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09/16 11:30

繼 NotebookLM 後 Google 再推出 Illuminate：輕鬆將文章與論文轉為對話式 Podcast！

你是否曾經想過能夠輕鬆將論文或文章轉化為音檔來聆聽？Google Illuminate 的誕生為學習者和忙碌的學生們提供了一個嶄新的解決方案，將文章、書籍甚至學術論文轉換成對話式 Podcast，不再需要盯著螢幕閱讀。本文將介紹 Google Illuminate 是什麼、其功能優勢及如何排隊申請使用。

▍Google Illuminate 是什麼？ Google Illuminate 是 Google 最新推出的一款 AI 驅動工具，它能夠將長篇文章、書籍或學術論文自動轉換為對話式音檔，讓用戶通過聽覺來理解和吸收資訊。這個產品特別針對學生和學者，為他們提供了不再需要花大量時間坐在桌前閱讀的替代方案。Illuminate 將 AI 語音技術與自然語言處理技術相結合，生成的音檔以兩人對話的形式呈現，模擬真人討論的方式來解釋文章內容。

▍Illuminate 功能介紹 Illuminate 的核心功能就是將文本轉換為對話式的音檔。其最大特點包括：

● 對話式 Podcast：不同於單調的文字轉換，Illuminate 生成的音檔以兩人對話形式呈現，增加了自然性和可聽性。這讓學術內容變得更加親切易懂。

● AI 語音技術：Illuminate 使用的 AI 語音技術模擬真人對話，語音聽起來流暢、自然，並且適合長時間聆聽，幫助用戶在不經意間學習新知識。

● 跨平台支持：無論是在電腦、手機還是其他設備上，你都可以隨時隨地收聽轉換後的音檔。

● 學術內容輕鬆理解：Illuminate 特別適合需要學習和研究大量論文的學生和學者，通過將內容轉換為音檔，減少了閱讀的疲勞感，提升學習效率。

▍Illuminate 功能優勢

● 對話式音檔呈現 與傳統的機械化朗讀不同，Illuminate 採用了兩人對話的形式呈現內容。無論是書籍還是學術論文，AI 生成的語音會以問答的方式進行探討，這種互動式的對話能夠讓內容聽起來更加生動、具體。

● 多語音選擇與自然聽覺體驗 目前，Illuminate 的 AI 語音技術已經達到較高的自然性，用戶能夠聽到接近真人對話的音檔，這對於長時間學習或快速吸收資訊的用戶來說，體驗非常友好。此外，用戶還可以根據需求調整語速或選擇不同的聲音風格，讓學習更具個性化。

● 提升學術論文的可讀性 不少學術論文內容深奧，難以一目了然。通過 Google Illuminate，AI 會自動抓取論文中的重點內容，並透過問答形式進行呈現，將複雜的學術概念拆解成易於理解的對話。這不僅有助於節省時間，還能讓更多讀者輕鬆掌握論文中的精髓。

● 隨時隨地學習的便捷性 無需固定在書桌前閱讀，用戶只需打開 Google Illuminate，便可以將學習轉換成聽覺體驗。無論你是在通勤、運動還是做家務，都能將這些零碎時間有效利用起來，隨時隨地學習新知識。

▍如何加入 Google Illuminate 排隊名單？ 目前，Google Illuminate 處於預覽版階段，只有被選中的用戶可以試用。要想加入候補名單，用戶可以訪問官方網站（illuminate.google.com/home），點擊「Sign in」後使用 Google 帳號登入，完成註冊並等待邀請。

 在等待的過程中，Google Illuminate 頁面上也提供了一些示範音檔，讓你可以搶先體驗將論文轉為音檔的效果。比如，網站上展示了 AI 將知名論文《Attention is All You Need》轉換成對話式 Podcast 的例子，這篇文章是關於 Transformer 模型的基礎研究。點擊播放後，你可以聽到一男一女模擬對話，針對這篇論文進行討論，內容清晰易懂。

▍使用 Google Illuminate 的潛在挑戰 雖然 Google Illuminate 是一款非常有潛力的工具，但目前它還在不斷完善中。一些用戶在社交平台 HackerNews 上對 Illuminate 的功能表示支持，認為這是一個能夠增加學術論文普及度的好點子。但也有部分評論認為，AI 生成的對話可能會出現錯誤或重點偏移的情況，畢竟大規模語言模型在解析學術內容時，仍然有可能誤解或忽略關鍵資訊。

 儘管如此，隨著技術的進步，Google Illuminate 有望逐步解決這些問題，提供更加精準且實用的音檔轉換服務。

▍Google Illuminate 為學習者提供全新聽覺體驗 總結來說，Google Illuminate 透過 AI 技術，將原本需要大量時間精力閱讀的內容，轉化成輕鬆聽覺體驗，為現代學習者提供了更多選擇。隨著這項服務的不斷升級，未來有望成為學術界和愛好學習的用戶的必備工具。 如果你正在尋找一種更便捷的方式來學習和吸收信息，不妨考慮加入 Google Illuminate 的候補名單，搶先體驗這款創新工具帶來的便捷與效率。

➤ 立即排隊：illuminate.google.com/home

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09/22 12:51

如何使用 Spring AI 打造企業專屬 RAG 知識庫，提升資料管理與查詢效率

在企業導入 AI 及知識管理工具時，安全與效率是關鍵考量。透過 Spring AI 框架，企業可以建立一個專屬的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）知識庫，不僅確保資料安全，也能有效提高查詢準確度與資料整合性。本文將詳細介紹 Spring AI 的應用、RAG 知識庫的建立流程及其在企業中的實際效益，幫助你找到解決資料管理的最佳方案。

▍Spring AI 的發展與未來潛力

Spring AI 是今年才推出的 Java 框架，隨著市場對 AI 需求的增加，它逐步成為 Java 開發人員在企業環境中實現 AI 應用的強力工具。在最近的更新中，Spring AI 增加了許多功能，包括 Evaluator（評估）和 Moderation（節制），並加入了對 JSON Schema 的支持，這也是 OpenAI 在 2024 年 8 月推出的功能之一。這些新功能大大提升了開發者在處理結構化數據時的便利性。

不過，儘管 Spring AI 持續更新，與其他框架如 LangChain 相比，它在應用功能上仍有許多需要改進的地方。例如，LangChain 已有不少方法來提升資料搜尋的精準度，而 Spring AI 的開發者還需要額外研究如何將這些方法整合進框架中。這顯示出 Java 在 AI 資料分析領域的落後，但 Spring AI 因為能與 Java 生態系統完美結合，未來有潛力成為企業導入 AI 的最佳選擇。

▍為何選擇 RAG 知識庫？

RAG（檢索增強生成）是一種結合資料檢索與生成模型的方法，適合企業將機密資料保留在自己掌控中，而不需依賴外部服務。這對於使用 Java 的企業來說尤其重要，因為許多企業仍擔心資料外洩問題。RAG 知識庫可以有效地解決這個問題，特別是在結合 Spring AI 的框架後，Java 開發者可以輕鬆與現有系統整合。

▍建立企業 RAG 知識庫的步驟

在企業中實施 RAG 知識庫，首先需確保資料的批次匯入。企業通常會在系統上線前一次性地匯入大量資料，這部分可以使用 Spring Batch 來進行批次操作，並透過排程在離峰時間執行資料匯入。同時，Spring Batch 也能記錄資料的匯入進度與失敗歷程，確保匯入過程的透明度。此外，為避免重複資料匯入，需記錄檔案或資料庫的鍵值（Key）。

即時更新的資訊則可透過 Function Call 呼叫來處理，RAG 主要負責的是不易變動的靜態資訊。當企業需要更宏觀或精準的資料分析時，還可以考慮導入 Graph RAG 技術。目前 Java 上尚未有完整的 Graph RAG 實作，不過這項技術未來可能會帶來更強大的知識圖譜查詢功能，提升資料的整體關聯性。

▍引入 Graph RAG 的挑戰與解決方案

Graph RAG 是目前在資料檢索領域非常先進的一項技術，它能將資料拆解為實體與關係，並生成 Neo4j 圖數據庫的結構。這不僅能讓資料管理變得更加系統化，還能使查詢結果更加全面。

以 OpenAI 的實體關係抽取功能為例，我們可以利用 JSON Schema 的結構，將資料轉換為物件，再結合 Spring Data Neo4j，輕鬆維護企業的知識圖譜。這樣的設計能確保數據的準確性，同時減少人工處理的需求。

然而，實施 Graph RAG 也帶來了費用上的挑戰。由於 ETL（Extract, Transform, Load）階段與查詢過程中涉及大量的 Token 計算，成本可能會顯著增加。因此，企業可以考慮不同的 LLM（大規模語言模型）來降低費用。

▍Spring AI 未來的改進方向

Spring AI 雖然在功能上已經跟上市場需求，但在一些實作細節上仍有改進空間。特別是在資料流處理上，目前的 ETL Transformer 設計相對不直觀，讓程式碼閱讀性降低。另外，Embedding 資料結構的設計也值得優化，目前採用的 List 雖然彈性高，但實際應用中不需要這麼多變動性。若改用更輕量化的 float[] 結構，或許能提升效能。

Spring AI 的發展前景仍然值得期待，特別是當它能結合更多 Java 生態系統中的現有工具時，將為企業帶來更加全面且高效的 AI 解決方案。

使用 Spring AI 建立企業專屬的 RAG 知識庫，不僅能確保資料安全，還能提升查詢的效率與準確性。未來若能進一步優化框架，並引入更先進的資料處理技術如 Graph RAG，Spring AI 將成為 Java 開發者在 AI 領域中的利器。對於希望將 AI 融入資料管理系統的企業而言，Spring AI 無疑是一個值得考慮的選擇。

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