公司文件太多，怎麼讓 AI 找得到、答得有根據？

「申請這項服務要附什麼資料？」「這個方案包含到場支援嗎？」這些問題可能每天都有人問，答案卻分散在 PDF、簡報與不同版本的說明書裡。文件型 AI 的一個實用方向，就是協助同事從指定資料找答案，減少來回翻找。

01 / 先決定它可以根據哪些資料回答

Google 的 Gemini Notebook 官方說明提到，使用者可以加入 PDF、網站或 Google 文件等來源，並以帶有引用的回答查詢內容。官方也說明，問題的具體程度與來源是否包含相關資訊，會影響問答。[1]

對公司來說，可以先從一個小範圍開始，例如「服務申請常見問題」，只準備申請須知、方案說明與聯絡窗口表。先不要把全部文件一次倒進去；資料範圍清楚，審閱答案的人也比較容易知道該比對哪份原文。

02 / 同一個問題，別讓新舊版本同時作答

假設舊版寫「三個工作天內回覆」，新版改成「五個工作天」，兩份都在來源裡，就需要先決定哪份有效。編輯建議保留文件名稱、適用範圍與生效日期，並將過期版本移出這次問答使用的資料集合；不是只把檔名加上「最新版」就算整理完成。

03 / 好用的答案，要能看見依據與缺口

下面是虛構的審閱範例，示範我們希望答案長什麼樣子，並不是 AI 實際產出的紀錄。

檢查引用時，要看那段文字是否真的支持答案。只看到檔名或引用標記還不夠；例如「僅限遠端」這個條件如果在摘要中消失，答案就可能讓讀者誤解。

04 / 第一輪只要十個常見問題

編輯建議先請熟悉業務的同事列出十個問題與預期答案，刻意放入幾題文件無法回答的問題。審閱時記下三件事：答對了多少、引用是否對應、遇到缺資料有沒有直接說不知道。這比只挑一個回答漂亮的例子，更容易看出還缺哪些文件。

• 先用公開或經公司允許處理的文件，確認誰能存取這組資料。
• 將錯誤分成文件缺漏、版本衝突、問題不清楚或回答理解有誤，再分別修正。
• 保留原本的人工窗口，讓無法從文件確認的問題有下一步。