AI 成效診斷驗收入門：從 Vibe Checking，走向科學化驗收

 【45 分鐘線上課程・建立專案溝通基礎】

 

S&P《Global Market Intelligence 2025》訪問超過 1,000 家北美與歐洲企業，得出一個數字：每家組織有 46% 的 AI POC，死在進入生產環境之前。而放棄專案的公司比例，從前一年的 17%，一口氣跳到 42%。

 

 

不是模型不夠聰明。是沒有人能拿出一句「這樣算過關」的話。

 

課程大綱

Section 1｜驗收評測的重要基石：Eval Dataset

為什麼 PM 的判斷容易卡住？因為測試集從沒經過業務單位 SME 審核，高風險問題覆蓋比例根本沒人知道。這一節帶你看懂「不可靠的方式」跟「正確的方式」差在哪

Section 2｜RAG 問答系統 ＆ RAGAS 四大判讀指標

同樣是「分數不理想」，這兩個案例的優化動作完全不一樣。看完這一節，你會自己判斷得出來。

 

Section 3｜開放式生成：從 Error Analysis 到建立 Rubric

沒有標準答案的內容（文案、報告、對話）要怎麼評？這一節教你從真實輸出的錯誤裡，長出一套可複製的評分規則

 

 

陳向豪 Vincent ｜數創實驗室 Founder & CEO

 數創實驗室創辦人 Vincent，曾任 eBay 上海及特力集團 AI／數據團隊主管。在過去十多年推動數據與 AI 專案的經驗中，不是紙上談兵的框架。是從主管、業務、工程團隊三方拉扯的實戰現場，一項項拆解、驗證出來的方法論。

 

 

 

 

 🔥 立即學習｜建立可驗收框架