20251226A - 服務業管理 | 健行科技大學eclass易課平台

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長度: 40:02, 發表時間 : 2025-12-26 20:15

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3. Q50 在內容風險評估中，應如何規劃來識別 LLM 輸出的客觀錯誤 (Factual Errors)？
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4. Q49 Agent (智能代理) 在導入評估中的風險是什麼？
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5. Q48 評估生成式 AI 導入對產業競爭力的影響時，應關注什麼？
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6. Q47 TCO 評估中，私有化部署的 LLM 應用，哪一項成本會逐年遞減？
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7. Q46 在組織成熟度評估中，若員工缺乏 Prompt 工程知識，應規劃什麼來緩解此風險？
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8. Q45 在模型客製化評估中，若發現 RAG 效果不佳，但微調成本過高，應考慮哪種折衷方案？
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9. Q44 評估生成式 AI 導入的商業效益時，最不應被視為核心驅動因素的是？
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10. Q43 若企業的 LLM 應用需要長期維護多輪對話的上下文，在技術評估中應關注什麼？
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11. Q42 在導入評估中，應如何評估LLM 的語義理解能力是否滿足任務需求？
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12. Q41 評估生成式 AI 導入的時程風險時，最大的潛在延遲點通常來自於？
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13. ** after L123A 生成式 AI 導入評估.pptx
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15. Q1 企業評估生成式 AI 導入專案時，首要考量的商業價值指標 (ROI) 應該是？
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16. Q2 在進行可行性分析 (Feasibility) 時，若企業選擇導入 RAG 架構，最關鍵的技術準備度評估項目是？
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17. Q3 評估模型選擇時，若應用程式對回應時間 (Latency) 要求極高（如即時客戶互動），應優先考慮哪種模型特性？
00:34
18. Q4 導入生成式 AI 應用，對於**內容風險（幻覺、偏見）**的評估與緩解，最關鍵的策略是？
00:18
19. Q5 若企業的業務流程涉及處理客戶的個人身份資訊 (PII)，在部署模式評估中，哪一項因素會成為首要考量？
00:39
20. Q6 評估生成式 AI 專案的總體擁有成本 (TCO) 時，除了初期的開發費用，哪一項長期營運成本必須納入考量？
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21. Q7 在模型能力評估中，若目標任務是複雜的邏輯推理（如規劃多步驟流程），應測試模型的哪一項性能？
00:21
22. Q8 導入評估中，變革管理 (Change Management) 應關注的核心問題是？
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23. Q9 評估 LLM 微調 (Fine-tuning) 的需求時，最關鍵的決策依據是？
00:39
24. Q10 在合規性評估中，若導入的 AI 系統用於生成對外發布的內容（如新聞稿），最主要的風險考量是？
00:16
25. Q11 若評估結果顯示企業缺乏足夠的專業 AI 工程師，但又需要快速導入應用，應優先考慮哪種解決方案？
00:19
26. Q12 導入生成式 AI 進行程式碼生成時，安全評估的首要重點是？
00:25
27. Q13 **評估生成式 AI 在客服回覆中的應用效益時，最常使用的量化指標是？
00:20
28. Q14 在部署模式評估中，若應用程式需要頻繁且大量地使用 LLM，且對長期成本敏感，應仔細比較哪兩種費用？
00:02
29. Q15 若評估發現企業的內部知識庫數據品質不佳、格式混亂，對導入 RAG 架構會產生什麼影響？
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30. Q14 在部署模式評估中，若應用程式需要頻繁且大量地使用 LLM，且對長期成本敏感，應仔細比較哪兩種費用？
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31. Q15 若評估發現企業的內部知識庫數據品質不佳、格式混亂，對導入 RAG 架構會產生什麼影響？
00:43
32. Q16 影子 IT (Shadow IT) 在生成式 AI 導入評估中，屬於哪一類風險？
00:28
33. Q17 為有效減輕模型偏見 (Bias) 帶來的倫理風險，在導入前應評估什麼？
00:14
34. Q18 評估生成式 AI 在內容創作中的效益時，除了速度，還需要量化哪個指標？
00:12
35. Q19 若導入評估確定需要使用專有數據進行微調，則其技術可行性分析的重點是？
00:35
36. Q20 企業應在導入前建立清晰的 AI 治理框架，其核心目的是什麼？
00:28
37. Q21 在模型能力評估中，如果目標任務需要模型遵循複雜的、多步驟的指令，應著重評估模型的哪項能力？
00:22
38. Q22 若應用需要整合 LLM 與企業的 ERP 系統進行資料交互，在技術評估中，最應關注的是什麼？
00:14
39. Q23 對於 LLM 應用，若要求極低延遲 (Sub-second Latency)，在部署模式評估中，可考慮採用哪項技術？
00:16
40. Q24 評估生成式 AI 在數據分析與報告中的應用效益時，其主要效益指標是？
01:03
41. Q25 若導入評估決定採用雲端 API 呼叫模式，則其在風險緩解上應重點關注什麼？
00:25
42. Q26 在總體擁有成本 (TCO) 評估中，數據工程師在 RAG 專案中的工作成本，屬於哪一項？
00:29
43. Q27 導入生成式 AI 進行輔助程式碼生成時，對於程式設計師的變革管理重點是？
00:23
44. Q28 評估 LLM 應用於跨系統資料串接時，技術可行性評估應重點關注 LLM 的哪項能力？
00:47
45. Q29 為緩解版權風險，在圖像生成 AI 的導入評估中，應優先選擇哪一類工具？
02:03
46. ** after L123A 生成式 AI 導入評估.pptx
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47. Q29 為緩解版權風險，在圖像生成 AI 的導入評估中，應優先選擇哪一類工具？
00:24
48. Q30 在生成式 AI 專案的組織成熟度評估中，應重點考察的是？
00:14
49. Q31 對於需要將 LLM 應用於多個部門的專案，在評估階段應重點建立什麼機制？
00:39
50. Q32 評估生成式 AI 導入的失敗風險時，最常見的內部技術風險是？
00:15
51. Q33 若評估結果認為企業應用 LLM 時，知識更新的速度比模型風格更重要，則應優先考慮哪個技術？
00:15
52. Q34 在合規性評估中，若導入的 LLM 應用於金融或醫療領域，必須特別關注哪個法規要求？
00:53
53. Q35 導入評估中，對於性能與可擴展性 (Scalability) 的評估應關注 LLM 應用在何種情境下的表現？
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54. Q36 若企業決定微調 (Fine-tuning) 開源 LLM，其TCO 評估中哪項成本會顯著增加？
01:38
55. ** after L123A 生成式 AI 導入評估.pptx
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56. Q36 若企業決定微調 (Fine-tuning) 開源 LLM，其TCO 評估中哪項成本會顯著增加？
00:09
57. Q37 在導入評估中，應如何規劃人工審核環節的頻率和深度？
00:08
58. Q38 評估生成式 AI 在文檔摘要中的應用效益時，除了速度，還應量化哪項指標？
00:13
59. Q39 若企業決定採用 Agent (智能代理) 應用，其技術評估中應特別關注 Agent 的哪項核心能力？
01:22
60. Q40 在數據風險評估中，除了數據的隱私和機密性，還應評估什麼風險？
00:06
61. Q41 評估生成式 AI 導入的時程風險時，最大的潛在延遲點通常來自於？
00:09
62. Q42 在導入評估中，應如何評估LLM 的語義理解能力是否滿足任務需求？
00:05
63. Q43 若企業的 LLM 應用需要長期維護多輪對話的上下文，在技術評估中應關注什麼？
01:08
64. Q44 評估生成式 AI 導入的商業效益時，最不應被視為核心驅動因素的是？
00:36
65. Q45 在模型客製化評估中，若發現 RAG 效果不佳，但微調成本過高，應考慮哪種折衷方案？
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66. Q46 在組織成熟度評估中，若員工缺乏 Prompt 工程知識，應規劃什麼來緩解此風險？
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67. Q47 TCO 評估中，私有化部署的 LLM 應用，哪一項成本會逐年遞減？
00:10
68. Q48 評估生成式 AI 導入對產業競爭力的影響時，應關注什麼？
00:13
69. Q49 Agent (智能代理) 在導入評估中的風險是什麼？
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70. Q50 在內容風險評估中，應如何規劃來識別 LLM 輸出的客觀錯誤 (Factual Errors)？
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71. Slide 52
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72. ** after L123A 生成式 AI 導入評估.pptx

長度: 40:02, 發表時間 : 2025-12-26 20:15

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