AI 升級:自架模型接手摘要,掃描公文也能全文化

幼明燈用 AI 做一件事:把法條術語翻成家長看得懂的白話。這個定位從來沒變——AI 只轉述、不判定分類、不算燈號、不下評論。但引擎本身,這一波大修了。

雲端+本地混合:免費額度不再卡脖子

白話摘要原本走雲端 AI 的免費額度,每天配額很小,幾千筆裁罰要排隊排到天荒地老。現在改成混合策略:每天先用雲端額度,用完自動切換到自架的本地模型無限量清完積壓。摘要也從每日管線獨立出來,有新資料就盡快處理,不用等半夜排程。

對一個沒有營收的公益站,「自架模型」是讓 AI 功能可持續的關鍵——不用跟雲端廠商的計費表玩心臟病。

掃描公文全文化:本地視覺模型 OCR

衛福部部分機構裁罰的公告是掃描影像 PDF——內容鎖在圖片裡,搜尋不到、複製不了。現在的處理流程:自動下載 PDF、逐頁轉成影像、交本地視覺模型逐字辨識、存庫並在站內詳情頁完整呈現,全程記憶體處理不落地暫存檔。

兩條界線先劃清楚:全文頁強制標示「本地 AI 辨識、以官方 PDF 為準」,官方連結照常保留;而公文全文化僅限處分對象為機構(法人)者,行為人個人的公文不做全文,避免揭露足以識別被害兒少的資訊。技術能做到的事,不代表都該做。

辨識完成後,AI 還會從全文抽出「發文字號」與「處分金額」回填欄位——一樣標示由 AI 辨識、以官方為準。

過程中踩了個有趣的坑:視覺模型推論一次要一百多秒,超過反向代理的逾時上限,一直收到 524 錯誤。最後改用串流回應——模型幾秒內吐出第一個字,連線就保持住了。大圖也先縮到模型原生解析度,推論速度快了好幾倍,辨識品質不減。

園所方的話語權:園所說明專區

平台一直只轉述政府資料,但被寫到的園所呢?這版新增「園所說明」機制:園所方可以針對外界疑慮提出說明,經後台審核後公開在園所頁,AI 產生中性摘要輔助閱讀,並清楚標示「此為園所方說明、非本站立場」。

資料平台要中立,不是只對家長中立——被記錄的一方也要有說話的地方。

總結

AI 的角色沒變:翻譯者,不是法官。變的是引擎更省、能讀的資料形態更多,以及平台向兩邊都交代得過去的中立設計。

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