CIRCUIT LIVE // TELEGRAM #2026-1110-B
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FDE FIELD NOTES // 實戰筆記 STATUS: PUBLISHED
TELEGRAM #2026-1110-B · DATE: 2026-11-10 · 3 MIN TRANSMISSION

FDE 駐點筆記:企業導入 AI 最怕的不是笨,而是「自信滿滿地胡說八道」

在法律、移民、金融與跨國架構諮詢場景中,95% 準確率等於不及格。這篇記錄我們如何用 Citation Guardrails 把無來源幻覺壓到 0%。

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  1. 01 // 為什麼單純把 PDF 丟進向量資料庫會失敗?

01 // 為什麼單純把 PDF 丟進向量資料庫會失敗?

許多公司以為做完 RAG(檢索增強生成)就能上線,結果實測時發現:當條款有年份版本差異或例外條件時,模型會把兩份不同方案的門檻混在一起回答。

  1. 結構化切片:入庫前先將文件拆成「適用對象、硬性門檻、例外條款、生效日期」欄位。
  2. 強制雙向綁定:模型每寫出一個主張 (Claim),必須在 JSON 欄位附上對應的 source_id 與原文片段。
  3. 決定論攔截器:後端檢查若 source_id 不存在或信心分數低於門檻,直接標記為 [需人工補件],禁止產出模糊推測。

你的團隊也有大量專業文件與SOP需要AI化嗎?

我可以以 FDE (Forward Deployed Engineer) 模式協助你們從資料清理、Guardrail 設計一路做到上線驗收。

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