準備英文面試？讓發音更道地的免費工具：單字、句子都能練|數位時代 BusinessNext

準備英文面試？讓發音更道地的免費工具：單字、句子都能練

「YouGlish」整合網路影片讓使用者查詢某個單字或某段話如何發音，這些影片就是從YouTube而來，YouGlish透過抓取、分析影片資料建立出搜尋引擎，使用者輸入單字後就馬上跳出相關段落的影片。

以前學校老師都說多看英文電影、報紙或聽英文廣播可以增進英文學習效果，對於記憶單字或發音特別有用，很早以前就有開發團隊想到整合 YouTube 影片學英文，透過互動方式一邊看自己想看的影片一邊學習英文，不僅讓學習更有趣也不枯燥乏味，也能同時學習語言並增廣見聞，這個服務就是知名的 VoiceTube 英文學習網站。以 YouTube 龐大的影片庫還能發展出什麼樣有趣的應用呢？接下來要介紹的就是一個和語言學習相關的免費資源。

本文要推薦的「YouGlish」整合網路影片讓使用者查詢某個單字或某段話如何發音 ，這些影片就是從 YouTube 而來， YouGlish 透過抓取、分析影片資料建立出搜尋引擎，使用者輸入單字後就馬上跳出相關段落的影片，直接提供你包括上下文的真實發音方式 。

不同於一般翻譯工具例如 Google 翻譯的語音功能，YouGlish 發音來自 YouTube 影片，而且包含上下段落， 可以放慢播放速度或反覆聆聽，當然在發音上也會更貼近真實。YouGlish 目前已經收錄超過 3000 萬支影片 ，除了支援英文外也可查法語、西班牙語、義大利文、葡萄牙語、德文和中文。

網站名稱：YouGlish
網站鏈結：https://youglish.com/

STEP 1

開啟 YouGlish 網站後會看到一個搜尋框和說明，這項服務目標是使用 YouTube 改善使用者的英文發音，當前收錄三千萬個影片段落，為你提供快速、中立客觀的答案，因為這些發音都是來自真人真實情境。

從搜尋框旁邊可選擇不同語言，或是搜尋時只顯示特定的語音內容。

STEP 2

搜尋某個單字後 YouGlish 會給出搜尋的所有結果，例如我在搜尋時找到 11 個影片，這個服務的運作方式大致是這樣的：播放包含這個單字的影片段落，並且會包含前五秒或是上一段話，如此一來就能知道這個單詞在一段句子中會如何發音。

影片下方會有字幕，讓使用者在聆聽時可以一邊對照。YouGlish 主要功能列在最下方，底下的兩個綠色按鈕分別是跳到下一段影片或返回上一段影片，中間的三個按鈕則是往前倒轉五秒鐘、重新播放或暫停，對於要仔細反覆練習發音來說非常有用。

STEP 3

有些單字確實不是很好發音，我想大部分的人都會求助於 Google 翻譯或其他翻譯工具的朗讀功能，透過 YouGlish 從 YouTube 上擷取出的影片利用更自然的方式學習發音。某些影片聲音可能不是很清晰或是講話速度很快，也都可以快速重複播放，搭配上內建的字幕達到事半功倍的效果。

STEP 4

前面有提到 YouGlish 除了可以學英文，還提供法語、西班牙語、義大利文、葡萄牙語、德文和中文，不過影片數量就不如英文那麼龐大，不同語言的運作方式基本上相同。

如果你有留意，YouGlish 每個影片下方還會有儲存、分享功能，可以將影片儲存在自己的帳號裡（必須要在服務上免費註冊一個帳號），同時加上那段句子、關鍵字、語言和備註等項目方面日後檢索。

值得一試的三個理由：

輸入單字找出相關 YouTube 影片，讓你從真實情境學習發音
支援英文、法語、西班牙語、義大利文、葡萄牙語、德文和中文
搭配字幕及前後文段落，可重複播放或跳轉

責任編輯：江可萱

本文授權轉載自：免費資源網路社群

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。