最近再把學習萃取經驗AI 做得更進階了~
之前做的AI知識庫架構，會把專案中學習到的知識經驗記錄下來，再從log當中去學習知識索引，會有審核者在做監督，知識庫的核心還是在於人，要由人去讓agent 學習。 舊版知識庫架構 知識庫架構(舊版) 這個版本比較偏向於底層，去記錄知識核心的點、有加入審核人員腳色來做監督，比較多需要「人」來做中間層的周轉。 知識蒸餾學習系統 學習蒸餾(新版) ，這版比較偏向於 master AI 自主學習。
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最近做了VUE3的 git mind 筆記，來強化一下記憶
VUE3 真的是陌生，平時寫的是原生JS、Vanilla JS 、webpack、gulp ...等，頂多做個小專案用的是 svelete 。 由於接下來想使用VUE來做一些專案，於是就寫了一個VUE 的心智圖，卡片筆記來強化觀念。 VUE 心智圖 這一套做下來，差不多都理解了 :D
聖誕節到了，來畫一張聖誕節卡片:D
今天是聖誕節，去逛了街，買了喜歡的麵包，挑了聖誕節禮物😊 覺得非常開心💗 晚上的時候，帶著小點心去找朋友，畫了一些聖誕節卡片 不知不覺時間就過了~ 😇😇 祝 聖誕節快樂
年末反省心得，坦承地面對自己的心
這半年，過了讓心隨著時間漂泊的日子。 但最近收到了一些訊息，提醒我是時候該往前了！ 其實我不討厭現在的生活，但是時間到該換個生活方式了。 明年也會做社團教師的兼職，週末也去兼職當老師，但我也在思考是不是要去做正職或者創業，在這半年期間，還以為會在空檔努力讀書，結果惰性大於一切😒 為了之後再做點不一樣的跨度，這一陣子需要做點不一樣的改變。 ----------------------------------------------------------- 最近去面試了周末的教師，從教學的過程中學習到了滿多東西。 需要再對話中留白、留下更多可以思考的伏筆、如何在描述事情加入更多故事性的引導？ ----------------- 由於空檔時間多了，留給自己的時間也多了，做的東西就比較偏向實用性。 8小時要做一樣的事情，我發現我有點做不太到了😏 可以做的事情變的很多，彈性很大，回不去早睡早起的生活了😀 時間反而像是沒有時間一樣☺ 把更多的精力 放在有熱情的事情上 今天和老朋友聊天，聊一聊收穫滿多的。 這一路上也謝謝很多人的幫忙，能遇到這樣的夥伴 真的很幸運的事情😀
APP SCRIPT 結合LINE 自動備份到google drive，心得分享
📁 LINE Bot × Google Drive 目標 痛點 比較 步驟 在 LINE 裡 一鍵備份 直送 Google Drive 不打開 Google Drive，就能即時備份，省去另外花時間上傳到 Google Drive 觀看成果影片 3 秒 備份完成時間 0 次 手動開啟 Drive 次數 100% 自動整理到指定資料夾 為什麼做這個工具？ 最近收到朋友的需求，每天至少上傳 1,000 張圖片 。 LINE 上傳的圖片時常過一陣子就消失，換機後也會不見， 他希望 不用每次都打開 Google Drive 重複備份 ， 能夠跨裝置自動備份，聊天期間傳給客人的圖片也能同步存下來。 ✓ 每日上傳量大，手動備份根本做不到 ✓ LINE 圖片會消失，換機後更找不回來 ✓ 聊天中傳給客人的圖，也能在對話期間自動備份到 Drive 遇到了這些困擾？ 😩 備份步驟繁瑣 截圖 → 打開 Google Drive → 選資料夾 → 上傳，每次都要好幾步。 🤔 ...
AI 智能識別訂單語音撥放系統 (部署篇)，經驗筆記，踩坑篇
由於這次的專案比較小，主要在於 NLU 自然語言理解訂單，再進一步去做後續的事情。 用在咖啡店內，又是內部使用，考慮到經費與訂客數，所以我選擇這次選擇了 dialogflow 來做 NLU 的處理，在佈署到google run 上(圖1)。 圖1 google run 沒想到 光要在google run 運行 就是個關卡的開始，由於經費的考量 一切是以免費為宗旨，就不使用 Google Artifact Registry。 1. 程式放在github 在和 google build 去做綁定，當 github 更新 cloud build 就會 自動更新程式。(圖2) 圖2. cloud build 建置 但後來在做log 監控的時候，發現每次只要更新python，並沒有更新dockerfile 或 安裝檔，cloud run 又會自動更新.... 觀察了一下狀況發現：「內容變了」等於「Image 變了」，而 「Image 變了」等於「需要新的 Cloud Run Revision」，所以才會 每次cloud run 會重跑，但 每個月Cloud Build 只有120分鐘 免費額度、Artifact Registry 只有0.5 GB，所以需要謹慎使用免費。 後來的決策是: 1. 連結到github的自動更新關掉，改成手動更新，當dockerfile 有變更，在手動更新。(圖3) 圖3 手動更新 dockerfile 2. 程式就掛載到 cloud storage。( 圖4、圖5 ) 圖4.掛載到cloud storage 圖5.掛載到cloud storage 之後只要每次更新main.py，只要更新 cloud run 就好了。 但有些缺點，更新了 Bucket 裡的程式碼，Cloud Run 並不會知道我改了什麼檔案，需要「手動重啟」，再來就是啟動、回應速度會有點慢，但對於識別意圖來說，並無傷大雅。 其他困難點: IAM 權限的設定、API 和服務的啟用。 IAM 要自己設定，沒有設定好 就沒有權限使用 bucket無法用。(圖6) API 服務 沒開啟 就沒有這項功能可以用。(圖7) 圖6. IAM 權限設定 圖7. API 服務 剛好從這個...
AI 智能識別訂單語音撥放系統 (上)，經驗筆記
☕ BrewSense AI 功能 痛點 成果影片 AI × 咖啡 × 即時通知 智能識別 群組咖啡訂單 即時推播通知，店員零漏單 結合意圖識別處理，自動識別群組訂單資訊， 一秒即時通知播放，告別漏單。 觀看成果影片 1 秒 平均訂單識別速度 90 % 訂單辨識準確率 3 倍 店員處理效率提升 這個工具，為誰而生？ 真實場景，真實需求。 身為一位 忙碌的咖啡店店員 ， 我想要 自動識別客戶的咖啡訂單並即時通知店員 ， 省去額外花時間主動查看手機。 聽到已識別的播放通知音 ，再查看即可。 ✓ 識別群組客人訂單，能即時通知 ✓ 店內飲品選項、規格（冰塊、甜度、加料）均可正確解析 ✓ 無需更換現有設備，也可接收通知 你是否也遇過這些困境？ 這些日常痛點，正在悄悄吃掉你的營業額。 📱 一直盯著手機，根本做不了事 ...