AI Grounding
AI 證據連結
AI 證據連結是業界常用說法，指把 AI 生成的內容或操作，連到提供的證據、找到的來源或可信系統資料。做法和評分方式各不相同，目前沒有單一標準流程。
另一個例子
員工詢問沒用完的假能否留到明年。每個說法都要連到目前核准手冊的正確章節。也要顯示生效日期，並排除互相衝突的舊內容。只顯示引用，不代表來源真的支持說法。
主要部分
- 01權威證據
- 02連結來源的 claim
- 03蘊含檢查
什麼時候用
當答案中的每項說法都要連到可信資料時，可以使用這個詞。還要檢查資料是否真的支持這項說法。
什麼時候不要用
還沒逐項檢查說法前，不要把做過搜尋、顯示引用或使用很長的提示，直接當成證據連結成功。
程式裡的名稱
claim → supporting source span → entailment check 上線前要檢查
檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。
預期成果：使用或評估 AI 證據連結 (AI Grounding)，讓 AI 行為可以衡量，也能連回證據。 使用者情境：員工詢問沒用完的假能否留到明年。每個說法都要連到目前核准手冊的正確章節。也要顯示生效日期，並排除互相衝突的舊內容。只顯示引用，不代表來源真的支持說法。 AI 方法或概念：AI 證據連結 (AI Grounding)。 適用理由：當答案中的每項說法都要連到可信資料時，可以使用這個詞。還要檢查資料是否真的支持這項說法。 不應使用的情況：還沒逐項檢查說法前，不要把做過搜尋、顯示引用或使用很長的提示，直接當成證據連結成功。 AI 要求：定義輸入與參考證據。設定模型和工具權限。使用有版本編號的評估資料與指標。說明失敗、拒答、隱私、速度與成本限制。 營運防護：保留可查詢記錄，並隱藏其中的敏感資料。提供使用者看得懂的安全退路。標出必須由人員覆核的步驟，並定義模型或提示詞的回復方式。 驗收條件：在有版本編號的評估集上記錄目前基準與目標。測試邊界案例與惡意輸入。驗證安全退路、監控、權限與回復方式。 證據與限制（證據邊界）：沒有一份官方標準能管到全部內容。不同團隊、平台或框架的用法可能不同。 待確認：目標任務、模型與版本、評估負責人、參考資料、風險門檻、工具權限，以及正式環境的安全退路。
檢查這份需求
請 AI 程式助手檢查目前如何使用 AI 證據連結 (AI Grounding)。 定義：AI 證據連結是業界常用說法，指把 AI 生成的內容或操作，連到提供的證據、找到的來源或可信系統資料。做法和評分方式各不相同，目前沒有單一標準流程。 正式環境檢查：檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。 修改程式前，先列出看到的證據、缺口、嚴重程度，以及最小且安全的修正。