AI 成效診斷與驗收實戰課｜三大驗收決策工具，從讀懂數字到精準決策判斷

當團隊對「驗收標準」沒共識，只會把錯誤做得更完整。

專案會議上，主管問到「這個系統現在到底夠不夠好？」

你看著那份測試報告，分數看起來還不錯，卻說不出有把握的答案。驗收 AI 系統，卡住你的不是看不懂數字，更重要的是不知道「怎麼用數字說話」。

PM、使用單位、工程師對驗收目標沒共識，讓你左右為難；

數字擺在眼前，卻無法翻譯成讓主管或客戶點頭的決策語言；

系統回答開始出錯，但你無法快速定位問題責任，最後反覆重作。

你嘗試自己摸索，卻還是有看沒有懂，真正的卡關點在於：

你從沒有親手拆解過一份測試報告、沒練習過把指標數字轉成對方聽得懂的一句話、常用直覺設計測試案例。下次遇到一樣的場面，你還是會停在原地。

 

本課程帶你實際以業界常用的 RAG 問答系統為主要場景，教你用一套可複用的診斷框架，系統性地判斷：

「測試分數反映的是檢索層、還是生成層問題？」、「測試案例該包含哪些問題類型，這套AI才算合格？」從企業案例著手，加入驗收情境實戰演練，未來面對不同專案或系統不再只憑感覺下判斷。

 

｜無痛入門｜附真實測試案例拆解與操練指令，不用寫程式也能理解問題怎麼發生

｜即學即用｜三種實戰工具帶回家，不只看懂數字，更協助你降低錯誤決策風險

❶ Golden Dataset 設計表

❷ RAGAS 四大指標驗收評量表

❸ 跨部門驗收溝通範本

 

 

【實戰課程課綱】

測試設計｜驗收從哪裡開始？理解 RAG 系統架構與測試起點

問題定位｜Golden Dataset 測試案例設計表實作演練，掌握真實風險

指標判讀｜RAGAS 四大指標判讀，看懂分數背後盲點，快速定位問題來源

溝通決策｜使用跨部門溝通範本，推動跨部門討論、技術結果轉譯為更好懂的決策依據

 

【適合哪些人】

• 正在帶 AI 專案的 PM（Project 或 Product Manager）

• 需要對 AI 專案拍板，但自己不寫程式的中高階主管

• 被指派推動公司 AI 落地的數位轉型負責人

• 資訊部門想補齊 AI 成效判斷能力的工程或專案人員

• 計畫轉職，目標是成為 AI 專案推動者的職場工作者