慈濟大學電算中心推動學生專案培訓成果
文/照片：慈大電算中心
電算中心持續推進學生專案培訓，尤其集中在雲端與地端整合、以及GPT介接技術的創新專案；進一步強化了學生的專業知識和技能，通過實踐中學習的方法，讓學生們在雲計算和人工智能領域得到深入的研究和應用經驗。本學期的專案特別設計更為深入之技術，並加強學生對雲地端協同作業以及自然語言處理的理解。學生們在實際專案中，不斷接觸到業界的新趨勢，與專案同仁緊密合作，透過反覆的測試和用戶反饋，學習如何優化系統性能和用戶體驗。
在這個過程中，訓練學生們如何學會運用批判性思維來解決複雜問題，以及如何有效且專業的與專案同仁進行溝通。這些寶貴的技能不僅有助於學生們的專業發展，也為他們將來的職場之路打下了堅實的基礎。
此外，透過產學合作，將學術和實踐成功融合，有些在電算中心完成實習的學生選擇繼續深造，攻讀研究所學位，同時在電算中心持續參與實際的專案工作。這種結合理論與實踐的教育模式，不僅豐富了我們的人才培育方案，而且大大提高了學生們在高科技領域的競爭力，同時加強了學校與產業界的合作關係，從而提升了學校整體的實力與競爭力。
學生專案學習成果與回饋：
AI相關應用：
- AI分機助手
尋找學校內部的分機號碼是一項耗時的工作，需要同仁們從分機表文件中逐筆找尋所需。為了簡化流程，開發了一款簡單易用的AI分機助手，不用再額外連結到其他網站或開啟檔案，從校務入口登入後，分機助手就會出現在右下角，隨時可進行分機查詢。
核心特性：
- 直觀詢問介面：使用者可以通過簡單的人性化對話來查詢所需的分機資訊。
- 自動資料抓取：AI助手定期從資料庫自動更新分機資訊。
- 人性化的輸出與對談：AI助手以自然且友好的方式進行回應，提供清晰的資訊輸出，讓您感覺就像是在和一位專職對談的同事對話。
三、學生執行專案學習後回饋：
參與學生高○炫：
中後期，我學會了使用Azure AI Search和SQL Server DB來提升聊天機器人的回答精確度，並減少token數。在完善過程中，我遇到的挑戰是減少錯誤回答和避免無法回答時隨意提供分機。最初將資料放入Prompt，導致每次回答都要包含分機表，既浪費token又不準確。為解決這問題，我利用AI Search，先篩選相關資料再放入Prompt中，提高精確度且不需每次都放入分機表。
接著，我更新了舊的分機表資料庫，將資料存入SQL Server DB，確保即使資料量大也能有效管理，並能快速查詢和更新。完成聊天機器人的功能後，我設計了一個類似LINE的分機表查詢介面，供學校單位測試並改進。
這次實習讓我完成了學校電算中心推廣AI的第一步，從資料整理、資料庫更新到開發OpenAI對話介面，對我來說是一次寶貴的經驗。
