有時候我們向AI問問題或提出我們的需求，並且它也生成了回應給我們，但有時候我們也不知道它生成的內容是好是壞，這時候評估AI的輸出品質就很重要了。

評估品質可以幹嘛？
啊不然你要放它爛喔(不是)
AI可能有幻覺的問題：模型有時會亂編內容，講一些2266，看起來合理卻是錯的。
專案需要穩定性：如果要用於產品或商業決策，品質要有標準。
可迭代改進：要知道問題在哪裡，才能調整 Prompt、資料或模型。

評估品質的方向
大概可以分成幾項 :
正確性 (Accuracy) : 事實是否正確、數據是否正確?
完整性 (Completeness) : 是否涵蓋關鍵要點?
一致性 (Consistency) : 前後敘述有無矛盾?
相關性 (Relevance) : 回答是否與問題直接相關?
清晰度 (Clarity) : 語句是否易懂、結構是否合理?
引用與可追溯性 (Traceability) : 有無標註來源、是否能驗證?

評估品質的方法

1. 基本人工檢查
   可以自己先檢查日期、數字、專有名詞等比較容易簡單找到正解的部分來檢查，並比對官方來源。

2. 反問 AI 自己
   對同一輸入再次詢問：「請提供來源」或「請檢查剛才的答案是否正確」。
   雖然不能完全相信，但有時AI能自己抓出明顯錯誤。

3. 使用多模型交叉驗證
   把同一問題分別丟給不同 AI（像同時詢問GPT與Claude之類的）。
   如果不同模型間的答案差異很大，就要特別注意答案的正確性。

稍微提升輸出品質的方法
加強 Prompt：要求附上來源或逐步推理。
結合 RAG：用自己的資料庫替代模型記憶。
多輪驗證：先問重點，再要求總結，檢查是否有問題。