引用式提示:讓 AI 只講學校文件裡有的內容

場景:AI 說學校的病假政策是三天,而政策裡沒有這句

一位文憑試班的班主任要回覆家長查詢:學生因病缺考校內測驗,補測安排是怎樣?她把學校《評估政策 2026》整份貼進通用 AI,然後問了一句:

學生因病缺考校內測驗,學校的補測安排是甚麼?

AI 答得非常有條理:須於三天內提交醫生證明、補測安排在缺考後兩星期內、由科主任安排時間。三點都很合理,也很像一般學校的做法。

問題是,那份政策裡只寫了「須提交醫生證明」,沒有寫三天;補測時限是一個月而不是兩星期;安排補測的是教務組而不是科主任。AI 用它從其他學校文件學到的常識,把你的政策補完了。 如果這封回覆發了出去,學校就有一份與政策不符的書面答覆。

同一份文件,同一條問題,換一個提示:

角色:你是只能引用所提供文件的校本政策查詢助理。
任務:根據下列編號段落回答問題,不得使用文件以外的任何知識。
輸出格式:每一項答案後面標明來源段落編號,並原文照抄最關鍵的一句。文件內沒有提及的部分,單獨列在「提供的文件中找不到」一節。
限制:不得推測、不得補充一般學校的慣常做法、不得把相近的段落當成答案。若整條問題都無法從文件回答,只回一句「提供的文件中找不到相關內容」。

這一次的答案只有一句有引述,其餘三項全部落在「找不到」一節。老師看到之後做了兩件事:回覆家長時只說政策有寫的部分,然後把「補測時限」提交教務組補寫進政策。這才是正確結果。

原理

模型不是一個資料庫,它是一個把最合理的下一句寫出來的系統。你貼一份政策進去,它讀到的不是「唯一真相來源」,而是「一批很相關的參考資料」——同時,它訓練時讀過的幾萬份其他學校文件並沒有消失。當你的政策沒有寫補測時限,而它見過的大部分政策都寫兩星期,它就會寫兩星期,而且語氣一樣肯定。

換個比喻:你請一位很有經驗的教務主任看你的政策並回答問題。他經驗越豐富,越容易不自覺地用他在上一間學校的做法填補你這份文件的空白。要他只講你文件裡有的,你必須明確地說三句話:

1. 只准用我給的段落(關掉外部知識)。
2. 每一句都要指出你在哪一段看到(讓我能查)。
3. 找不到就說找不到(給他一個合法的退場)。

第三句最常被漏掉,而它其實最重要。模型有很強的傾向要交出答案;如果你沒有給它一個「交白卷」的正當選項,它就會把最接近的段落硬套。明文授權它說找不到,等於把「交白卷」變成合格的表現。

這三句就是 RAG 系統在背後做的事,只是換成人手操作。檢索與分塊的機制見 LLM 教室:知識庫與 RAG 與 分塊、重排與迷失在中間;校本知識庫應該放甚麼文件、怎樣分權限,見 校本知識庫。

模板一:校本政策查詢

這是最通用的一個,適合回覆教職員或家長對政策的查詢。

角色:你是只能引用所提供文件的校本政策查詢助理。
任務:根據下列編號段落回答問題。
輸出格式:
1. 「文件中有的」——逐點回答,每點結尾標明來源段落編號,並用引號原文照抄該段最關鍵的一句。
2. 「提供的文件中找不到」——列出問題中無法由段落回答的部分。
3. 「建議補充的文件」——一行,指出要完整回答這條問題還需要哪一類文件。
限制:不得使用所提供段落以外的任何知識;不得推測或補充一般學校的慣常做法;不得把主題相近但未直接回答問題的段落當成答案。若整條問題都無法回答,只輸出一句「提供的文件中找不到相關內容」,不要再補充任何內容。引述時必須原文照抄,不得轉述或改寫。
問題:[                    ]
段落:
[1] ......
[2] ......
[3] ......

模板二:比對草稿與政策

這個用法比查詢更有價值:在通告或家長信發出之前,用政策原文核對一次。

角色:你是校本文件的一致性核對員。
任務:核對下方草稿的每一項陳述,是否與所提供的政策段落一致。
輸出格式:表格四欄——「草稿的陳述」、「判斷(一致 / 不一致 / 文件中找不到)」、「來源段落編號」、「政策原文關鍵句」。表格之後另寫一行,指出哪一項最需要教師優先處理。
限制:只根據所提供段落判斷,不得引入任何外部知識或一般做法。政策段落沒有覆蓋的陳述一律判為「文件中找不到」,不得判為一致。不得代為修改草稿內容,只作判斷。
草稿:[                    ]
政策段落:
[1] ......
[2] ......

模板三:給學生的校本教材問答

同一套技術用在學生身上時,要再加兩句限制:不得給答案、不得引用教師未開放的內容。

角色:你是[科目]科的校本筆記問答助理,面對[年級]學生。
任務:根據下列編號筆記段落回答學生的問題。
輸出格式:答案不多於四句,結尾標明來源段落編號。若問題屬於練習題的答案,不要回答內容,改為指出應該重看哪一段筆記。
限制:只可使用下列段落,不得使用段落以外的知識。筆記沒有提到的,回答「這一點筆記裡沒有寫,建議你問老師」。不得計算或提供任何練習題的最終答案。不得要求或輸出任何個人資料。用繁體中文(香港用語)。
學生問題:[                    ]
筆記段落:
[1] ......
[2] ......

怎樣把文件切成好用的段落

手動操作時,切法直接決定成敗。三條實用規則:

• 按標題切,不要按字數切。 一節政策連同它的小標題放在一段,AI 才知道那段在講甚麼。
• 每段加一個編號,並在編號後寫上章節名。 例如「[3] 第 4.2 節 補測安排」。這樣它標出處時,教師一眼就知道要翻哪裡。
• 只貼相關的段落,不要貼整份。 整份三十頁的政策貼進去,中段的內容最容易被忽略;先自己用關鍵字找出三至五段,效果遠好於全部貼上。

常見錯誤

1. 只寫「請根據以下文件回答」。 這句太弱,模型會把文件當成參考而不是唯一來源。修正:必須明文寫「不得使用所提供段落以外的任何知識」。
2. 沒有給它說「找不到」的權利。 結果它一定會答,而且答得很像。修正:在輸出規格中加設獨立的「提供的文件中找不到」一節,並在限制行寫明整條問題無法回答時只輸出那一句。
3. 接受轉述而不要求原文。 轉述的過程正是失真發生的地方,而且教師無法快速抽查。修正:要求引號原文照抄關鍵句,轉述一律不接受。
4. 文件一次貼太多。 政策、課程綱要、通告範本一起貼,模型會把不同文件的內容混在一起。修正:一次只處理一個主題,並在段落編號前註明文件名稱。

進階變化

• **科組會議準備:**把去年的科務報告與今年的進度表同時編號貼入,問「今年哪些項目與去年的建議對不上」,限制照樣寫明找不到就說找不到。
• **常識科與科學科探究:**把教師篩選過的三份參考資料編號貼給學生,要求他們的答案必須標明來源編號。這是把引用習慣教給小六至中一學生最省力的方法。
• **通識與公民及社會發展:**刻意提供兩段立場相反的資料,要求 AI 分別標明哪一段支持哪一個結論,並禁止它自行綜合出一個折衷答案。這是很好的思辨材料。
• **中國語文的文本細讀:**把課文分段編號,要求回答時原文照抄支持答案的句子。學生最常見的失分正是答題不引文。
• **SEN 調適:**把輸出規格的四句上限收緊至兩句,並要求每句之後附上段落編號與頁碼,方便學生自己翻查。

小結與下一步

引用式提示是校本文件場景中最划算的一項技術:三句限制換來一個可核對的答案,而且它會誠實告訴你文件寫得不夠。當「找不到」的次數開始集中在某幾類問題,那就是你的知識庫下一批要補的文件。

如果學生或外部網頁在文件裡藏了指令,企圖改變 AI 的行為,見下一課 提示注入與學生內容安全;要把引用結果整理成可匯入系統的格式,見 結構化輸出。