LLM

現代全端應用，整合即時 NOAA 太空天氣資料與 Google Gemini，為極光觀賞行程生成旅遊路線，並透過 Vercel 部署至全球邊緣節點。展示安全 AI 整合架構——採用雙層身份驗證體系（Auth0 M2M），將終端使用者認證與 Gemini AI 推論代理隔離，透過 Upstash Redis 強制執行嚴格的 API 配額與遙測資料收集，並在面向消費者的產品中提供可擴展的邊緣路由能力。

RAG(Retrieval Augmented Generation) 是一套 AI framework，能夠在不需要重新訓練 LLM 的前提下，讓開發者得以新增其他的外部資訊，以這些新增的資訊來改善 LLM 回答的精準度。在 2026 的今天已經是一項廣為人知的技術了。

以 RAG 技術為核心的對話式 AI 應用，在複雜資料集上實現精準的 LLM 推論。技術架構：基於 GCP 的無伺服器 FastAPI 後端（透過 Terraform 建置）、本地 ONNX 嵌入模型、Firestore 向量搜尋，以及 LangChain 編排框架。