針對先前 Text2SQL 方案在 Token 成本上的瓶頸,本專案重新設計 AI-Ready ERP 的三層架構(L3 模組智慧 / L2 跨模組分析 / L1 業務控制)。
採用 Edge-Native 策略,透過系統性基準測試與驗證,建構「大模型 + 小模型」混合模式:
此架構確保資料隱私完全落地,並在消費級算力下達成高精準度與回應時間的理想平衡。

獨立開發基於多代理(Multi-agent)架構的 RAG 系統,整合 RAG 文件問答與 Text2SQL 自然語言查詢,讓非技術用戶也能直接用對話取得資料庫數據。透過多層驗證機制降低 LLM 幻覺,搭配進度視覺化 UI 提升使用體驗。產品獲 Google Taiwan 引薦至多家零售企業展示。

開發 IoT 設備報修媒合 App,協助店家將冷凍設備連網並快速報修。整合 Firebase 推播通知,讓店家、維修師傅、保修商三方即時掌握報修進度與報價。支援 Camera Kit 現場掃描 QR Code 快速建立報修單。

負責前後端開發,包含買家競標介面、賣家商品管理後台,以及平台營運管理系統。實作即時競標功能讓買賣雙方同步看到出價更新,並整合統一金流完成完整交易流程。

負責雲端平台前端開發與技術規範建立。實作大檔案分片上傳機制,支援斷點續傳與智慧重試;設計五層降級刪除策略處理特殊字元檔案問題。同時建立 Nuxt 4 Starter 模板與 FSD 架構規範,作為團隊開發標準。
