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已成團
躺平的內捲小隊
我們是「躺平小隊」,三位分別來自不同產業的朋友,因對技術的熱情組隊挑戰。本次參賽的內容為搜尋為主,搭配上一個AI語音辨識的主題,讓我們的AI Agent會找資料、會聽、會推理。主題內容為「30天打造本機智慧檢索系統」,聚焦如何快速實現從RAG到Agentic RAG,完成可落地的檢索增強生成系統;其次是 「以 Golang + Elasticsearch + Kubernetes 打造雲原生搜尋服務」,強調高效能與可擴展的系統設計 ;最後是「AI語音辨識系統」,探索 STT 技術在多語者場景下的應用價值。我們各自努力鑽研、共同討論,期望在交流與合作中激發創意,展現多元技術整合的可能性。
預計開賽日期 2025.09.15
團隊成員 (3人)
seedfood
團長
生成式 AI
從 RAG 到 Agentic RAG:30 天打造本機智慧檢索系統
30天打造一個「能找、能想、可監控」的地端智慧檢索系統:從最小 RAG Baseline 出發,逐步加入 chunk 策略、Embedding Pipeline、向量庫比較、Hybrid + Rerank、Agent 工具化(ReAct, MRKL)與多步推理,再建立評估框架與監控儀表( Langfuse),最後整合為可部署 Demo。

Shirley
Software Development
用 Golang + Elasticsearch + Kubernetes 打造雲原生搜尋服務
透過實作從零開始學習 Golang, Elasticsearch, Kubernetes

Harper
AI & Data
AI語音辨識系統:結合聲紋分析與情緒識別
將以 「AI語音辨識系統:結合聲紋分析與情緒識別」 為主題,分享我在 2024 年 AI 競賽的成果。當時與 AI 工程師 Shin-Fu與軟體工程師 Shirley組隊,參加由數位發展部數位產業署主辦的比賽,挑戰透過語音分析提升教學品質,最終獲得首獎(特優獎)。我們的系統能結合聲紋特徵與情緒辨識,分析師生互動中的情緒變化,作為教學品質監控的依據。這次鐵人賽將以 30 天系列文,分享從資料處理、模型設計到應用實作的完整過程,帶大家看 AI & Data 如何真正落地應用。