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RAG Pipeline · LangChain · 反饋結構化

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顧客原始反饋

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"楊枝甘露今次唔夠凍，好似溶咗咁，不過芒果幾甜，份量 OK"

arrow_forward AI 結構化

結構化 JSON 輸出

{
  "item": "楊枝甘露",
  "overall": "mixed",
  "issues": [
    {
      "category": "溫度",
      "severity": "high",
      "detail": "唔夠凍"
    }
  ],
  "positives": [
    "芒果甜度好",
    "份量充足"
  ],
  "sentiment": 0.45,
  "alert": true
}
hub

Embedding 向量空間示意

語義配搭的核心原理：在向量空間中尋找「互補」而非「相似」的食品

甜 中 冷 熱
restaurant
楊枝甘露
🥥
西米露
🍓
鮮果撈
🍗
鹽酥雞
🔥
芝麻糊湯丸
🖤
芝麻糊
冷·甜 swap_horiz 熱·鹹
互補配搭
lightbulb

原理：傳統推薦系統推薦「相似」產品（e.g. 食甜推甜），IntelliServe 用 embedding 距離計算「互補」向量方向（甜↔鹹、冷↔熱），實現語義級別的搭配推薦；推薦成效將以受控實驗量度。

layers

技術棧 Tech Stack

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LangChain

RAG 框架 · Prompt 管理

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向量資料庫 · 語義搜索

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Next.js

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