隨著大型語言模型（LLM）日益強大，我們不再滿足於讓模型僅僅「生成文字」——我們開始期待，它能更深入地「理解語境」、「推動決策」，甚至成為自動化流程中的核心大腦。
這篇文章，將帶你看到一個結構簡單但意涵深遠的實作案例：如何運用本地部署的 LLM，建構一個由模型主導、語意驅動的會議提醒系統，並透過 MCP（Model Context Protocol）的設計思維，真正實踐模型作為決策核心的可能性。
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大語言模型(LLM)與文字辨識(OCR)融合：引領文字識別新時代
企業內部有許多的作業可以做流程自動化，但牽涉的範圍很廣，韜睿透過模擬人的感官方式，Smart Detector代表人的眼睛，可以幫你處理掉重複的登打作業，而韜睿研發的LLM搭配Smart Detector更可以像是人類的大腦與眼睛的結合，讓各式紙本、圖片可以快速錄入，進行後面的自動化流程．
Smart Detector具備先進LLM技術，也具備輕量化的AI表單抽取技術，讓使用者可以依據場景自行選擇要用的方式，完成企業內文件自動擷取，可進行不同作業如:
自動化: 透過辨識完成，可以抓出關鍵資訊進行分類歸檔．
結構化: 將複雜紙本文件轉換成結構化資訊．
數據化: 將這些資料更有效收集分析與決策判斷．
Line Flex Message：讓回覆不再單調
在很早之前，Ｔ編寫過當Line Bot 遇上 OCR(發票辨識/交通票辨識) – Line機器人設定篇與當Line Bot 遇上 OCR(發票辨識/交通票辨識)– Django設定篇，不過可以看到之前的回覆都是以文字回覆為主，那可否讓他豐富一點更好看一點呢？本期將帶大家應用Line Flex Message讓你的回覆更加活潑！
未來也可以期待我們透過Line做更多的應用～在此先賣一個關子！
簡化差旅報銷流程：如何通過AI自動計算出差距離
過去我們介紹過透過AI OCR技術，將憑證資訊自動帶入，然後自動計算差旅報銷金額與碳排計算統計，但是許多公司的業務是透過自用車來去跑業務．
這時如何方便管理又兼顧效益？可以透過自動計算行車距離，帶入報銷系統，讓報銷流程更智能化．
管理就是逐步精進，透過現行的GenAI或是數據分析，可以更方便的進行公司治理，再者結合新的技術，就像拼積木一樣，過去人為的事情，可以交給系統幫你處理，解省下來的時間，去做對公司業務有幫助、流程改善還是研發上面的事情，也讓同仁可以獲得休息，而非一直做重複性的勞務工作．
