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  • 工具介紹:
    Delphi AI打造你的24/7數位分身:教練、答問、課程,全程陪伴,放大影響力,清晰帶領,不再過勞。節省心力,時間無限延展。
  • 收錄時間:
    2025-10-21
  • 社群媒體&信箱:
    linkedin twitter instagram tiktok

工具資訊

什麼是 Delphi AI

Delphi AI 是一款面向教練、顧問、教育者與內容創作者的 數位分身與智慧助理平台,透過蒐集與結構化你的專業知識,建立一個可 24/7 回應的「數位你」,用於教練、Q&A、教育與社群互動。其核心價值在於把重複性的答疑、導學與基礎教練流程自動化,讓專業者能在不過度消耗的情況下擴大影響力、提升觸達與服務品質。Delphi AI 強調語氣與方法論的一致性,可根據你的內容、課程與作業流程進行調適,並提供回饋迭代與使用洞察,協助你持續優化知識庫,將專業以可擴充的方式服務更多受眾。

Delphi AI 主要功能

  • 專屬數位分身訓練:以你的文章、課程、講義或常見問題建立知識庫,讓回覆風格與方法論貼近你的個人品牌。
  • 多輪對話與教練流程:針對常見議題設計對話腳本,支援引導式提問、步驟化教練與學習路徑。
  • 語氣與邊界控制:設定可回答與不回答的範圍、參考依據與語氣,維持內容一致與合規。
  • 內容來源整合:彙入文章、投影片、教材摘要與 FAQ,集中管理可被引用的權威內容。
  • 嵌入與分享:以連結或嵌入方式放入網站、課程平台或社群空間,擴大受眾觸達。
  • 學習與優化:依使用者提問與回饋持續微調,改善答案的準確性與可讀性。
  • 洞察分析:追蹤熱門問題、對話量與滿意度,回饋課程設計與內容更新方向。
  • 升級至真人:為複雜或高風險情境設置交接機制,確保必要時由真人教練或顧問接手。

Delphi AI 適用人群

適合希望將專業規模化與常態化服務的 教練、顧問、講師、培訓單位、創作者與社群經營者。亦適用於需要 24/7 智能問答與學習引導的線上課程、會員社群、知識型企業或專業服務機構,用於新手導引、課前預備、課後複習、常見問題解答與基礎諮詢分流。

Delphi AI 使用步驟

  1. 註冊並建立專案:定義你的數位分身名稱、定位與主要服務對象。
  2. 匯入知識來源:上傳文章、講義、課程大綱與 FAQ,建立可引用的權威內容。
  3. 設定語氣與邊界:調整回覆風格、適用範圍與不提供建議的情境。
  4. 設計對話流程:為常見任務(如入門評估、學習路徑、習題輔導)建立步驟化腳本。
  5. 測試與微調:以真實問題試跑,修正不足並補充知識庫。
  6. 發布與嵌入:將助理以連結或嵌入碼佈署到網站、課程平台或社群。
  7. 監測與優化:透過使用洞察更新內容,並針對高複雜議題設置真人接手。

Delphi AI 行業案例

教練與顧問:建立入門評估與行動計畫的自動化流程,先行收集背景資料並回覆常見問題,真人只專注於高價值的一對一諮詢。

教育與培訓:作為課程的 24/7 助教,提供重點複習、作業指引與考前練習,並彙整學生的共通盲點,回饋課程優化。

專業服務機構:提供政策、流程與服務範圍的即時 Q&A,降低客服與前期溝通成本,建立一致且可追溯的知識庫。

內容創作者與社群:在會員空間提供延伸閱讀建議、工具清單與學習路徑,提升互動時長與續訂率。

Delphi AI 優點和缺點

優點:

  • 24/7 可用,擴大觸達與回應速度。
  • 以你的語氣與方法論輸出,維持品牌一致性。
  • 自動化常見問答與引導流程,節省重複性工作。
  • 可嵌入多種場域,便於分發與接觸新受眾。
  • 提供使用洞察,幫助迭代課程與內容策略。

缺點:

  • 建置初期需要投入時間整理與結構化知識。
  • 在複雜或高風險情境可能出現不準確回答,需設置真人監督。
  • 對隱私與授權內容需謹慎管理,以避免資料外泄或誤用。
  • 情緒支持與高度情境化判斷仍以真人互動較佳。

Delphi AI 熱門問題

  • 問題 1: 需要會寫程式才能使用嗎?

    不需要。通常透過介面上傳內容、設定語氣與邊界即可建置數位分身,並以嵌入碼或連結發布。

  • 問題 2: 可以限制它只依據我的資料回答嗎?

    可透過邊界與來源設定,限制回答僅基於你提供的知識庫,並為敏感議題加入「轉交真人」規則。

  • 問題 3: 支援哪些使用情境?

    教練引導、課程助教、FAQ、入門評估、學習路徑建議與社群互動等皆可,能覆蓋從前期導入到課後支持的多種場景。

  • 問題 4: 可以嵌入我的網站或課程平台嗎?

    可以。一般提供嵌入碼或分享連結,快速整合至官網、知識庫或學習管理系統。

  • 問題 5: 會取代真人教練或顧問嗎?

    不會。Delphi AI 用於處理重複性與標準化任務,複雜決策與深度輔導仍需要真人介入。

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