導入 AI 時，你的 SOP 文件準備好了嗎？
許多企業在導入 AI 時，跳過了一個關鍵步驟：準備好給 AI「學習的語料」。
語言模型再強，也無法「自己懂你的流程」。它需要參考、需要上下文、需要格式清晰的標準作業文件（SOP）與知識內容。
本篇要帶你了解：AI 落地之前，企業應該如何準備文件資料，讓它能被理解、查找、引用與生成。
語料 ≠ 資料：AI 需要的是「可以學習的格式」
企業其實不缺資料，但大多資料不具備「語意可用性」。常見問題包括：
- SOP 全寫在 PDF 裡，無法拆段
- 文件結構混亂，沒有層級標題
- 流程只有圖表，缺乏說明文字
- 有的在 ERP、有的在 Google Drive、有的在部門電腦
這些內容對人類「看得懂」，但對 AI 來說是雜訊。
什麼樣的文件結構最適合 AI？
以下是企業在建構 AI 可學習內容時，應該考慮的格式與策略：
- 具備標題層級：讓 AI 能辨識段落主題（H1→H2→H3）
- 拆段規則：將每段控制在 100~300 字，有單一語意焦點
- 流程語句化：將流程圖補上敘述句，例如：「每筆訂單需經雙人覆核」
- 標記關鍵詞：如「例外處理」、「注意事項」、「關聯規範」
- 加上 metadata：例如「適用部門：客服」「版本：2024/03」
這些結構不只幫助 AI 檢索與生成，也提升內部知識文件本身的品質。
常見準備方向：從亂資料到語意知識庫
- 盤點內容：哪些流程有 SOP？在哪？版本正確嗎？
- 進行結構化：從散文式轉為模組化段落
- 補充說明：流程圖、圖片是否有足夠的文字描述？
- 格式轉換：將 Word、PDF 統整為可機讀的格式（如 JSON、Markdown）
- 導入向量資料庫：建立語意查詢與內容關聯能力
恩梯科技的切入點：不只是寫 AI，而是準備 AI 能讀的內容
恩梯科技深知語料準備是 AI 導入成功與否的關鍵，我們協助企業：
- 盤點、轉換與補強 SOP 文件
- 建立 AI 可讀的流程語意描述模板
- 設計文件對應的查詢策略與生成回應流程
- 整合向量資料庫與私有部署模型
資料不是越多越好，而是要能夠被 AI 有效使用。我們幫你建立從「文件」到「知識」的橋樑。
