在前幾天的旅程中聚焦於打造能夠融入工作流程、解決特定任務的 AI 助理，然而在一個知識迭代速度日益加快的時代，尤其是在生成式 AI 領域，另外一個根本性的挑戰那就是溝通的認知不對稱性。

當團隊成員在一場會議或一份文件中，對同一個關鍵名詞（如 "RAG", "LoRA", "Semantic Kernel"）的理解存在落差時，溝通的效率與品質便會大打折扣。

這些新興名詞往往過於技術性，或是缺乏一個直觀易懂的解釋框架，為了解決這個語義鴻溝 (Semantic Gap)的問題，今天這位新成員：概念解析與視覺化助理 (Concept Deconstruction & Visualization Assistant)新成員加入到助理小隊，然後它的核心任務是加速並深化使用者對特定概念的理解。

本日分享內容的核心，在於探討如何將 AI 的輸出，從單純的「文字」，進化為「文字 + 視覺化圖表」，並思考此一模式在企業內部知識傳承上的延伸應用。

從定義到洞悉：打造「概念解析與視覺化助理」

在日常工作中當我們遇到一個不懂的術語時，直覺反應是去搜尋潛在可參考的網路來源，但從傳統的搜尋結果中往往是一大段文字或者是偏向摘要的結果，這個情況下需要在大腦中自行消化、整理、並建構出知識的框架，過程不僅耗時，且效果因人而異。

構想這位助理的價值主張並非取代搜尋，而是優化搜尋後的認知過程，它被設計為一個能將抽象概念具象化的「知識轉譯器」。

核心價值在於它不僅回答「這是什麼？」，更透過視覺化的方式，清晰的呈現和描述「它是如何構成的」或「它的運作流程」

第一階段：建立一個基於公有知識的視覺化解釋引擎

我們設計的第一步，是讓這位助理具備一個廣泛且權威的知識基礎，並賦予它將知識轉化為圖表的能力。

1. 知識來源 (Knowledge Source): 我們將其主要的外部知識來源，鎖定在全球最大的協作百科全書—維基百科 (Wikipedia)。當使用者提出一個名詞或一個包含特定術語的句子時，助理會優先在 Wikipedia 的知識領域中進行檢索與資訊擷取。

2. 核心能力—視覺化引擎 (Visualization Engine): 此角色取得來自維基百科的該名詞文字解釋後，接著會執行以下幾個步驟：

   • 摘要與結構化： 助理會再次調用 LLM 將擷取到的文字內容進行濃縮，並提煉出核心的組成元素、步驟或關聯性。
   • Mermaid 語法生成： 接著會將這些結構化的資訊，自動轉換為 Mermaid 圖表標記語言。Mermaid 是一種能用純文字語法來生成流程圖、心智圖、時序圖等圖表的工具。
   • 合併輸出： 最後助理會將「純文字解釋」與可被渲染的「Mermaid 圖表」一併回覆給使用者。

應用場景範例

一位專案經理在閱讀技術文件時，看到「Retrieval-Augmented Generation (RAG)」這個詞，他可以直接向助理提問：

「用白話解釋什麼是 RAG，並畫出它的運作流程。」

助理的回覆將會包含五個層次的答案。

【詳細解釋】

這一層的作用是鋪陳整體回答的架構，不是直接解釋名詞，而是說明為什麼要用分層方式來回答。

「不同使用者的知識背景與需求差異很大，所以回答不能只停留在單一層次。

五個層次的設計，能兼顧從初學者到專業人士的理解路徑，並把一個抽象名詞拆成由淺入深、由直觀到系統化的完整認知過程。」

【簡單來說】

定義：用比喻或口語化方式，幫助初學者快速抓住核心概念。
涵義：降低理解門檻，建立第一層印象。

「RAG 就像一個會先查資料的助理，而不是只靠記憶回答的人。」

【直接範例】

定義：針對使用者詢問的名詞本身舉例，讓抽象名詞具象化。
涵義：避免回答只停留在文字定義，幫助使用者馬上看見實例。

「例如問：『現在台北天氣如何？』
傳統模型只能依靠舊知識回答；
RAG 模型會先檢索最新的天氣資料，再生成回覆。」

【延伸思考範例】

定義：提供生活化或跨領域的對比，讓使用者理解這個名詞的價值與應用意義。
涵義：不僅知道「是什麼」，還能理解「為什麼重要」。

「就像問朋友最近有什麼好電影：
如果他只靠記憶回答，是傳統模型；
如果他先查影評再回答，就是 RAG 的做法。」

【流程圖總結】

定義：用視覺化方式呈現運作機制或結構。
涵義：讓使用者快速建立系統化理解，加深記憶。

graph TD
    A[使用者提問] --> B{檢索器 Retriever};
    B --> C[外部知識庫 / 向量資料庫];
    C --> D[相關資訊 Chunk];
    A --> E{生成器 Generator / LLM};
    D --> E;
    E --> F[結合上下文後的精準答案];

為什麼需要這五個層次？

1. 詳細解釋 → 說明回答設計背後的用意，建立學習路徑。
2. 簡單來說 → 用比喻幫助快速入門。
3. 直接範例 → 名詞具象化，避免抽象化學習。
4. 延伸思考範例 → 擴展視野，理解價值與應用場景。
5. 流程圖總結 → 系統化與視覺化，加強整體理解。

這樣的結構能讓一個名詞的解釋，從「直覺 → 實例 → 思考 → 系統化」逐層展開，滿足不同層次使用者的需求。

引導思考：從外部知識到內部智慧的延伸

這個基於 Wikipedia 和 Mermaid 的「特定名詞解釋助理」只是一個起點，然後可以將這個思考框架應用到企業的內部場景中：

1. 內部資源的應用情境：

• 內部術語字典： 企業內部充滿了各種專案代號、部門縮寫、特定技術架構的名稱。我們是否可以將助理的知識來源，從 Wikipedia 切換至公司的 Confluence、SharePoint 或內部知識庫？讓它成為新進員工的良師益友，當新人看到「提交 SRF 流程」或「Project Titan」時，能立即獲得圖文並茂的解釋。
• 產品知識庫： 對於業務或客服人員，可以讓助理學習公司的產品規格書。當被問及「我們產品的 A 功能與 B 功能有何不同？」時，助理不僅能文字說明，更能畫出功能比較的結構圖。

2. 視覺化呈現的流程應用：

• 標準作業流程 (SOP) 的視覺化： 除了名詞解釋，這種視覺化能力最適合應用在「流程」的說明上。當使用者提問「如何申請差旅費？」時，助理不再是丟給他一份冗長的 PDF 文件，而是直接生成一個從「填寫申請單」到「主管審批」再到「財務撥款」的清晰流程圖。
• 故障排除指南 (Troubleshooting Guide): 當 IT 人員接到報修時，可以讓助理將複雜的除錯步驟，轉化為一個帶有條件判斷的決策樹圖表，引導使用者一步步解決問題。

結論

今天的「概念解析與視覺化助理」，為我們的 AI 助理小隊帶來了一項全新的維度—加速認知。它證明了 AI 的價值，不僅在於處理和生成資訊，更在於以更符合人類大腦吸收習慣的方式來呈現資訊。將文字視覺化，是將數據轉化為洞見的關鍵一步，也是未來企業導入 AI 以沉澱組織智慧、降低內部溝通成本的必然演進路徑。