LittleTone | 基於在地化 RAG 之 AI 社交溝通教練 💬

「語氣雖小，卻能改變一段關係。」 —— LittleTone 致力於將 AI 轉化為數位溝通中的「情緒緩衝區」與「語氣教練」。

🏆 榮譽肯定

• LINE FRESH 2025 校園競賽 - 決賽入圍 (Top 10 / 200+ 隊伍)。

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📖 專案背景

在台灣，LINE 是最主要的社交與職場連繫橋樑。然而，純文字溝通缺乏聲調輔助，常導致訊息被解讀為冷淡或不耐煩，進而引發「表達癱瘓」的社交焦慮 。

LittleTone 透過 LINE LIFF 原生整合，讓使用者無須跨 App 切換，即可在對話當下進行語氣調整與情緒診斷，大幅提升人際關係的「容錯率」。

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✨ 技術核心與亮點

1. 台灣在地化社交知識庫

針對台灣特有的「委婉語境」與「社交客套」（例如：辨識「下次約吃飯」是真心邀約還是客套）建立專屬話術庫。使 AI 回覆不再生硬，而是更符合台灣社會禮儀。

2. 輕量化高效 RAG 檢索架構

為了優化行動裝置的執行效率，實作了基於 JSON 格式的輕量化 RAG 系統：

• 精準檢索：將社交情境與非暴力溝通模型結構化，確保毫秒級的回應速度 。
• 增強生成：透過動態 Prompt 工程，產出具備「情緒共情」與「核心洞察」的高質量建議。

3. 多重系統安全防禦

• 流量限制：後端實作 HTTP 429 Rate Limiting，精準攔截惡意頻繁請求。
• 資產保護：前端腳本經過混淆處理，並將核心 AI 邏輯與 API 金鑰嚴格封裝於伺服器端。
• 圖片預處理：內建截圖壓縮與 Base64 編碼邏輯，優化 Vision 模型的傳輸負擔。

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🛠️ 技術堆疊 (Tech Stack)

• Full-stack Dev: Python Flask (後端), JavaScript (前端), Tailwind CSS。
• AI Models: OpenAI GPT-4o (Text & Vision 多模態處理)。
• Framework: LINE Front-end Framework (LIFF)。
• Infrastructure: Vercel Serverless Architecture。

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📂 專案結構

LittleTone/
├── app.py              # 應用程式入口：含後端速率限制機制
├── services/           # 核心邏輯層
│   ├── chat_service.py # 整合 OpenAI 與複雜 Prompt 策略
│   ├── rag_service.py  # 實作輕量化知識檢索
│   └── image_service.py# 處理圖片編碼與 Vision 分析
├── data/               # 核心知識庫 (台灣在地化社交話術)
├── static/             # 靜態資源 (含前端邏輯與 UI 樣式)
└── templates/          # 前端 HTML 模板

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🚀 點擊展開：開發環境配置與快速開始 (Quick Start)

1. 安裝依賴項目

建議使用 Python 3.9+ 環境，並執行以下指令安裝必要套件（包含 Flask、OpenAI、python-dotenv 等）：

# 安裝所有必要套件
pip install -r requirements.txt

2. 設定環境變數

請在專案根目錄建立 .env 檔案，並填入以下資訊（可參考 .env.example）：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
LINE_LIFF_ID=your_liff_id_here

3. 啟動伺服器

python app.py

伺服器預設將在 http://localhost:5000 啟動。

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👥 團隊成員與分工 (Team & Contributions)

本專案為 LINE FRESH 2025 參賽作品，由團隊 5 人共同協作完成：

• Kinomoo | 核心開發與系統架構 (Lead Developer)
  • 負責全端程式碼撰寫、RAG 系統設計、AI 模型整合以及伺服器部署。
• Eva | 專案組長與報告 (Project Lead & Presentation)
  • 負責專案時程統籌、產品定位開發及決賽現場簡報報告。
• Hiu | 介面設計與資料整理 (UI Design & Data Collection)
  • 負責 Figma 介面原型設計及 500+ 筆在地化溝通情境資料庫建檔。
• Momo | AI 提示詞設計 (AI Prompt Design)
  • 負責對話情境架構規劃與 AI 提示詞 (Prompt) 策略設計。
• Sherry | 使用者研究與測試 (User Research & Testing)
  • 負責目標族群訪談招募、使用者回饋收集與決賽現場演示。

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附註：基於隱私考量，團隊成員均以英文名/代稱顯示。本儲存庫中所有原始碼之技術實作與維護由 Kinomoo 獨立完成。

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