抗拒，反而變成每天都很渴望想做的事
    9. 4.9
      輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
    10. 4.10
      教育訓練指引 (以圖書館服務為例)
  5. 5.
    應用 (1) ~ 用 AI 提升業績 20%
    1. 5.1
      用 AI 帶動團隊業績提升 20%
    2. 5.2
      向 AI 學習！
    3. 5.3
      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？
    4. 5.4
      提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
    5. 5.5
      提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
  6. 6.
    應用 (2) ~ AI 驅動的學習革命
    1. 6.1
      70-20-10 學習法則，要很久才能累積經驗
    2. 6.2
      記錄經驗，可以很簡單、有效率！
    3. 6.3
      設計測驗，確保學習效果最有效的方法！
    4. 6.4
      用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
    5. 6.5
      AI 驅動的翻轉教室 3.0，打破聽課只有 5% 吸收率的魔咒
    6. 6.6
      翻轉教室 2.0 ~ 上課同步錄影出高品質的教材
    7. 6.7
      將「現場操作教學」變成高品質的線上課程！
    8. 6.8
      學習的 5 大關鍵 ~ 理解、整理、刻意練習、回想
  7. 7.
    採取行動 ~ 導入系統與建立制度
    1. 7.1
      ABC 行動指南
    2. 7.2
      冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
    3. 7.3
      做，就對了
    4. 7.4
      導入企劃書 (1) ~ 分階段策略
    5. 7.5
      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)
    6. 7.6
      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)
    7. 7.7
      為什麼傳統的激勵方法，效果不好？
  8. 8.
    知識管理 (1) ~ 記錄經驗
    1. 8.1
      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
    2. 12.2
      [操作] 30 分鐘，建立基礎的 AI 知識庫
    3. 12.3
      [操作] 每天 10 分鐘，打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
    4. 12.4
      [操作] AI 知識社群
    5. 12.5
      [操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
    6. 12.6
      [操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
    7. 12.7
      [操作] 依據 AI 統計資料，持續優化知識庫
    8. 12.8
      [操作] AI 會議管理
    9. 12.9
      [操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
    10. 12.10
      [操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
  13. 13.
    Q&A
    1. 13.1
      企業為什麼需要自己的 AI 知識庫？
      1. 13.1.1
        企業已經有 ChatGPT，為什麼還需要自己的 AI 知識庫？
      2. 13.1.2
        Google 查得到的、ChatGPT 都可以回答的，還要問嗎？
      3. 13.1.3
        為什麼企業最缺的不是 AI 系統，而是企業自己的經驗？
      4. 13.1.4
        什麼是「隱性經驗危機」？
      5. 13.1.5
        為什麼「提問」是建立企業 AI 知識庫的起點？
    2. 13.2
      文件與 FAQ
      1. 13.2.1
        為什麼 FAQ 比完整文件更適合記錄實務經驗？
      2. 13.2.2
        已經有很多文件，為什麼還要寫 FAQ？
      3. 13.2.3
        文件與 FAQ 應該如何搭配？
      4. 13.2.4
        用文件記錄經驗，為什麼不會成功？
      5. 13.2.5
        為什麼寫 FAQ 是必要的？
    3. 13.3
      AI 幻覺
      1. 13.3.1
        為什麼 AI 會胡說八道？
      2. 13.3.2
        AI 胡說八道，可以解決嗎？
      3. 13.3.3
        如何避免 AI 胡說八道？
      4. 13.3.4
        不讓 AI 生成，那要如何回答問題？
      5. 13.3.5
        為什麼讓 AI 找 QA 就比較不會歪樓呢？
      6. 13.3.6
        為什麼企業自己的 FAQ 可以降低 AI 幻覺？
    4. 13.4
      如何開始累積經驗？
      1. 13.4.1
        什麼是「需求驅動 Q&A」？核心概念是什麼？
      2. 13.4.2
        每天只花 10 分鐘，真的可以建立 AI 知識庫嗎？
      3. 13.4.3
        如果只能記錄少部分經驗，真的有用嗎？
      4. 13.4.4
        為什麼「什麼都先問 AI」可以幫助建立知識庫？
    5. 13.5
      員工不想寫 FAQ 怎麼辦？
      1. 13.5.1
        大家都不想寫 Q&A，怎麼辦？
      2. 13.5.2
        如何降低寫 FAQ 的門檻？
      3. 13.5.3
        如何養成寫 FAQ 的習慣？
      4. 13.5.4
        推動知識分享為什麼困難？
    6. 13.6
      FAQ 要怎麼寫？
      1. 13.6.1
        一個好的 FAQ 應該怎麼寫？
      2. 13.6.2
        FAQ 的答案為什麼要先講重點？
      3. 13.6.3
        一個問題應該寫成一個 QA，還是拆成多個 QA？
      4. 13.6.4
        FAQ 需要補充前提嗎？
      5. 13.6.5
        已經有 QA，只是使用者換了一種問法，該怎麼處理？
      6. 13.6.6
        如何將已上傳的影片 or 文章放進 FAQ？
    7. 13.7
      知識庫如何持續維護？
      1. 13.7.1
        知識庫建立後，為什麼維護很困難？
      2. 13.7.2
        如何改善知識庫中，過時、不完整的流程？
      3. 13.7.3
        如何讓知識庫持續改善，而不是建立一次就停止？
    8. 13.8
      經驗如何變成能力？
      1. 13.8.1
        如何把一個人的經驗快速傳承給整個團隊？
      2. 13.8.2
        如何從「記錄經驗」進一步做到「能力提升」？
      3. 13.8.3
        AI 如何做到 10 倍速經驗傳承？
    9. 13.9
      如何推動？
      1. 13.9.1
        現在已經有很多文件了，可以直接給 AI 用嗎？
      2. 13.9.2
        紀錄經驗很難？
      3. 13.9.3
        寫錯怎麼辦？
      4. 13.9.4
        推動很困難？
      5. 13.9.5
        如何推動？
      6. 13.9.6
        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. 13.9.7
        如何鼓勵分享與使用知識庫呢？
      8. 13.9.8
        如果問 AI 無法回答時，該怎麼辦？
    10. 13.10
      xms+AI 操作相關
      1. 13.10.1
        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. 13.10.2
        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. 13.10.3
        xms+ AI 模組有哪些功能？有操作介紹嗎？
      4. 13.10.4
        AI小幫手有啟用「限制AI生成」，卻還是出現 AI 生成的內容？
      5. 13.10.5
        後台可以統計誰最多發問嗎？
      6. 13.10.6
        AI 小幫手可以開放給所有人用嗎？
      7. 13.10.7
        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. 13.10.8
        試用站建立的 FAQ，可以移回自己的系統嗎？ (FAQ 匯入、匯出)
      9. 13.10.9
        可以查看單位內同仁寫過哪些 FAQ 嗎？
      10. 13.10.10
        從 FAQ 建立課程時，可以選擇跨資料夾的 FAQ 嗎？
      11. 13.10.11
        系統導入時程，可以怎麼規劃？
      12. 13.10.12
        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. 13.10.13
        如何克服語音轉文字 (逐字稿) 可能有錯字？
      14. 13.10.14
        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. 13.10.15
        AI 出題的題目數量是如何決定的
      16. 13.10.16
        AI 可以自動將影片內容整理成講義嗎？
      17. 13.10.17
        AI 可批改作業，繳交後可以收回嗎？
      18. 13.10.18
        為什麼 AI 批改作業的「設定分數區間判斷」只有 5 項？
      19. 13.10.19
        以前上傳的影片，可以 AI 上字幕嗎？
  14. 14.
    補充 (1) ~ 數位轉型
    1. 14.1
      AI 會議管理
    2. 14.2
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