AI 成效診斷體驗課｜AI 到底達到什麼條件，才算可以驗收？

 📆 2026 / 06 / 24 (三) 19:00 – 20:00
📍 線上Zoom 會議室
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【活動簡介】

AI 到底達到什麼條件，才算可以驗收？

很多 AI 專案不是做不出來，而是做出來之後，沒有人說得清楚：這樣的表現，算不算夠好？

Demo 看起來很順，代表可以上線嗎？
工程師說準確率 85%，這在你的業務場景裡算及格嗎？
AI 回答怪怪的，到底是資料沒找對、模型亂編，還是測試題本身沒有設計好？

 

當 AI 專案進入驗收階段，真正困難的不是「再多學幾個 AI 名詞」，而是你能不能把模糊的感覺，轉換成團隊可以討論、可以追蹤、可以決策的判斷標準。

這堂體驗課會從企業最常見、也最容易誤判的 RAG 問答知識庫開始，帶你拆解 AI 成效診斷的核心邏輯：不只看最後答案，更要看資料有沒有找對、模型有沒有用對、測試題有沒有測對。

用真實案例練習，看懂一個 AI 回答錯誤時，問題可能藏在哪；也會初步理解 Golden Dataset 與 RAGAS 評估指標，在未來面對 AI 驗收會議時，知道從何該問起、下什麼判斷、怎麼跟技術團隊對齊。

你會學會把「感覺不錯」轉換成團隊可以討論的驗收問題，讓 AI 專案不再只靠主觀感受推進。

 

 

【精彩課綱】

1. 從 Demo、測試分數與常見品質盲點切入 理解為什麼 AI「看起來能用」，不代表真的可以上線。

2. 釐清 AI 專案上線前的驗收條件與團隊共識 看懂專案負責人如何協助團隊對齊：什麼叫夠好、哪些錯誤可以接受、哪些風險不能忽略。

3. 用真實案例拆解 AI 回答錯誤背後的問題來源 從 RAG 問答案例出發，理解問題可能來哪裡。

4. 理解為什麼測試題本身，也會影響成效判斷 好的測試題不是隨便問幾題，而是要反映真實場景、邊界情境與上線風險。

5. Q&A 問答環節 針對 AI 專案驗收、成效判斷與跨部門溝通問題，保留現場交流與提問時間。

 

 

【你會在這堂課理解】

為什麼 Demo 正常，不代表 AI 專案可以上線

Demo 通常「展示最順的情境」，但真實使用者會問出更多模糊、邊界、缺資料或高風險的問題。這堂課會幫你看懂，為什麼不能只用 Demo 來判斷 AI 是否成功。

為什麼分數提升，不一定代表專案真的變好

AI 專案常常會出現「指標看起來改善，但實際體驗沒有變好」的狀況。 你會理解分數背後還需要追問：測的是什麼？測試題代表真實情境嗎？錯誤類型是不是被分清楚？

如何拆解 AI 問答系統的問題來源

同樣是一個錯誤回答，問題可能不在模型，而是在資料、檢索、測試題，甚至一開始的需求定義。這堂課會帶你建立基本的診斷視角，不再只停留在「AI 答錯了」這種模糊描述。

如何把「感覺不錯」變成可以討論的驗收問題

AI 驗收最怕的是大家都在講感覺：工程覺得有改善、主管覺得可以試、使用者覺得有時好有時壞。這堂課會幫你建立一套更具體的討論語言，讓團隊能開始對齊「什麼叫夠好」。  

 

 

【這堂課適合誰】

• 正參與AI專案，擔任決策或協作角色：專案/產品 PM、技術人員

• 擴展 AI 專案視野，培養跨域溝通力：提前了解 AI 成效驗收判斷盲點