時間過得很快，鐵人賽已經進入最後一週了!

前面三週，我從最簡單的GPT-2文字生成開始，到後來試過調參數、做各種NLP小應用，甚至用上Hugging Face的新模型Gemma。一路上踩過不少坑，像是模型亂接龍、中文分類跑不動、還有幻覺現象亂編故事。雖然常常被搞得哭笑不得，但也真的學到很多。

既然最後一週是收尾，我想要做一個小專案，把前面學到的東西串起來，這樣結束之後也會有一個完整的成果可以拿出來展示。

經過一番思考，我決定要做一個最簡單版本的AI問答機器人。

為什麼選「問答機器人」？

• 前面在Day11我就玩過Hugging Face的問答pipeline，那時候輸入一段文章，再丟一個問題，模型就能在文章裡找到答案，感覺很直觀也很實用。
• 在醫療或客服的場景裡，問答是最常見的功能之一，像是病人問「要怎麼掛號？」或「藥要飯前還是飯後吃？」這類問題，如果AI能先幫忙回答，效率會提升很多。
• 最重要的是，它不需要做得太複雜。我不打算在這一個禮拜內寫一個超級完整的系統，而是先做一個能用、能展示的版本就好。

專案的基本構想
我想要的功能很簡單：

• 輸入：一段文章+使用者的問題
• 處理：AI先幫忙整理文章（例如摘要），再找出跟問題有關的答案
• 輸出：回傳一個簡單的答案，讓使用者看懂

也就是說，它不是那種什麼都能回答的ChatGPT，而是偏向文件型問答，只能針對提供的文章去回答問題。

雖然只是個小工具，但我覺得能把學到的東西串成一個專案，就已經很值得。希望最後這週的成果能讓整個鐵人挑戰有個漂亮的結尾!!