AI 名詞解釋

能自行查詢資料、計算並使用工具完成工作的 AI。與只回答問題的聊天 AI 不同，它能完成一連串步驟，再把結果交給人確認。

AI 產生回答的核心。GPT、Claude 與 Gemini 是不同公司開發的模型，能力、價格與速度各有差異。對多數公司而言，以實際工作測試後選擇合適者即可。由於模型更新快速，系統最好設計成日後可以更換。

先查資料再回答的做法。AI 回答前先從知識庫找出相關內容，再依內容回覆，可以降低憑空編造的機會。

系統之間交換資料的介面。系統提供 API 時，其他程式就能直接取得資料或執行動作，不需要人工複製貼上。

把兩個工具連接起來，讓資料自動傳遞。例如客戶填寫表單後，資料自動寫入試算表，並通知負責同仁。

AI 計算用量的單位，輸入與輸出都會計算。雲端 AI 多依用量計費，因此問題越多、文件越長、模型越強，費用通常越高。將簡單工作交給較便宜的模型，可以降低成本。

AI 以肯定的語氣提供錯誤內容，甚至編造不存在的資料。目前的模型都無法完全避免，因此要讓它依資料回答、由系統計算數字，重要事項也應由人確認。

將模型安裝在公司自有設備上，資料可以留在公司內。需要購置設備，能力通常也低於雲端最強的模型。相關取捨請見資料安全與 AI。

標準作業流程，也就是一件工作的執行步驟。AI 需要了解公司的做法才能協助，因此 SOP 很有幫助。沒有書面文件時，也可以透過訪談整理實際做法。

概念驗證，指先以小範圍試用，確認有效後再決定是否擴大，可以避免一開始投入過多成本。

投資報酬率，用來衡量投入的成本能帶來多少回報。評估 AI 時要注意，節省的工時不一定等於節省的現金，除非這些時間確實帶來更多收入，或減少了加班與人力支出。

提供給 AI 的指示或問題。AI 整合進公司流程後，同仁通常只需用平常的方式提出需求，系統的指示會事先設定好。

讓 AI 連接各種工具與資料的共同規格，可以理解為 AI 工具的通用接口。

讓 AI 搜尋與問答服務更容易找到並引用公司內容的做法，也稱為生成式引擎優化。基本功與 SEO 相近，就是把內容寫得清楚、具體且可靠。