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2026 iThome 鐵人賽
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AI Engineering

從對話到照護:30 天打造高齡智慧健康 AI Companion 系列

用 30 天打造一個高齡智慧健康 AI Companion,從語音辨識、語音合成與即時對話開始,逐步加入長期記憶、Health Memory、衛教 RAG、AI Agent 與個人化互動。
系統希望不只陪使用者聊天,也能從日常對話中整理生活與健康資訊,觀察近期狀態變化,並根據使用者的偏好與情境提供適合的關懷、提醒與衛教內容,實作一套從「對話」走向「照護」的 AI Companion。

參賽天數 6 天 | 共 6 篇文章 | 0 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

Day 01|從聊天到照護:我想做一個怎樣的 AI Companion?

為什麼想做 AI Companion? 這次的 30 天挑戰,我想從 AI Companion 出發。 現在的生成式 AI 已經很擅長聊天。只要輸入一個問題,L...

2026-09-15 ‧ 由 aaabbbccc 分享
DAY 2

Day 02|先讓 AI 聽懂你:從 Speech-to-Text 開始

昨天先整理了這次 AI Companion 想完成的整體方向。 如果希望 AI 不只是一個文字聊天機器人,而是真的能成為日常生活中的陪伴角色,那麼第一個要解決的...

2026-09-16 ‧ 由 aaabbbccc 分享
DAY 3

Day 03|讓 AI 開口說話:從 Text-to-Speech 開始

前一天先完成了 Speech-to-Text,讓 AI 可以把使用者說的話轉成文字。 今天要做的事情剛好相反: Text ↓ TTS ↓ Audio ↓ Pla...

2026-09-17 ‧ 由 aaabbbccc 分享
DAY 4

Day 04|讓 AI 用熟悉的聲音說話:Voice Cloning

當 AI 已經能把文字唸出來,下一個問題是:它應該用誰的聲音說話? 對一般語音助理來說,清楚、自然的固定聲線通常已經足夠。但把場景放到高齡陪伴與智慧健康照護,我...

2026-09-18 ‧ 由 aaabbbccc 分享
DAY 5

Day 05|把 AI 的耳朵、大腦和嘴巴接起來:STT → LLM → TTS

前幾天,我分別完成了 STT、TTS 和 Voice Cloning。 不過到這個階段,它們其實都還只是獨立的模組: STT:把語音轉成文字 LLM:根據文字產...

2026-09-19 ‧ 由 aaabbbccc 分享
DAY 6

Day 06|語音對話到底慢在哪?拆解 AI Companion 的延遲

Day 05,我把 STT、LLM 和 TTS 串成第一版語音對話流程: STT ↓ LLM ↓ TTS 現在使用者已經可以對著麥克風說話,系統會辨識語音、產...

2026-09-20 ‧ 由 aaabbbccc 分享