今天主要的目標是讓我的 AI 助理「更準」。我發現雖然它可以回答問題，但有時候會抓錯重點，所以我決定花一整天重新整理知識庫的內容。

我先打開 Dify 的 Knowledge Base，檢查之前上傳的檔案。
發現有些筆記內容太雜，像是把不同章節放在同一個 PDF 裡。
我把資料重新分成幾個主題：
1. 醫學資訊與標準（FHIR、HL7、DICOM）
2. 資訊安全與加密技術
3. 科技管理與創新應用
每個主題都轉成乾淨的 TXT 檔，只保留重點句子、移除重複內容。再重新上傳進 Dify，讓它自動重新切 chunk（分段）。

測試結果
我問它：「請用簡單方式說明 HL7 和 FHIR 的差別。」
→ 這次回答比以前更清楚，直接講出重點：「FHIR 是 HL7 的新版本，設計給現代網路應用使用。」
我又問：「加密技術在醫學資訊裡的用途是什麼？」
→ 它回答時沒有再亂引用其他文件的內容，而是精準地用我第二個資料集的段落作解釋。
平均回答時間也變快，感覺檢索範圍縮小後效率提升了。

我學到資料乾淨度決定準確度。舊資料太雜、太長，AI 會誤判段落關聯。分主題上傳比整本筆記好，因為 AI 檢索時能更快找到對應段落。語氣提示（Prompt）搭配乾淨知識庫，會讓回答穩定又自然。

心得
今天雖然花很多時間在整理檔案，但收穫超大。我發現 AI 的「聰明」其實很大一部分來自使用者給它的資料。就像學生考試一樣，筆記整理得好，答題才會準。現在的助理不但反應更快，也更懂我想要的答案，這讓我更確定，只要資料維護得好，AI 就能越用越貼近我的風格。