在前面的旅程中，我們成功把 AI 助教的各項核心功能與前端串接起來。今天原本的計畫是滿心期待地把專案部署到 Vercel，讓我們的 AI 助教不只能在自己的 MacBook 上演獨角戲，讓學生能夠用網址隨時使用。

然而，現實總是充滿驚喜。當我按下部署按鈕的那一刻起，Vercel 立刻送上一記震撼彈：

FUNCTION_INVOCATION_FAILED
ENOENT: no such file or directory, mkdir 'uploads/'

這行錯誤訊息讓我深刻體會到軟體工程中一句名言的真諦：「在你的電腦上可以跑，不代表在雲端環境也能跑。」

【Google AI 工具實作過程】

為了讓 Vercel 順利跑起我們的 Node.js 後端與 RAG（PDF 上傳與解析）功能，我們經歷了以下兩個關鍵的架構轉折：

步驟 1：修復 Serverless 的檔案路徑禁忌

原本在 routes/ragRoutes.js 中，我們習慣使用 multer 把使用者上傳的 PDF 暫存在本機的資料夾中：

// 原本的寫法（只適用於有長期狀態的本機伺服器）
const upload = multer({ dest: 'uploads/' });

但在 Vercel 的 Serverless Function 架構中，檔案系統是唯讀且瞬息即逝的，根本沒有一個固定的長期資料夾讓我們狂建 uploads/。

• 正確解法：改用 Serverless 專屬的暫存目錄 /tmp/：

// 修改後的寫法
const upload = multer({ dest: '/tmp/' });

步驟 2：對齊 Git 帳號與 Vercel 部署來源

改完程式碼後，我開心地 git push 上去，卻發現 Vercel 依然死性不改地報一樣的錯。檢查後才驚覺：GitHub 上的最新代碼，不等於 Vercel 正在執行的版本！

而且因為本機的 Git Email 設定與 GitHub 帳號不匹配，導致 Vercel 的自動部署被阻擋：

• 排查指令：Bash

  git config user.name "你的使用者名稱"
  git config user.email "你的正確Email"
  git commit --allow-empty -m "trigger Vercel deployment"
  git push origin main
  

• 當我們再次確認 Vercel 的 Deployment 指向最新的 Commit 雜湊碼後，網站終於順利亮起綠燈！

【未來教育反思：從「能跑就好」到「生產環境思維」】

這次的踩坑經驗雖然折騰，但對開發教育型 AI 產品來說是極佳的成長。我們平時在本地端開發時，很容易忽略「基礎設施（Infrastructure）的限制」。

當我們的 AI 助教未來要正式服務廣大師生時，不能只依賴簡單的 /tmp/ 暫存，長遠來看必須導入真正的雲端儲存服務（如 Firebase Storage 或 Google Cloud Storage）。唯有經歷過這些從本機到雲端的部署考驗，我們打造的系統才真正具備了走向產品化與規模化的實力。

【明日預告】

明天我們將進入 Day 20：【Prompt 疊代】根據反饋優化 Prompt：解決 AI 太囉嗦與爆答案問題！