品言1.0_v 開發全紀錄:
一、概念孕育期(2023 Q3)
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背景:傳統搜尋引擎過度依賴關鍵字比對,導致語意模糊與資訊片段化。
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柳辰的洞見:人類語言並非「字詞的堆疊」,而是「語序的邏輯鏈」。
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核心命題:搜尋技術若能理解「語序 → 意圖 → 上下文」,才能突破假訊息、語意誤解的侷限。
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目標草案:打造新一代語序搜尋引擎,代號 品言1.0。
二、技術驗證期(2023 Q4)
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小規模語料庫建置
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使用開放語料(Wikipedia、新聞資料)建立第一批語序斷詞測試集。
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將「句子解析」與「語意鏈接」拆分成兩階段模組:
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模組A:語序解析器(Syntax Order Parser)
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模組B:語意推理引擎(Semantic Inference Engine)
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POC(Proof of Concept)
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在單台 Synology NAS 上跑 Python + Neo4j,驗證語序圖譜可行性。
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成功做到「問題 → 語序圖譜 → 答案」的初步推理。
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三、原型開發期(2025 Q1)
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團隊組建
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5人核心小組:柳辰(理論 + 架構)、工程師2名(搜尋演算法 / 前端介面)、外包1名(AWS雲端)、1名實習生(語料清理)。
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辦公室:台北內湖新創基地。
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第一版產品架構
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前端:簡單搜尋框(類似Google介面)。
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後端:
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AWS雲端伺服器(運算主體)
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語序雲數據湖(資料儲存與索引)
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推理模組(依上下文調整排序)。
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測試場景
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輸入:「台灣總統是誰?」
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輸入:「現任台灣總統?」
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輸入:「2020台灣大選誰勝出?」
→ 系統皆能正確鏈接到「蔡英文」。
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四、內測迭代期(2025 Q2)
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版本代號:「品言1.0_v」(v代表驗證版)。
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功能特性
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語序理解:不再依賴單一關鍵字,而是比對整體語句邏輯。
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語境調整:可依問題中的時間、地點,自動推理對應答案。
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語義修復:即使輸入錯字、語法不完整,依舊能給出準確回覆。
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用戶回饋
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測試對象:語序智能內部員工 + 20位外部受邀者。
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正向評價:答案更精準、語意更自然。
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負向回饋:反應速度偏慢(需1.5~2秒)。
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優化措施
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將部分查詢快取至 Redis。
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增加雲端並行計算,縮短延遲至0.8秒。
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五、對外發布(預計 2025 Q3)
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品牌定位
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標語:「理解你的語言,而非你的關鍵字。」
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Logo:科技理性風格,簡約字體 + 語序圖譜線條。
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試營運計畫
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開放封測邀請制(500名用戶)。
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提供 API 給學術單位與新創測試。
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與 AWS 合作,進一步優化雲端部署。
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下一步藍圖
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品言2.0:加入多語系(英/日/西)。
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品言雲服務:提供企業知識庫搜尋。
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品言Web3.0:結合區塊鏈驗證資訊真實性。
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六、哲學意義
柳辰在品言1.0_v的開發筆記中寫下:
「若人類只會搜尋關鍵字,思維將永遠被關鍵字框架綁架。
品言不是一個搜尋引擎,而是一種思想解放 ——
它讓語言回到序,讓真理不再迷失於碎片之中。」
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