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- 軟體程式設計
- 網路應用程式設計
具備 8 年 Python 工程經驗,專注 AI 應用開發與後端架構設計。 有兩個已上線的 AI 產品實績,不只是串 API,具備完整架構設計與上線經驗。 【可接案類型】 AI 功能整合 串接 OpenAI、Claude、Gemini 等主流 LLM,實作聊天機器人、自動摘要、智能問答。 RAG 知識庫系統 上傳文件或網址後,AI 能根據你的資料精確回答問題,適合客服、內部知識管理等場景。 後端 API 開發 FastAPI、Flask RESTful API 設計與開發,含資料庫建置(PostgreSQL)與 AWS 雲端整合。 爬蟲與資料自動化 定時抓取網站資料並清洗整理入庫,支援多平台整合。 全端小型應用 前後端全包(Nuxt 3 + FastAPI),Chrome Extension 開發,已有上架 Google Web Store 實績。 【實際產品經驗】 DataLens AI 洞察系統(商業產品,2026/02 上線) 整合 AWS Bedrock 分析電商 Dashboard 指標,採非同步任務架構設計。 Garner AI 知識庫(個人作品,已上線) 兩層式 RAG 檢索、Agentic Chat、長對話記憶管理,獨立完成前後端與 Chrome Extension。 有任何想法歡迎先聊需求,確認範圍後再提供報價。
作品(1)
Garner
專案概述 Garner 是一個智慧知識管理系統,讓用戶通過 Chrome 擴充功能一鍵收集來自 YouTube、TikTok、Instragram、Facebook、網頁文章等多來源的內容,系統自動產生語義摘要、智慧標籤、知識圖譜,打造不斷自我演化的個人知識庫。 核心價值主張 1. 零配置收集 一鍵存入任何網頁、影片內容。無需手動撰寫摘要或分類,AI 自動化全部流程。 2. 智慧知識組織 基於 OpenAI embedding(1536 維)的語義搜尋,無視關鍵字差異,直接找到相關知識。自動生成跨內容的連結與關聯。 3. 多模態內容支持 整合爬蟲與原生網頁偵測,同時支援文字、影片、圖片、地點資訊,打造多維度的知識視圖(地圖、語義雲、標籤樹、聊天助手)。 4. AI 增強的知識挖掘 透過 Agentic Chat,用戶可以對知識庫提問,AI 不只回答,還能生成旅遊行程、報告、主題總結,知識變成可操作的洞察。 技術亮點 1. 架構設計 Mono repo 結構:統一管理 Web(Nuxt 3)、API(FastAPI)、Extension(Plasmo)三層,每層獨立版本控管,確保快速迭代不相互阻塞。 分層 API 設計:Router → Service → CRUD 的三層架構,業務邏輯與資料操作清晰分離,易於測試與重構。 2. AI 與語義能力 Agentic Chat 架構:支援多輪對話、工具調度(搜尋知識、儲存 URL、編輯行程),實現「對話即作業」的體驗。 SSE 串流回應:Chat 回覆、行程編輯、報告生成均採用伺服器推送事件,實時展示 AI 作業進度,避免長時間等待。 3.資料庫與檢索 PostgreSQL + pgvector:利用 Supabase 的向量擴充,結合正規 SQL 和向量相似度查詢,支援混合檢索(關鍵字 + 語義)。 軟刪除與合規性:採用 deleted_at 軟刪除機制與定時硬刪除排程,符合資料隱私規範。 4.前端體驗 多視圖切換:同一份知識庫可從地圖(地理視角)、語義雲(概念視角)、標籤樹(分類視角)、聊天(對話視角)四種角度探索。 拖曳交互:浮動球(FAB)支援 multi-instance 共存與側邊停靠;行程卡片支援 touch-drag-to-close,優化行動裝置體驗。 實時協作感:Agentic Chat 的每個動作(新增卡片、修改行程、生成報告)即時推送到 UI,營造「與 AI 協作」的即時感。
- AI 系統開發
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專案執行
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溝通契合
專業能力
準時交付
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