本文介紹如何使用 n8n 串接 LINE 與 LLM，打造具備記憶與思考能力的智慧聊天機器人。從 MQTT 觸發、JavaScript 預處理、LLM 回覆到 LINE 回傳，完整展示低程式化自動化流程，讓 LINE Bot 也能擁有 AI 大腦。
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本文示範以 Python 結合 LINE、MQTT 與 LLM，打造能思考的自動回覆系統。
透過判斷訊息是否以「MT」開頭觸發 AI 回覆，並支援 OpenAI 與 Ollama 模型切換。
架構簡潔穩定（LINE → MQTT → LLM），實現具記憶與語意理解的智慧對話機制。
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整合 LLM（大型語言模型）後，LINE Bot 不再只是照著劇本回覆，而是真正「學會思考」。它能理解語意、記住上下文，根據情境產生自然對話。透過 LINE、MQTT 與 LLM 的巧妙結合，讓訊息不再是冷冰冰的回應，而是一場有溫度的交流。這不只是技術升級，更是讓機器從「反應」邁向「共鳴」的開始。
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OpenAI 發布全新開源模型 GPT-OSS-Safeguard，專為安全分類與政策審查設計。開發者可自訂政策並即時應用於內容審查，支援 20B 與 120B 參數版本。模型在多政策分類表現優異，提升 AI 安全性與透明度，適用於內容審核、平台治理與風險監控領域。
OpenAI 發布全新開源模型 GPT-OSS-Safeguard，專為安全分類與政策審查設計。開發者可自訂政策並即時應用於內容審查，支援 20B 與 120B 參數版本。模型在多政策分類表現優異，提升 AI 安全性與透明度，適用於內容審核、平台治理與風險監控領域。
這篇文章介紹一個能自動偵測聲音、錄音、語音轉文字並翻譯成日文的 AI 系統。
透過 Whisper 進行語音辨識、LLM 理解語意，再以多執行緒架構實現即時處理，從聲音到翻譯全自動完成。
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本章說明實作 Whisper + LLM 語音轉文字系統前的步驟，包括安裝 Ollama 本地模型服務、Python 3.10 以上版本、虛擬環境 env、ffmpeg 音訊工具，以及必要的 pip 套件清單。
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