從生活小需求到AI客服的第一次嘗試
前陣子在朋友的咖啡店幫忙，常常被顧客問到商品規格、促銷活動，手動回覆真的很吃力。於是我決定把 LINE 官方帳號跟 AI 連結起來，先在測試環境安裝了 Gemini 與 ChatGPT 兩個模型，想看看雙模型驗證到底能不能減少「幻覺」回答。
設定上，我先建立了一份固定的 FAQ 知識庫，裡面只放正式的價格、規格與常見問題。接著在 Prompt 中加入「禁止自行推測」的指令，並把超出範圍的問題自動轉給真人客服。這樣的流程在檔案裡叫做「限制式回覆」與「自動轉接」，實作起來其實蠻直觀的。
雙模型驗證真的有用嗎？
在測試階段，我先讓 Gemini 先判斷客戶的意圖，像是「想查詢訂單」或「想了解新品」。如果意圖清楚，就交給 ChatGPT 產出符合品牌語氣的回覆。結果發現，當問題涉及價格或庫存時，ChatGPT 仍會偶爾自行補充資訊，但因為 Gemini 同步檢查，會把不在知識庫內的回覆標記為不合格，直接切回真人。
整體來說，雙模型的交叉驗證讓錯誤回答的機率明顯下降，特別是避免了 AI 自行編造優惠資訊的情況。對於需要 24 小時自動客服的電商或預約服務，這樣的架構比單一模型更可靠。
最後補充兩個常見問題，方便剛開始接觸的朋友參考：
Q1: 為什麼要建立 FAQ 知識庫？
因為 AI 只有在限定的資料來源內才能保證回覆正確，知識庫相當於「防止幻覺」的第一道防線。
Q2: 雙模型驗證需要什麼樣的技術條件？
基本上只要有兩個可呼叫的 API（如 Gemini 與 ChatGPT），再加上簡單的路由邏輯，就能在 LINE 官方帳號上實作。
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