在多數企業中， Excel 試算表幾乎是必備的工具與技能。我們習慣把各種業務紀錄、管理資訊與需求清單，放進那些整齊排列的格子裡。對人類而言， Excel 結構清楚、邏輯分明，甚至被視為「高度結構化資料」的代表。
然而當企業開始導入生成式 AI，或甚至嘗試打造能主動執行任務的 AI Agent 時，卻經常遇到一個反直覺的現象：人類覺得清楚無比的 Excel ，在 AI 眼中反而難以理解。問題並不在於模型不夠聰明，而在於我們正用為人類閱讀與計算設計的資料格式，要求 AI 進行高度依賴上下文的語意理解與推理。
本文將從 AI 的閱讀與理解方式出發，說明為什麼 Excel 並不適合作為生成式 AI 或 AI Agent 的知識來源，並說明如何使用技術格式 Markdown ，讓資料成為連結企業知識與 AI Agent 智慧的關鍵橋樑。
AI 的大腦是如何「閱讀」的？
想要理解 Excel 試算表為什麼不適合做為 AI 的知識庫，必須先理解生成式 AI 的核心 —— 大型語言模型（LLM）處理資訊的基本方式：
1. AI 讀的是「線性文字」，不是「二維表格」
想像你在閱讀一份客戶提供的合約，你的視線是從左到右、由上至下，一格一格往下讀的，這就是「線性」閱讀。 AI 模型本質上是一個文字接龍高手，它被訓練閱讀海量的文章、書籍、程式碼，強項在於理解一段連續文字的上下文關係（Context）。
- 人類看 Excel 試算表
我們是「二維」視角閱讀，眼睛可以自由地上下左右掃描。當我們看到第 50 列某個儲存格內容是「 3,000 」時，我們會自動往上瞄一眼同直欄第 1 列的標題「預算」，瞬間理解這代表「預算 3,000 元」。
- AI 看 Excel 試算表
當 Excel 在被轉換成機器可讀格式後，往往會被「壓扁」成一條冗長的文字流，原本對人類理所當然的空間關係與對齊資訊，並不會被自然保留下來。
2. 為什麼 Excel 會造成 AI 的「上下文遺失」
試想一下，如果把一張巨大的 Excel 試算表拆成一句句的話唸給你聽，內容大概會像是這樣：
「第一格：ID001、第二格：王小明、第三格：經理…（中間省略五百字）…第五百格：待追蹤。」
當你聽到「待追蹤」這三個字時，是否還記得它屬於哪一個人、哪一個專案？
這正是 AI 在 RAG（檢索增強生成）架構下面臨的核心困境：為了提升搜尋效率，系統必須將大量資料切成小塊（Chunks）。這對 Excel 試算表來說是致命傷：當資料被切塊後，資料列往往會與標題列分離。
例如當 AI 看到一個孤立的片段：
狀態：生氣
AI 將無法判斷：
- 是哪一位客戶生氣？
- 是對哪個產品或專案不滿？
- 接下來應該採取什麼行動？
一旦上下文斷裂， AI 就無法進行可靠推理，更不可能主動執行任務。
Markdown 為何是 AI 喜愛的語言
如果說 Excel 是人類為了「計算」而發明的格式，那麼 Markdown 可以說是為了「被數位閱讀與寫作」而生的格式，而這正好符合 AI 的運作邏輯。
1. 什麼是 Markdown
Markdown 是一種極簡的標記語言，它不追求複雜排版，而是專注於表達文字之間的階層與語意關係，例如：
- # 代表大標題
- ## 代表次標題
- – 代表清單項目
- – [ ] 代表未完成的待辦事項
- – [x] 代表已完成的待辦事項
- ** 代表強調（粗體）
2. Excel vs Markdown
讓我們以一個真實的業務訪談場景來對比：
Excel 格式
| 客戶名稱 | 拜訪日期 | 訪談內容 | 備註 |
| ⋯⋯ | ⋯⋯ | ⋯⋯ | ⋯⋯ |
| AppWorks | 2024/01/05 | 對資安產品有興趣，但覺得價格太高。希望下週能提供競品分析報告。 | 重點客戶 |
| ⋯⋯ | ⋯⋯ | ⋯⋯ | ⋯⋯ |
當這行資料被切分出來給 AI 時，如果標題列沒有跟著一起被切進來，AI 只會看到一串孤立的日期和文字。
Markdown 格式（AI 視角）
markdown
# 📝 客戶訪談紀錄卡：AppWorks
– **日期**: 2024/01/05
– **標籤**: #重點客戶
## 🗣️ 訪談重點
客戶對 **資安產品** 表現出高度興趣。
– **抗拒點**: 價格因素，認為預算超出預期。
## 🤖 下一步行動 (Action Item)
– [ ] 製作競品分析報告
– [ ] 安排下週再次跟進
當這張 Markdown 資料卡被 AI 擷取時，標題、內容、格式都相當充足，讓 AI 有足夠的上下文來完整理解每個資料的意義及脈絡。
3. Markdown 的三大優勢
- 自帶語意：
在 Markdown 範例中，即使這一張「卡片」被單獨拿出來， AI 也能清楚知道：「這是 AppWorks 的紀錄」、「 Action Item 是要做報告」，每一個欄位都有明確的「標籤」緊緊跟隨。 - 層級分明：
透過 # 和 ##， Markdown 告訴 AI 資訊的權重。 AI 會知道「AppWorks」是這整份文件的主角，而「價格太高」是底下的一個細節。 Excel 則是扁平的，所有格子的地位在程式碼中看起來都一樣。 - Token 效率高：
相較於 XML 或 HTML 充滿了 <row>、<cell> 這種程式碼標籤， Markdown 非常乾淨，能讓 AI 把注意力（ Context Window ）集中在內容本身。
RAG 與 AgenticAI，讓 AI 幫你做事的關鍵
了解格式差異後，我們來談談為什麼使用 Markdown 對 AI 如此重要：
1. 什麼是 RAG（檢索增強生成）
簡單來說， RAG 就是讓 AI 參加一場「開書考」。
- 沒有 RAG： 當你問問題時， AI 只能憑它原本受訓的記憶回答（通常是過時的）。
- 有 RAG：AI 會先去翻閱你提供的「參考書」（企業資料庫），找到答案後再回答你。
2. 從「搜尋引擎」進化到「數位代理人」
如果你的目標只是做一個「搜尋引擎」（例如：查一下上個月業績是多少）， Excel 搭配 SQL 資料庫可能就夠了。但如果你希望這個過程能由 AI Agent 自主操作 —— 例如幫你找出所有覺得價格太貴的客戶，針對痛點分別寫一封客製化的 Email 安撫他們，並提供新的優惠方案 —— 資料的品質就決定了成敗。
- 如果用 Excel 當作資料源：
AI 搜尋到「價格太高」這幾個字，但可能遇到上下文斷裂，它不知道對應的客戶是誰，也找不到該客戶具體的痛點細節。 AI 只能回覆：「抱歉，我找不到足夠資訊。」 - 如果改用 Markdown 資料源：
AI 檢索到了「## 抗拒點: 價格因素」這個區塊，它往上看，找到「# AppWorks」（知道收件人是誰），它再往下看，找到「對資安產品有興趣」（知道要強調產品價值）。
於是， Agent 就能完美執行任務：撰寫一封「強調資安價值、並提供折扣」的信給 AppWorks 窗口。
給非工程師同仁的實務建議
實務上，企業不需要求員工改用 Markdown 撰寫資料，建議作法是建立「ETL 思維」，將資料在需要時轉換為機器可讀的格式，或是視資料型態決定使用 Excel 還是 Markdown 格式：
1. 建立「 ETL 轉換」思維
ETL（擷取 Extract、轉換 Transform、Load 載入）是資料處理時將「原始資料」轉化為「可分析資訊」的三個關鍵步驟。
- 原有資料（透過人）：由人類員工繼續使用熟悉的 Excel 或試算表
- ETL 流程（透過其他軟體、程式或自動化工具）
- 擷取（Extract）：從 Excel 試算表中擷取需要的部分資料
- 轉換（Transform）：將資料格式從 Excel 轉換成 Markdown
- 載入（Load）：將 Markdown 格式的資料作為 prompt 或直接存入 AI 知識庫
- 未來輸出（透過 AI）：AI 可完整理解知識庫中的資料，並給予妥善回應
2. 什麼時候該用 Excel？什麼時候該用 Markdown？
- 如果是「硬數據」（Hard Data）：
- 例如：財務報表、庫存數量、銷售金額、考勤打卡
- 推薦格式： Excel 、 SQL 資料庫
- AI 使用方式：讓 Agent 寫 Python 程式去計算總和或平均值
- 如果是「軟資訊」（Soft Information）：
- 例如：客戶訪談、產品規格書、會議記錄、績效面談、法規條文
- 推薦格式： Markdown
- AI 使用方式：利用 RAG 進行語意理解、摘要、生成與推論
結語：為 AI 鋪一條好走的路
Garbage in, garbage out. （垃圾進，垃圾出。）
在 AI 時代，資料處理不再只是 IT 工程師的事，更是每個員工都必備的思維與技能。將 Excel 資料轉換為 Markdown ，就像是把散落的書頁重新裝訂成冊，讓 AI 能夠真正閱讀、理解，並採取行動。
現在就可以執行的第一步：檢視你手邊的一份 Excel 試算表，並問問自己：「如果我不看標題列，只看中間的一行資料，我看得懂這是什麼嗎？」如果看不懂，那麼對 AI 而言同樣無法理解，這時候就該把它轉換成 Markdown 了。
當你為 AI 準備它讀得懂的 Markdown 資料，你就不再只是一個「查詢者」，而是一位「指揮官」，你將能指揮 AI Agent 精準地調用過往的知識，執行複雜的任務，真正釋放企業數據的潛能。
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FAQ 常見問題
Q1：是不是代表企業以後不能再用 Excel？
不是。Excel 依然非常適合用來處理結構固定、以計算為主的資料。問題不在於 Excel 本身，而在於不應該拿它來儲存需要語意理解與推理的知識型資料。
Q2：一定要人工改寫成 Markdown 嗎？
不需要，也不建議。在 ETL 過程中，可以利用許多軟體或自動化工具輔助，將既有的 Excel 或表單資料轉換為語意完整的 Markdown 結構，避免增加人員負擔。
Q3：如果已經有資料庫或文件系統，還需要 Markdown 嗎？
即使資料已存在於資料庫或文件系統中，如果沒有被妥善組織， AI 在 RAG 或 Agentic AI 架構下仍可能無法有效理解。 Markdown 的意義在於提供 AI 更易理解的資訊。