用 30 天挑戰打造一個 AI Companion,從語音辨識、語音合成與 Voice Cloning 開始,逐步加入長期記憶、RAG、AI Agent、個人化互動與 Real-Time Avatar,並實際整合成可持續互動的 AI 系統。
本系列以高齡陪伴與智慧健康照護作為主要應用情境,讓 AI 不只會聽、會說,也能從日常對話中記住使用者的生活與健康狀態,結合衛教知識與個人化互動策略,提供更自然且具有延續性的陪伴體驗。
前兩天已經完成第一版 Memory Pipeline。 Day 09 解決的是: AI 要怎麼記住一件事情? Day 10 解決的是: AI 要怎麼在需要...
前幾天完成 Memory 之後,AI Companion 已經可以記住使用者的偏好與生活資訊。 但如果使用者說: 我昨天晚上一直醒來,今天有點累。 這類資訊就...
Day 12 完成 Health Memory 之後,AI Companion 已經可以從日常對話中擷取健康資訊,並整理成 Health Event。 例如:...
前面 Day 12 已經讓 AI 可以從日常對話中記錄健康事件,Day 13 則開始分析這些事件有沒有形成值得注意的變化。 但接下來還有一個問題: 當使用者問...
前幾天已經分別完成: Day 12:Health Memory Day 13:Health State Analysis Day 14:Health Educ...
前幾天已經讓 AI Companion 可以結合 Health Memory、Health State 和衛教 RAG,根據使用者近期狀況產生比較個人化的回答。...
昨天,我們讓 Agent 根據情境選擇 Action。今天再往前一步:如果使用者沒有先開口,Agent 能不能判斷,現在適不適合關心一下? 這就是今天要設計的「...
前幾天開始加入 Agent 之後,AI Companion 已經不只是單純回答問題。 Day 16 做的是: 讓 Agent 判斷現在應該做什麼。 Day...
前幾天加入 Agent 和 Tool Calling 之後,AI Companion 已經不只是回答問題,而是開始能根據情況決定下一步要做什麼。 但做到這裡,我...
前一天完成 Personalization Context 後,AI Companion 已經開始知道: 這個人喜歡什麼 不喜歡什麼 最近的互動狀況 目前的健康...