想讓 AI 回答公司資料，先把哪幾件事做好？

同事問一條公司政策，AI 能答，不代表答對。先確認它找的是哪份文件、是不是最新版本，以及這位同事可不可以看。這幾件事做好，才有條件討論更進一步的 AI 功能。

以實際業務問題檢驗回答

例如：「這個客戶可以用哪個服務方案？」或「這種情況要交給誰批准？」先找出正確答案和對應文件。如果連公司內部都未有一致答案，AI 也無法替大家決定。

我們可以和負責同事一起整理少量常見問題，先看看文件是否齊全、說法是否一致，以及哪些答案需要由人員確認。

一般做法是先從獲准的文件找出相關段落，再讓 AI 根據內容回答。技術上常稱為檢索增強生成，簡稱 RAG。對使用者而言，重點是知道答案從哪裏來。

例如，回答請假規定時附上相關文件，方便同事核查。但有連結不代表一定正確，仍要測試答案有沒有誤解原文，或遺漏適用條件。

如果政策改了，應更新來源文件；如果 AI 找到了正確資料，但每次都用錯格式，就要研究提示、輸出檢查，或是否需要用例子調整模型。

用例子調整模型通常稱為微調。它不是所有問題的第一個答案。我們會先看實際錯在哪裏，再選合適的處理方法。

準備幾條沒有答案的問題，再加入互相矛盾的文件。看看系統會不會坦白指出無法確認，而不是湊出一段看似合理的說法。

第一版可以只服務一個部門，涵蓋一小批文件。大家用過後，再決定要不要擴大，或改成政策查核、研究助手等更貼近工作的產品。