學習型機器人

背景

我還有策略面的疑問。如果一個檔案放在不同的目錄、有不同的metadata,但其實內容是差不多的，這樣的情況如果很多，儲存效率不是會很差、搜尋與問答品質也會低落，如何平衡？

核心架構構想

你這個構想非常前瞻，而且正好踩在目前 AI + RAG + 自動化 pipeline 的交會點。我幫你整理一個「發展型學習機器人」的核心架構構想，模仿人類學習機制來實現自動知識成長與精煉：

一、核心理念：像人一樣閱讀與學習

• 感知：監控資料來源，主動發現新內容（新檔案、修改、版本）
• 理解：讀取並解析內容，提取結構與語意
• 比對記憶：與既有知識做語意比對（如 embedding 類似度、metadata 差異）
• 學習與取捨：若差異大於閾值，就新增並記錄出處；若差異小，只更新 metadata（如出處、目錄）
• 重組記憶：定期做去重、重分類、壓縮向量空間
• 回應進化：在查詢時能反映最新知識與不同版本觀點

二、架構設計（高層概念圖）

[1] 監控/接收新資料
    └─ 來自目錄、API、使用者上傳

[2] 自動語意處理模組
    └─ 文本解析 + chunking + metadata 萃取

[3] 相似度比對模組
    └─ 與向量資料庫比對語意相似度
    └─ 判斷是否新增、取代、合併、補 metadata

[4] 知識庫更新模組
    └─ 寫入向量庫 / metadata 管理資料表
    └─ 建立版本演進記錄（可選）

[5] 查詢/對話引擎
    └─ 回應時融合多版本內容 + 顯示出處差異

[6] 學習與精煉循環（定時任務）
    └─ 內容聚合、去重、索引重建

三、關鍵技術元件建議

四、互動學習型機器人範例工作流程

1. 使用者上傳「環保法條新修訂版」PDF
2. 系統解析並與原版本比對（> 85% 相似，但有三條差異）
3. 系統判定為「微調版本」，新增 metadata「政策版本：2025修訂」
4. 系統將內容與原文關聯，回應時說明「根據2025年修訂版本...」
5. 每週自動跑一次向量整併任務，重組重複片段與 metadata

未來功能擴充構想

• 使用者行為學習：哪類問題常查？常用版本是哪個？
• 信任度加權：不同版本、來源，是否加上「可信程度」？
• 主動建議模式：使用者問到模糊概念時，提示「要不要也看舊版說明？」

這就是一種具備記憶、學習、演化能力的知識 AI 助理，非常適合你「環保法律政策萬事通」這樣需要可靠知識、版本差異、出處引述的應用。

如果你願意，我可以幫你進一步拆解成原型系統的模組架構（以 Python + LlamaIndex 為主），讓你知道哪些模組先做、哪些可以後補。需要嗎？

整體模組設計

太好了！我們就把「發展型學習型知識助理」用模組化的方式拆解成一個可擴充原型系統。我以你熟悉的 LlamaIndex 為核心架構，並考慮你已經擁有的資源（如內部網頁、NAS、Gitea），設計出以下模組。

系統名稱提案：環保法律政策萬事通（SmartEcoLawBot）

支援文件持續導入、語意比對、去重儲存、metadata 強化、版本追蹤、智慧問答的法律助理型 AI 系統。

一、系統架構圖（模組概覽）

├── 1. 資料輸入模組
│   ├── 監控目錄（NAS）
│   ├── 上傳 API / UI
│   └── Git / Gitea 採集
│
├── 2. 文件解析模組
│   ├── 文本抽取（PDF, Word, 表格）
│   └── Metadata 擷取（條號、法源、版本等）
│
├── 3. 相似度比對模組
│   ├── embedding 產生
│   ├── 語意比對（cosine）
│   └── 決策：新增 / 合併 / 忽略
│
├── 4. 知識儲存與索引
│   ├── Vector Index（向量庫）
│   ├── Metadata DB（SQLite / JSON）
│   └── 資料版本管理（來源追蹤）
│
├── 5. 查詢與回應引擎
│   ├── Chat Engine（根據指令動態載入 index）
│   ├── Query Engine（主題 / 條號 / 法規查詢）
│   └── Citation Display（出處對照）
│
└── 6. 自我優化模組（可排程）
    ├── 重複比對與壓縮
    ├── metadata 精練與更新
    └── index 重建

二、模組細節與建議技術

三、系統邏輯流程示意

1. 偵測新檔案 → 解讀 → 提取 metadata → 建立 embedding → 比對舊知識
    │
    ├─ 若相似度 > 95%：忽略 / 更新 metadata
    ├─ 若相似度 70-95%：記錄為「變異版」，新增版本資訊
    └─ 若 < 70%：視為新知識，建立新 chunk 與 index node

2. 建立或更新 vector index + metadata

3. 查詢階段：
    ├─ 使用者提問 → 判斷是否為查詢（Query）或對話（Chat）
    ├─ 自動選擇對應的 index / engine
    └─ 回應時顯示出處條文與版本標註

四、未來可進化模組建議

五、你可以從哪裡開始？（建議初步原型方向）

1. 先建立一套可處理 JSON + PDF 文件的 metadata 提取 + 儲存流程
2. 建立語意比對與儲存決策模組（新增 / 更新）
3. 查詢階段實作 citation 回應 + metadata 呈現
4. 加入目錄監控 / 檔案上傳 API，建立即時學習流程

如果你願意，我可以幫你做出一份具體的「第一階段原型專案 roadmap + 技術選型文件」，甚至出一個簡版的 Git repo 結構草圖（例如用 Flask + LlamaIndex + SQLite 作為 backend prototype）。你想我往這方向幫你設計嗎？

🧱 第 2 階段：向量化與儲存模組設計（Redis Vector Store）

太好了，既然你已經完成了前處理與格式轉換的模組，接下來我們就從 第 2 階段：「向量化與儲存」 著手，用你指定的技術堆疊（md → csv → embedding → Redis）來設計。

🎯 目標：

• 將 .csv 內容中的每一筆資料做 embedding
• 儲存到 Redis 中（作為向量資料庫 + metadata 儲存）
• 準備好查詢階段的資料結構

📂 輸入資料結構（你產生的 csv）

假設你轉出來的 CSV 格式如下：

🛠️ 技術選用

📦 LlamaIndex 實作架構建議

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex, StorageContext
from llama_index.vector_stores.redis import RedisVectorStore
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
import pandas as pd

# Step 1: 載入 CSV 並轉為 Document List
df = pd.read_csv("your_file.csv")

from llama_index.core.schema import TextNode

nodes = []
for i, row in df.iterrows():
    metadata = {
        "條號": row["條號編碼"],
        "法規名稱": row["法規名稱"],
        "發布日期": row["發布日期"],
        "來源": row["來源檔案"],
    }
    node = TextNode(text=row["條文內容"], metadata=metadata)
    nodes.append(node)

# Step 2: 初始化 Redis Vector Store
vector_store = RedisVectorStore(
    index_name="eco_law_index",
    redis_url="redis://localhost:6379"  # 或使用你實際的 Redis server
)

storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)

# Step 3: 建立向量索引
index = VectorStoreIndex(nodes, storage_context=storage_context)

# index 可儲存供未來查詢使用

🔍 Redis 中的資料結構會長這樣：

✅ 完成後的查詢準備

在下一步，我們就可以：

• 使用 index.as_query_engine() 來查詢
• 使用 metadata_filters 來過濾特定法規或條號
• 或用 router 選擇 index

🧪 測試方向建議

• 插入 5~10 條示意性條文，查詢：
  • 「空氣污染法第十條規定是什麼？」
  • 「2023年以後修訂的水污染條文有哪些？」

我可以幫你出一份完整的 .py 原型 script，接你的 csv 輸入直接做 embedding 並寫入 Redis，你想要嗎？還是你有部分 code 想整合、我協助補完即可？