在這個 人人都能靠 AI 🤖💻 寫程式、快速學習的時代，工程師反而更容易被捲入潮流之中：不追新，就有被淘汰的危險。我開始思考，有沒有一個地方，能持續提供最新、免費、而且高品質的知識 📚✨？

腦海裡閃過碩士時代天天打開的網站——鼎鼎大名的 arXiv。更幸運的是，它竟然還有 API 😍，也就是說可以把論文抓下來。

然後 大膽又危險的想法 浮現在我腦中惹

每天自動化抓 arXiv 論文 → 解析 PDF → 抽取想要的部分 
→ 放入資料庫 → 產生摘要送給自己

但又想想 這好像 不用 30 天就完成了，所以自己手賤追加需求

同時，也希望整個平台能 支援 RAG + LLM 問答 💡，讓系統不僅被動推送摘要，也能隨時回答我提出的研究問題。

想像一下，早晨 ☕，不只掌握最新研究動態，還能向 AI 發問任何疑惑。以下是本人我腦中浮現畫面

我對系統的初步構想：

• 存放 PDF 的地方 📂 存放原始論文，作為知識源
• RAG 知識庫 ⚡（支援 LLM 問答）
• 後端服務 🛠️ 處理一切邏輯
• 互動前端 🖥️，提供問答入口

從技術角度來看， 這是個 資料蒐集與知識整理問題 🔧：

• 如何從海量論文中挑出真正有價值的片段？
• 如何把 PDF 轉成可索引、可檢索的向量資料？
• 如何整合 RAG 與 LLM 生成摘要與回答，保持精準與可理解性？

每個挑戰看似不可能，但幸好 AI 可以當作助手。

而系統的運作可以這麼理解：

• Arxiv 論文 - 資料寶藏 🎁，需要解析抽取出精華內容。
• 檢索系統 🧭 - 指南針，快速找到重點
• 向量資料庫 ⚡ 地圖，建立資料的索引與關聯
• 語言模型 🧙‍♂️ 魔法師，理解、整理、生成可讀摘要與回答。

而今天，我還沒有程式碼，也沒有明確架構，只有想法和藍圖。就像踏上為期 30 天的探索之旅前，整裝待發 🎒——每個模組、每個資料庫，都是行囊裡的裝備，等待我去驗證、串連、完成。

我不知道接下來會遇到什麼困難：資料清洗、向量化、摘要、超時……這些都可能成為挑戰。但至少這次，我不再是一個人，有 AI 陪伴 🤖。每個構想、每個模組、每次試驗，都是 探險日誌 📖，希望這次可以走完整個旅程 😢。