校本知識庫(RAG):讓 AI 引用學校自己的教材與政策,並標明來源

一句話答案:校本知識庫讓 AI 由「知道天下事」變成「知道你學校的事」——上傳課程、教材、政策與通告範本,AI 回答時先檢索、再作答、並標明來源。文件屬於學校,可隨時整套匯出,不會用於訓練模型。

通用 AI 的盲點

問通用 AI「我校小四上學期中文教到哪一課?」「學校的功課政策是什麼?」「幫我按學校格式寫一份通告」,它只能猜。原因很簡單:它從未讀過你學校的文件。RAG 解決的就是這個問題。

RAG 怎樣運作(教師版)

1. 上傳:把文件(PDF、Word、簡報、網頁)放入知識庫,系統切成段落並建立索引。
2. 檢索:教師或學生提問時,系統先找出最相關的幾個段落。
3. 生成:AI 根據這些段落作答,並附上「來源:《功課政策 2026》第 3 節」。
4. 追溯:使用者可以點開來源核對。

重點:文件不會進入模型訓練,只是在回答時被「翻閱」。

知識庫應放什麼?

六個應用場景

1. 備課:「按本校小五數學第 6 單元的學習目標生成教案」——AI 引用校本進度表,不用教師重述。
2. 導師:學生問「這一課的重點是什麼?」——導師引用教師開放的校本筆記,而不是網上任意資料。
3. 評卷:AI 以科組評分準則初評,回饋引用準則條文。
4. eAdmin:草擬通告時自動沿用學校範本與稱謂。
5. 教職員問答:「本校 SEN 學生考試調適的申請流程?」——引用政策文件並標明章節。
6. 新教師入職:一個對話介面回答校規、系統、流程問題,來源可核對。

權限設計

• 全校:所有教職員可檢索(政策、行政範本)。
• 科組:只有該科教師(進度、教材、準則)。
• 班級:教師開放給某班學生的教材。
• 個人:教師自己的筆記。

學生模式只能檢索「班級」層級中教師開放的文件,並經過安全守門。

品質維護

• 每份文件標記科目、級別、學年與負責人;
• 版本管理:更新政策時舊版保留但不再被檢索;
• 每學期由科主任檢視一次過期文件;
• 檢索日誌顯示哪些文件最常被引用、哪些問題找不到答案(=需要補充的文件)。

資料屬於學校

知識庫是學校多年累積的知識資產。合格的平台必須讓學校:

• 隨時整套匯出(原檔 + 索引元數據),不收費、不設限;
• 刪除任何文件後,AI 即時不再引用;
• 合約終止時協助遷移並提供刪除證明。

知識庫越用越有價值——正因如此,它必須完全屬於學校。

導入建議

1. 第一個月只放三類文件:課程進度、功課政策、通告範本。
2. 讓 eAdmin 與備課工具先用起來,教師感受到「像我們學校」的差別。
3. 第二個月開放科組層級,由科主任負責上傳教材與準則。

小結

RAG 把 AI 從「聰明的外人」變成「熟悉校情的同事」。文件在學校手上、可隨時取回、不被訓練——這是校本 AI 平台與通用工具最根本的分別。