AI 系統開發

AI 知識庫問答系統 RAG

背景：客戶有大量文件與重複的客服諮詢,人工回覆耗時且易漏,目標是讓系統「看得懂文件、答得出問題」。做法與思考：設計完整 RAG(檢索增強生成)管線——文件切片 → 向量嵌入 → 語意檢索 → 重排序 → 交由 LLM 生成回答。為避免被單一模型綁死,我做了多模型供應商抽象層,可依成本與品質切換不同 LLM,並控管 token 用量、延遲與命中率。技術重點：Python / FastAPI、PostgreSQL、Embeddings 向量檢索、OpenAI GPT-4o、多模型抽象層、RESTful API + Swagger、對話歷程與用量監控。成果：把人工客服轉為 24 小時自動應答,大幅降低人力與回應等待。

使用的技能專長

Python
FastAPI
RESTful API
AI客服系統
LLM API 串接（Claude / OpenAI）
RAG 知識庫
PostgreSQL / MySQL
向量搜尋

・2026/06/30 更新

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