在這個網友三秒鐘換一個話題的時代，品牌、公關與決策者最常遇到的挑戰就是：到底該相信哪一則消息？掌握輿情變得比以往更重要，但也更困難。然而，隨著 AI 技術的突破，尤其是大型語言模型（Large Language Model, LLM）與檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的應用，讓我們終於有機會將看似雜亂無章的網路資訊，轉化為具體、清晰、可用的決策依據。
傳統的輿情平台，多半只能提供資料蒐集與基礎數據分析，而現在，我們可以進一步「讓 AI 幫你做筆記」。所謂的「筆記鏈（Chain-of-Note）」技術，是指 LLM 在回答問題之前，先對大量資料進行分析與註記，過程中將所有資訊依據與問題的相關程度進行分類：完全相關、部分相關、不相關。透過這樣的分類機制，LLM 能有效排除雜訊與資訊衝突，只保留真正有價值的內容作為回應依據。
舉例來說，假設近期某餐廳被網友爆料疑似造成顧客食物中毒，品牌方需要快速釐清輿情，避免事態擴大。LLM 在接收到「X 餐廳是否有食物中毒事件？」這樣的問題後，會檢索各種資料來源並進行判讀。一則社群貼文提及肚子不適，會被標註為「部分相關」；一篇媒體報導引述餐廳聲明、說明正配合衛生單位調查，則是「完全相關」；另一篇提到競品推出新品菜單的文章則被歸類為「不相關」。最後，系統整合資訊，回應如下：「根據 X 餐廳 3 月 31 日聲明，針對顧客反映的不適狀況，已主動暫停相關品項供應，並配合主管機關進行調查。」而這樣的智能過濾與分類過程，就像是讓 AI 先幫你讀完新聞、整理筆記、消除誤差後，再產出一份具邏輯且可信的回應。不只是快，更是準，這正是 AI 在輿情分析上的關鍵突破。
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