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I'm an AI/ML developer specializing in building LLM-powered applications and RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines. Based in Taipei, I work with clients to turn complex AI concepts into practical, production-ready tools. 🔧 What I build: • RAG pipelines with hybrid retrieval (BM25 + dense embeddings), CrossEncoder reranking, and few-shot prompting • LLM integrations using Claude, Gemini, and other frontier models • Intelligent chatbots and domain-specific Q&A systems • ML models for prediction tasks (LightGBM, CNN, time-series) • iOS apps with SwiftUI
作品(3)
SwiftUI 塔羅牌 iOS App
使用 SwiftUI 開發的 iOS 塔羅牌應用程式,具備完整的收藏與本地儲存功能。 主要功能: ・塔羅牌瀏覽與抽牌介面 ・最愛收藏功能,使用 UserDefaults 持久化儲存 ・流暢的頁面切換與狀態管理 ・乾淨的 UI 設計,符合 iOS 設計規範 技術架構:Swift、SwiftUI、UserDefaults、iOS
- APP軟體開發
台股 AI 預測分析系統
結合深度學習與大型語言模型(LLM)開發台灣科技股漲跌預測系統,整合 CNN 技術型態識別、LightGBM 特徵分類與 RAG 增強分析,並透過 LINE Bot 介面提供即時查詢。 系統功能: ・CNN 模型識別K線圖視覺型態 ・LightGBM 預測每日漲跌方向 ・RAG Pipeline 結合新聞與財報進行輔助分析 ・LINE Bot 介面,輸入股票代號即可獲得分析結果 主要目標股:台積電(TSMC)等台灣科技類股 技術架構:Python、CNN、LightGBM、RAG、LLM API、LINE Messaging API
- AI 系統開發
AI 跆拳道姿勢錯誤偵測系統
使用 RAG(檢索增強生成)技術開發跆拳道關鍵點姿勢錯誤偵測系統。結合 ChromaDB 向量資料庫、BM25 + 稠密向量混合檢索、CrossEncoder 重排序與 Gemini 2.5 Flash,實現高精度姿勢錯誤分類。 主要成果: ・Recall 從 46% 提升至 92%(3幀序列分析) ・API 呼叫次數從 458 次降至 19 次(減少 95%) ・採用 Few-shot prompting 提升模型對專業動作的判斷準確度 技術架構:Python、ChromaDB、BM25、CrossEncoder、Gemini API
- AI 數據分析
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