01 / POSITIONING
現有 FAQ / Navigation 係基礎，唔係競爭對手。
食環署現有網上牌照資訊已經可以處理大量標準問題，例如申請流程、所需文件、基本牌照資料、FAQ 同相關網頁導航。呢類問題其實非常適合 FAQ / information retrieval。
下一階段唔應該用「新 chatbot 取代舊 chatbot」做出發點，而係：
保留現有資訊導航能力，再向上加入 Situation Understanding、Evidence-constrained Reasoning、Department Routing 同 Human Escalation。
呢個網站對現有公開 Chatbot 嘅描述，只基於外部使用者可觀察行為，唔推斷其內部技術架構。
02 / CAPABILITY GAP
真正難題：市民通常唔係用 FAQ 標題問問題。
例如：
- 「我想頂手一間咖啡輕食店，20 個位，賣蛋糕同意粉，冇明火，大牌定細牌？」
- 「我住私人住宅，自己焗曲奇 IG 接單，冇堂食，要咩牌？」
- 「村屋地下係住宅用途，我想做餐廳，食環署係咪可以一併批准土地用途？」
呢類問題有三個共同點：
- 同一條問題有多個 facts；
- 有一兩個 missing facts 會真正改變答案；
- 有部分問題根本唔係由 FEHD 作 final decision。
所以單純「找最相似 FAQ」未必足夠，需要一層 case reasoning / routing。
03 / PROPOSED CAPABILITY MODEL
建議將下一階段 Licensing AI 拆成五層。
Official Knowledge
將官方 webpages、guides、forms、PDF 同 service catalogue 變成可版本化 Knowledge Layer。
Situation Understanding
由自然語言抽取 business activity、premises、dine-in / takeaway、cooking method 同 unknown facts。
Policy / Boundary
控制官方名稱、department ownership、premises eligibility、clarification limit 同 human route。
Evidence-constrained Answer
Retrieve → Evidence Pack → Gate → Answer → Citation validation。
Governance / Operations
Version、audit、logs、rollback、source lifecycle、human review 同 pilot feedback。
04 / PROOF OF CONCEPT
LIC-KEE v1.0 已驗證咗啲咩？
v1.0 唔代表已經可以直接成為正式政府 production system，但已經以 Prototype 形式驗證以下 component 可以拆開、測試、版本化：
- 3,089-record official-source Knowledge Base；
- local embedding + persistent Chroma；
- multi-turn canonical facts；
- new-fact invalidation；
- Evidence Gate / Citation validation；
- official-name whitelist；
- Policy Registry；
- Department Boundary；
- maximum clarification；
- Human Escalation；
- candidate / promote / rollback lifecycle；
- frozen release + pilot logging。
重點唔係「個 model 好聰明」，而係證明 Situation-aware Licensing Assistant 可以由可測試嘅 engineering components 組成。
05 / PILOT ROADMAP
建議由 Controlled Pilot 開始，而唔係一步到位 Public Launch。
| Stage | 方向 | 主要目的 |
|---|---|---|
| Stage 1 | Internal / Controlled Pilot | 收集自然問題、wrong route、KB gap、cross-department confusion、UX 問題。 |
| Stage 2 | Knowledge / Policy Hardening | 按 logs 分類修正 factual safety、licence name、department routing、KB gap 同 conversation issue。 |
| Stage 3 | Assisted Staff Tool | 先作前線／牌照同事 AI Knowledge Assistant，而唔係讓 AI 作法定決策。 |
| Stage 4 | Public Decision Support | 成熟後再評估同現有 licensing journey 整合。 |
06 / GOVERNANCE
如果正式部門部署，治理能力同模型能力一樣重要。
Human Accountability
AI 唔取代法定決策人；高風險／不確定個案要有清晰 human route。
Source Governance
只有指定官方來源可以成為 authoritative evidence，並且要有 source lifecycle / version。
Auditability
至少要可以追蹤：問過咩、用過咩 evidence、答咗咩、routing 去邊、有冇 runtime error。
Model Independence
Knowledge Base 唔應綁死單一 LLM provider；模型可以換，但官方 knowledge asset 要保留。
07 / LONG-TERM DIRECTION
真正長遠價值：Departmental AI Knowledge Management。
如果只將 LIC-KEE 理解成一個 Licensing Chatbot，會低估咗佢最值得重用嘅部分。
真正可以擴展嘅係一套部門級 Knowledge Layer，將：
- webpages；
- manuals；
- forms；
- SOP；
- FAQ；
- service ownership；
- cross-department rules；
變成可以版本化、搜尋、引用、管治、供 AI 使用嘅 knowledge infrastructure。
由單一 AI Application，發展成 Departmental AI Knowledge Management。