保稅問答機器人

本次專案以「保稅範疇定義」為核心主題，成功運用 LLM + RAG 技術建構出一個具備語意理解與資料引用能力的智慧問答原型系統。透過結合大型語言模型的生成能力與自建知識庫的檢索機制，系統不僅能提供準確、有依據的答案，亦大幅降低幻覺風險。 ...

這系統具備網頁化互動界面，透過 Gradio 平台實作。主要功能包含問題輸入區、系統回應區與查詢記錄區。系統啟動後，用戶可於輸入框提出保稅相關問題，系統將即時回應解釋與建議。  系統展示 操作流程摘要 ：   啟動系統後，進入對話介面  輸入如「什麼是保稅工廠」之問題 ...

研究背景與動機  隨著跨境貿易與製造外銷的快速發展，保稅制度在我國海關管理中扮演著重要角色。關於相關法規及流程繁雜，對初學者與實務工作者而言，查找與理解資訊往往耗時費力。有鑑於此，建構一套基於 RAG架構的聊天機器人系統，期望能透過 AI...

RAG 是  Retrieval-Augmented Generation  的縮寫，中文通常翻作「 檢索增強生成 」，是一種讓 大型語言模型（LLM）可以「先查資料再作答」  的技術架構。 核心概念     RAG 把兩個能力結合在一起：  Retrieval（檢索）：...

當今人工智慧快速演進，大型語言模型（LLM, Large Language Models） 已成為自然語言處理領域的核心技術，能進行高準確度的問答、摘要、推理與生成。然而，LLM 雖然強大，卻存在「知識過時」與「內容幻覺」的限制。為了克服這些問題，RAG（Retrieval...

LLM 是一種由人工智慧訓練出來的模型，能夠 理解、生成、總結和回答自然語言 （例如中文或英文）的文字。像你正在跟我對話，就是透過 LLM 技術實現的。  常見的LLM  ： 名稱   開發者   說明   GPT-4   OpenAI ...