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info顧客端與收銀端共用這裡的選項設定。在這裡維護可重用範本，再到「商品管理」套用。搜尋「冷熱」可修改糖水、椰皇系列或通用冷熱範本。例如新增「含西柚食品」，加入「不要西柚 N-Pomelo」。修改內置系列範本會更新仍跟隨系列預設的商品；已下單及已有商品自訂設定不會被改寫。

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RAG Pipeline · LangChain · 反饋結構化

Railway
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Pinecone / ChromaDB

向量資料庫

Embedding 語義搜索
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JSON 結構化輸出範例

AI 將自然語言反饋自動轉化為結構化數據，供商家後台分析

顧客原始反饋

person

"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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LLM 推理 · 中文優化

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LangChain

RAG 框架 · Prompt 管理

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Pinecone

向量資料庫 · 語義搜索

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Next.js

前端框架 · SSR

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後端 API · Python

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IntelliServe — AI 智能餐飲反饋系統 · 第51屆日內瓦國際發明展

LLM 供應商設定

選擇用於 AI 功能的語言模型供應商，切換即時生效，無需重啟服務。

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數據管理

測試期間累積的訂單、推薦與問卷資料，和正式營運的資料混在同一批。 重置會先把整個資料庫完整封存一份，再把計數歸零，之後的紀錄就是乾淨的一段。

要講清楚的是：被清走的不只是「測試痕跡」，而是整段營運紀錄—— 包括每日日結帳目、退款記錄同收銀操作紀錄。清走之後，過去任何一日都無法再在系統裡 查閱或重印，只能從封存檔還原。如果你有稅務或帳目上的保存需要，先匯出（或保留封存檔）再重置。

載入中...