已完成打包與擴充。下載：shipcap_skeleton_paddleqr.zip。內容含：
PaddleOCR worker（apps/ocr_worker/worker_paddleocr.py）。
Tesseract 版 worker。
USB HID 鍵盤模式掃碼（listener_hid.py，evdev）。
USB Serial 掃碼（listener_serial.py，pyserial）。
FastAPI 後端、Web 最小頁、Capture、systemd 範例與需求檔。對應規格之 FR/NFR、流程與 API。
最小測試：
需要我再加 Dockerfile、udev 規則與 docker-compose 一鍵啟動。
結論：採「多服務（同機）」架構，對應你給的 FR/NFR 與資料模型，
提供可直接啟動的專案骨架、API、DB schema、Docker Compose、systemd 與最小可用範例程式。
服務：capture（拍照1/2）、qrcode（USB HID/Serial）、ocr、ingest-api（建檔/查詢/匯出）、web-ui（覆核/查詢）、sync（選配，多站同步）、backup。
資料層：SQLite 單站；要集中改用 PostgreSQL。影像按日期樹狀存，計算 SHA-256。
目標流程：輸入出貨單號→拍照1→OCR→覆核→拍照2→掃 QR→建檔→可查詢/匯出。
命名與路徑：/data/shipments/{YYYY}/{MM}/{DD}/SHP123_image1_20250115T103045Z.jpg；縮圖保存於 thumbs/。
權限與稽核：角色、登入、AuditLogs。
KPI：≥6–8 筆/分、OCR 成功門檻與人工覆核機制。
（欄位對應規格之資料模型與稽核）
（端點對應規格第 16 節 API 草案與第 5–9 節功能）
capture：
ocr_worker：
qrcode_listener：
（拍照、OCR、掃碼職責對應 FR-01/02/03）
（頁面包含查詢、預覽、覆核欄位，對應 7.1）
config.yaml（關鍵節點）
（對應設定檔與備份需求）
docker-compose（同機部署）
（容器化屬「可選」；亦可用 systemd）
systemd 範例
（符合規格之 systemd、logrotate、備份排程）
（對應功能/匯出與驗收）
單據版式多樣：先以模板規則與欄位信心值門檻，低於門檻強制覆核；後續導入 PP-Structure。
反光/陰影：硬體治具與固定光源；拍照前自動曝光/對焦檢查。
多站：本機先存，sync_agent 排程上傳中央 DB/NAS。
需要我把上述骨架打包成 zip 或加上 PaddleOCR 版 worker 與 HID/Serial 讀碼驅動，直接可跑
Web3 與 AI 時代的信任基石
歡迎探索零知識證明的世界。這項革命性的密碼學技術，允許在不洩露任何敏感資訊的前提下驗證事實，正從根本上重塑數位世界的隱私、安全與信任。本指南將帶您了解其核心原理、關鍵技術與改變未來的潛力。
ZKP 必須滿足三大特性，才能確保其安全有效。這些特性共同構成了「在不洩露秘密的情況下證明知識」的基礎。
如果聲明為真，誠實的證明者總能成功說服驗證者。簡單來說，就是「對的錯不了」。
如果聲明為假，作弊的證明者幾乎不可能欺騙驗證者。簡單來說，就是「錯的對不了」。
驗證者除了「聲明為真」這一事實外，學不到任何額外資訊。這是 ZKP 保護隱私的關鍵。
目前主流的 ZKP 協議各有千秋。點擊下方按鈕，互動探索它們在關鍵指標上的差異。
ZKP 不僅是理論，更已在 Web3 和 AI 領域產生巨大影響。切換分頁，了解其如何賦能下一代數位應用。
在不洩露交易金額、身份等資訊的情況下完成金融交易（如 Zcash）。實現去中心化身份（DID），用戶可證明年齡或國籍卻不透露具體個資。
將數百筆交易在鏈下打包，生成一個有效性證明上鏈。大幅提升以太坊等區塊鏈的處理速度（TPS），降低交易費用，實現大規模應用。
通過數學證明確保鏈下計算的正確性，減少對中心化機構的依賴，降低單點故障風險，並保護數據在傳輸和驗證過程中的安全。
ZKP 的普及之路並非一帆風順，但其前景無限光明。了解當前的挑戰以及業界如何應對。
AnythingLLM 是一個開源的全端應用程式，讓你可以將任何文件、網站或內容來源，轉換為大型語言模型 (LLM) 的知識基礎。
簡單來說，它就像一個工具，可以讓你把各種資料「餵給」LLM，然後 LLM 就可以利用這些資料來回答問題或生成內容。
AnythingLLM 的主要特點包括：
多樣的資料支援：你可以上傳 PDF、Markdown 檔案、Text 檔案、網址，甚至是 GitHub 儲存庫的內容。
多模型支援：它支援多種 LLM，例如 OpenAI 的 GPT 系列、Mistral、Llama 等。
本地部署能力：你可以在自己的伺服器上部署 AnythingLLM，這對於需要資料隱私或客製化部署的企業來說很有用。
RAG (Retrieval Augmented Generation) 技術：AnythingLLM 採用 RAG 技術，這表示它在生成答案之前會先從你的資料中檢索相關資訊，這樣可以提高回答的準確性和相關性，並減少 LLM 的「幻覺」現象。
使用者友善介面：它提供一個直觀的聊天介面，讓你可以輕鬆地與你的資料進行互動。
AnythingLLM 對於以下情況特別有用：
企業知識庫：將公司內部文件、手冊、規範等資料匯入，員工可以快速查詢資訊。
客戶支援：用來回答客戶常見問題，提升客戶服務效率。
教育與研究：整理學術論文、研究資料，方便師生查詢和分析。
個人知識管理：將個人筆記、電子書、部落格文章等資料整合，打造個人專屬知識庫。
布建 AnythingLLM 來實現 RAG (Retrieval Augmented Generation) + LLM 應用，涉及軟硬體需求、操作流程及驗證步驟。以下為您詳細說明：
AnythingLLM 的硬體需求會根據您選擇的 LLM 模型大小、資料量以及預期的併發使用者數量而異。
CPU：
入門級 (輕度使用)：至少 4 核心。
推薦級 (中高負載)：8 核心或更多，例如 Intel Xeon 或 AMD EPYC 系列處理器。
RAM (記憶體)：
入門級 (小型模型與資料)：16 GB。
推薦級 (大型模型與資料)：32 GB 或更多。如果您計畫使用本地部署的大型 LLM (例如 Llama 70B)，則需要 128 GB 甚至 256 GB 以上的記憶體。
GPU (顯示卡)：
可選，但強烈推薦用於本地 LLM 推理：如果您的 LLM 選擇在本地運行 (而非透過 API 呼叫如 OpenAI)，則需要支援 CUDA (NVIDIA) 或 ROCm (AMD) 的 GPU。
入門級：GeForce RTX 3060 (12GB VRAM) 或更高。
推薦級：GeForce RTX 4090 (24GB VRAM) 或更高，或多張企業級 GPU (例如 NVIDIA A100/H100)。GPU 的 VRAM (顯存) 大小直接決定您能運行多大的模型。
儲存空間：
SSD (固態硬碟)：建議使用 SSD 以獲得更好的讀寫效能。
容量：至少 100 GB，具體取決於您的文件資料量和模型儲存需求。
作業系統：
Linux (推薦)：Ubuntu、Debian 或 CentOS 等，提供最佳的效能和穩定性。
Windows / macOS：亦可運行，但可能在性能上略遜於 Linux。
Docker 與 Docker Compose：強烈推薦使用 Docker 來部署 AnythingLLM，這能大大簡化安裝和管理過程。
Node.js (如果你選擇手動安裝)：用於運行前端應用。
Python (如果你選擇手動安裝)：用於運行後端服務和資料處理腳本。
Git：用於從 GitHub 下載 AnythingLLM 原始碼。
向量資料庫 (內建或外接)：AnythingLLM 預設使用內建的 LanceDB，但您也可以配置為使用 ChromaDB、Pinecone 或 Weaviate 等外部向量資料庫，這對於大規模部署更為有利。
Docker 部署是最推薦且最簡便的方式，以下為基本步驟：
安裝 Docker 與 Docker Compose：
前往
複製 GitHub 儲存庫：
git clone https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm.git
cd anything-llm
複製範本並修改 .env 檔案：
在 AnythingLLM 目錄下，會有一個 .env.example 檔案。複製一份並命名為 .env。
cp .env.example .env
編輯 .env 檔案：
打開 .env 檔案，根據您的需求進行配置。
LLM 提供商：
如果您使用 OpenAI：設定 OPEN_AI_KEY=您的OpenAI API金鑰。
如果您使用其他服務 (如 Azure OpenAI, Anthropic, Google Gemini 等)，請參考 AnythingLLM 的官方文件進行配置。
如果您選擇本地 LLM：可能需要配置 LLM_MODEL_NAME 和相關的 API endpoint (例如 Ollama 或 vLLM)。
Embedding 提供商：
例如：EMBEDDING_PROVIDER=openai 或 EMBEDDING_PROVIDER=ollama (如果您使用本地嵌入模型)。
向量資料庫：預設是 LANCEDB，通常無需更改。
其他設定：可以設定埠口、管理員信箱等。
使用 Docker Compose 啟動： 在 AnythingLLM 根目錄下執行：
docker-compose up -d
-d 表示在背景運行。
這會下載所需的 Docker 映像檔並啟動所有服務 (前端、後端、向量資料庫等)。
訪問 AnythingLLM 介面：
打開您的瀏覽器，訪問 http://localhost:3001 (如果您的埠口是預設的 3001)。
創建管理員帳戶：首次訪問時，會引導您創建一個管理員帳戶。
創建工作區 (Workspace)：登入後，創建一個新的工作區。每個工作區可以有獨立的知識庫和聊天紀錄。
上傳資料：
進入您創建的工作區。
點擊「Add Documents」或類似的選項。
您可以選擇上傳文件 (PDF, TXT, MD 等)、提供網站 URL，或連接 GitHub 儲存庫。
AnythingLLM 會自動處理這些文件，將它們切分成小塊 (chunking)，並生成向量嵌入 (embedding)，然後儲存到向量資料庫中。
在工作區設置中，選擇您希望使用的 LLM 提供商 (例如 OpenAI, Ollama 等)。
如果使用 API 服務，請確保您的 API 金鑰已在 .env 中正確配置。
如果使用本地 LLM，請確保本地的 LLM 服務已運行且可被 AnythingLLM 訪問。
驗證 RAG + LLM 應用是否成功布建且正常運作至關重要。
確認服務運行：
檢查 Docker 容器狀態：docker-compose ps，確保所有相關服務 (前端、後端、向量資料庫) 都處於 Up 狀態。
訪問 AnythingLLM Web 介面是否正常顯示。
帳戶與工作區驗證：
登入管理員帳戶是否成功。
能否成功創建新的工作區。
文件上傳與處理驗證：
上傳一個小型 PDF 或 TXT 文件。
觀察文件是否被成功處理 (通常會有一個進度條或狀態提示)。
確認文件狀態變為「Processed」或類似的成功提示。
這是最關鍵的部分。
提出基於文件的問題：
在您上傳文件後，進入該工作區的聊天介面。
提出一個只有在您上傳的文件中才能找到答案的問題。
期望結果：LLM 應根據您上傳的文件內容來回答問題，並提供相關的引用或來源 (如果 AnythingLLM 支援顯示引用)。
反向測試：提出一個與您文件內容無關的問題，看 LLM 是否會拒絕回答或給出通用答案，而不是基於您的文件。
檢索驗證 (可選，進階)：
有些 RAG 系統會提供一個「檢索」或「源文件」的預覽功能，您可以檢查 LLM 在生成答案時實際檢索到了哪些文件片段。
如果 AnythingLLM 介面沒有直接提供，您可能需要查看後端日誌來確認檢索過程。
答案品質與相關性：
評估 LLM 給出的答案是否準確、完整且與您的問題相關。
檢查是否存在「幻覺」(Hallucination) 現象，即 LLM 編造了文件中不存在的資訊。如果發生，可能需要調整文件切割策略、嵌入模型或 LLM 提示詞。
多文件交叉驗證：
上傳多個相關的文件。
提出一個需要整合多個文件資訊才能回答的問題。
期望結果：LLM 能從不同文件中提取資訊並進行綜合回答。
回應時間：測試 LLM 回答問題所需的時間。如果時間過長，可能需要優化硬體、LLM 模型或服務配置。
併發測試：如果應用於多使用者環境，可以模擬多個使用者同時提問，觀察系統穩定性和回應時間。
日誌監控：定期檢查 Docker 容器的日誌 (docker-compose logs -f)，查看是否有錯誤訊息或警告，以便及時排除故障。
通過以上步驟，您就可以成功布建並驗證 AnythingLLM 的 RAG + LLM 應用了。
請記住，實際的配置會根據您選擇的 LLM、嵌入模型以及資料量有所不同，務必參考 AnythingLLM 的官方文件以獲取最詳細和最新的資訊。