關於

在從事 AI 系統的開發的過程中，我會把發現的東西記錄下來。在這裡發表的內容大多是從某個遇到的困難開始，經過不斷的嘗試最後找到真正原因、並讓它動起來的紀錄。

這個部落格是什麼

程式碼正確的寫法本身通常很短。值得學習的是找到正確解法之前不斷嘗試的過程。

大約一半的文章是關於這個網站本身。使用 Astro 框架，以靜態檔案部署到 Vercel 上，沒有 CMS 也沒有資料庫——文章就是資料夾裡的 MDX 檔案。這裡的每一篇都有英文、日文與繁體中文三個版本。英文是最一開始撰寫的語言，另外兩種跟著一起發布。

關於我

oharu · 東京

開發 AI 系統：幫助企業整理並統整散亂的知識內容並製作 RAG 系統、構建自己會寫 SQL 並執行的 agent，以及創建讓這些 AI 能在商用環境下正常運作的基礎架構。

我是財務管理出身而不是資訊工程，並不了解艱深的編程知識，但這反而成了優勢。我有很大一部分時間，是在弄清楚客戶真正需要的是什麼，而那通常和需求單上寫的不一樣。接著再用簡單易懂的說法解釋給他們聽。這其實很重要，因為沒有人能解釋的系統，自然也不會有人信任。

我在工作中使用英文、日文和繁體中文。職涯大部分時間都在跨國的團隊裡，因此這個部落格也使用了三種語言，希望能接觸到不同背景的讀者。

我在台灣念財務管理，服完兵役後來到日本，沒有資訊工程學位。我從 QA 開始，靠自學轉到開發，2026 年起以 AI 工程師的身分工作。

證照

  • Claude Certified Architect — FoundationsAnthropic · 2026 · 查看

我做過的東西

一套給服務台人員使用的 RAG 助理。它會根據提問內容搜尋過去幾年的起票紀錄、並把回覆用的草稿寫好，遇到問題本身不清楚時，他會提問並提供幾個選項澄清，而不是自己猜。前端是 Next.js + SSE，後端是 FastAPI + Bedrock Knowledge Bases。

一個檢索數據庫並用自然語言回答問題的 agent：它會自己寫 SQL、丟到 Athena 執行，再把結果解釋給你聽。工具使用的迴圈跑在應用程式端，不經過 Lambda 或 Bedrock Agents；SQL 出錯時不是讓整個請求失敗，而是把錯誤交回給模型，自己修並再次執行。

一個跑在 Vertex AI RAG Engine 上的 Google Chat 助理。Google Chat 的 webhook 是同步處理、不支援 SSE。所以我把它設計成用 message patch API 持續改寫自己的那則訊息來達到動態更新的效果，使用者看到的是檢索的進度，而不是一個轉圈圈的圖示。語料庫會依排程自動更新，Google 雲端硬碟上的檔案改過之後，不用任何人重新上傳就會進到檢索範圍。每則回答帶了一個回饋按鈕，回饋內容會整合到 Data Portal 的 Dashboard，讓如何改善知識庫這件事可視化，變得可以量化，而不是用猜的。

工作之外的專案：一組以版號管理、公開發布的 Claude Code skill；AdCraft AI，透過三個 agent 把商品照片變成八秒的廣告影片，是 AI Agent Hackathon with Google Cloud 的決賽入圍作品（113 組參賽隊伍中共 10 組入圍）。

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我很歡迎大家來聯繫我！如果你想在 AWS 上創建 AI 系統，或是產品必須支援多種語言都很歡迎聊聊。又或者是單純想討論某個我寫過的某篇文章，都很歡迎～

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