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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
因為再強大的 AI 也不知道企業內的「眉角」
因此發現問題、修正問題只能由「人類」來處理。

如何發現問題呢？
什麼都先問 AI，AI 找到相關資料後，再由人類判斷。

因此整個流程就 3 個步驟：
  1. 什麼都先問 AI
    AI 透過強大的「語意理解」能力，找到相關的資料。

  2. 使用者回饋
    如果覺得回答怪怪的，就按「倒讚」並寫理由。

  3. 維護與更新
    實際負責人員確認、修飾與補充。
    每天花 10 分鐘瀏覽後台的統計數據，從「倒讚」中看到可能有問題的內容，隨手修正就好。

也就是透過「需求驅動」來維護資料！

透過「問」這個需求，讓 AI 找到相關資料後
驅動使用者發現「問題」、並由專家確認與修正。


更完整的操作流程，可以參考：
  1. 維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
  2. 維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
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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
    2026-09-29 10:37:04
    最近修訂
    2026-09-29 10:52:17
    1. 1.
      快速入門
      1. 1.1
        AI 人工智慧之道
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        60 分鐘就上手 ~ 從 AI 知識庫到 10 倍速傳承
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        問&答，是打造企業 AI 知識庫唯一實務可行的方法！
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        問，真的很重要！！
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        寫 FAQ ，是紀錄經驗最簡單、有效的方式
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        30 分鐘，建立基礎的 AI 知識庫
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        每天 10 分鐘，打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
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        有記錄到的這麼少，甚至還寫錯，真的值得做嗎？
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        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？
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        輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
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        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 (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
          每天只花 10 分鐘，真的可以建立 AI 知識庫嗎？
        2. 13.5.2
          如果只能記錄少部分經驗，真的有用嗎？
        3. 13.5.3
          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 到底要怎麼寫？
        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？
      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
        現在已經有很多文件了，可以直接給 AI 用嗎？
      11. 13.11
        紀錄經驗很難？
      12. 13.12
        寫錯怎麼辦？
      13. 13.13
        寫錯，會留下證據 ...
      14. 13.14
        推動很困難？
    14. 14.
      補充 (1) ~ 數位轉型
      1. 14.1
        AI 會議管理
      2. 14.2
        專案 / 工作管理
      3. 14.3
        職能知識庫
      4. 14.4
        工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
    15. 15.
      補充 (2) ~ 其他應用
      1. 15.1
        打造「學習型組織」的指南
      2. 15.2
        護理臨床經驗，可以 10 倍速傳承
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