解構「小桔 AI」大腦：如何以 Google Gemini 與輕量化 JSON 重塑公共選務架構
專訪研發團隊核心工程思維：低延遲串接、動態分案引擎與無幻覺政策檢索系統。
「工程的最高境界不是炫技，而是讓最前沿的巨型語言模型，能以極低的延遲、極精確的結構化資料，回答基層選民的每一次提問。」
在生成式人工智慧席捲公共領域的 2026 年，親民黨網路顧問暨組織部青年團執行長劉吉拉攜手傑愛得資訊（JumpAD）與 Google Gemini，正式揭開了「小桔 AI」背後的技術全貌。不同於傳統聊天機器人依賴籠統語料造成的「幻覺」風險，小桔 AI 從底層架構上便選擇了一條極具工程挑戰的道路——以動態結構化 JSON 作為嚴格事實基底。
小桔 AI 的技術核心在於其精準的資料管線設計。系統深度整合 Google Gemini Flash 的高速生成能力，將平均回傳延遲壓制在 1000 毫秒上下。前端透過自適應 RWD 與直立式卡片檢視（Card View）提供順暢操作；而在後端，當選民提出在地陳情或詢問特定政策時，小桔並非空泛發揮，而是即時調用「候選人政見」與「全站架構」兩大知識庫，在極短時間內完成語意對齊，輸出帶有精確連結的直達方案。
更具前瞻性的是其「智慧許願池分案引擎」。透過系統化提示詞約束與 JSON 標籤萃取，民眾在日常生活中反映的路平、托育、交通等繁雜痛點，能被自動提煉為結構化議題，即時匯流至前線團隊的管理後台。小桔 AI 不僅是一次語言模型的成功落地，更展示了開源精神、現代 API 架構與台灣地方治理深度融合的典範實踐。