以原書的企業知識搜尋情境，理解大型語言模型如何把對話介面與內部資料庫、文件庫結合。
原書假設員工想查詢公司的現行差旅報銷政策。過去可能需要逐一搜尋人力資源入口網站與 PDF 文件；現在可直接用自然語言提問，由系統從企業內部的結構化與非結構化資料中找到相關政策、解釋規則並回傳精簡回答。
| 項目 | 原書情境 |
|---|---|
| 使用者問題 | 目前公司的差旅報銷政策是什麼？ |
| 資料來源 | 內部資料庫、文件庫、人力資源入口網站與 PDF 文件 |
| 輸出 | 相關政策、規則解讀與精簡脈絡化回答 |
可建立 問題｜檢索來源｜來源日期｜回答｜引用／連結｜人工查證？ 表，追蹤回答是否來自最新且有效的政策文件。
原書未提供搜尋時間或正確率數字，因此不補造效益比例。
企業聊天機器人的價值不只是「會聊天」，而是能在受控企業資料中快速找到正確脈絡。若資料版本失控，再流暢的回答也可能引用錯誤政策。
只使用以下企業政策文件回答問題，列出使用的文件與版本；若資料不足請明確說明，不得以一般常識補空白。
**題目：**若資料庫同時存在 2024 與 2025 兩版政策，模型應直接混合嗎？
**參考解答：**不應。應先確認目前有效版本，再回答並保留來源可追溯性。