AI 回答很多,卻不懂我的店

VDine 先把已接入的點餐與訂單放進同一份營運事實,再讓日報與小 V 沿著這些證據回答;資料不足時應明說,不假裝知道。

  1. 先建立同一份營運事實 讓已接入訂單、菜單與狀態有可追查來源。
  2. 再用規則產生日報 KPI 由規則計算,AI 只整理敘事。
  3. 最後才讓顧問查詢與行動 小 V 依角色與店別查資料,操作受控。

這不是「裝一個聊天機器人」

如果 AI 不知道你的菜單、訂單、店別與權限,它再會說話也只能提供通用答案。VDine 的順序是先接營運事實,再提供 AI 問答與受控行動。

邊界

未接入的資料不會自動出現;資料不足、涉及過敏或需要營運判斷時,系統應說明限制並交由真人處理。

先做一次資料可用性盤點

開始前先列出目前能查到的菜單、訂單、日報、店別與角色權限。每一類資料都要有負責維護的人,也要知道最後更新時間;沒有來源的資訊,不應成為回答依據。

從一個可追查問題開始

第一個問題不要問「怎麼讓生意更好」,而是問「今天午餐客單比上週同期低,依哪些訂單與品項看得出來?」先確認回答能回到來源,再逐步擴大問題與操作範圍。

這些情況直接交給真人

涉及過敏與食品安全、資料彼此矛盾、來源尚未接入,或要求超出角色權限時,不應繼續猜測。系統要保留已知上下文,交給有責任與權限的人判斷。