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AI 與機器學習
打造科學研究平台
Kliv 是一套 AI 應用程式建構工具。描述你的科學研究平台，它就會依你的研究打造資料庫、工作流程、協作者權限、驗證規則，以及以檔案庫為根據的代理人。
只需在文字方塊中輸入你的想法，AI 就會為你建置它
什麼是 Kliv?
Kliv 不是電子實驗筆記本，也不是一套固定的資料產品——它是一個會替你打造軟體的 AI。
你只要用白話描述研究計畫需要的應用程式，Kliv 就會把它建出來：資料庫、操作介面、驗證規則、協作者權限、檔案庫，以及具型別的端點。這套系統歸你所有，跑在你自己的帳號上，之後想調整，直接開口就行。這不是套版模板。
在這個頁面上，那個應用程式就是一套以人工智慧驅動的科學研究平台。Kliv 能打造各式各樣的網頁應用程式；這裡則聚焦在研究資料、實驗規程、儀器、協作者，以及以檔案庫為根據的回答。
為什麼實驗室需要的不只是共用硬碟
一個經歷多個採樣季的淡水生態實驗室，可能累積了數十個樣點的連續紀錄。問題往往出在這些紀錄放在哪裡：一堆資料夾、老舊的目錄結構、命名不一致的檔案，還有只存在某些人腦中的實驗規程細節。
Kliv 打造的平台會依照研究設計來塑形。樣點、採樣季、樣本、儀器、規程版本、協作者，全都變成有規則可循的紀錄。檔案庫變得可以搜尋，實驗室也不再需要靠有人記得哪個資料夾放了什麼才能運作。
一項研究的紀錄
野外研究團隊會保存的紀錄，以及每一項各自把關的內容。
樣點與採樣季
每座湖泊都是一個附有座標與歷史紀錄的樣點；每個季節都是一次附有計畫的採樣季。每筆測量都會回指這兩者，所以『日月潭，八月，歷年所有資料』只是一則查詢。
樣本與測量數據
每筆讀數都會標記樣點、儀器、規程版本與記錄人員。單位會在輸入時就核對，不合理的數值在進入分析之前就會被擋下來。
規程書櫃
標準作業程序(SOP)、方法論文與會議記錄都有版本紀錄。2019 年的一系列資料，會始終連結到 2019 年當時生效的規程版本，代理人也會依這套書櫃來回答問題。
儀器與校正
每支探測器都有校正紀錄。只要用逾期未校正的儀器記下的讀數一入庫，就會立刻被標記出來。
角色與協作者
計畫主持人、博士後研究員、野外技術人員，以及合作大學，都用各自不同的權限登入。尚未公開的採樣季，只有計畫團隊看得到。
Kliv 為實驗桌帶來什麼
這不是分析軟體，而是圍繞著你既有分析工作流程的紀錄系統。
讀過檔案庫的代理人
像『2019 年浮游動物系列用的是哪種固定液？』這樣的問題，能得到答案，同時附上當季生效版本中，代理人所依據的 SOP 段落。
撐得過人員異動的搜尋
針對實驗室自己的檔案庫做語意搜尋，即使檔名毫無幫助，也能找出正確的野外筆記。
供資料流程使用的具型別端點
資料記錄器與 R 語言流程都可以把結果送到具型別的伺服端函式。格式錯誤的批次會被退回，並附上原因。
遵守保密期限的資料列
合作大學的帳號登入後，只看得到分享給他們的採樣季，其餘一律看不到。這項限制是逐列強制執行的，而不是靠誰拿到了哪個連結。
供營運與計畫申請使用的儀表板
採樣季完整度、儀器停機時間，以及每個樣點每季的樣本數，都來自科學分析所用的同一批資料列，數字都能回溯到原始紀錄。
範例：林雅婷博士的淡水生態實驗室
以下是某間實驗室可能如何使用以 Kliv 打造的研究平台。這只是個例子——你會描述自己研究設計、紀錄、角色與驗證規則。
研究架構變成資料庫
林雅婷博士描述了 40 個湖泊樣點、每年的野外採樣季、樣本、儀器、規程版本，以及協作者角色。Kliv 就依這些紀錄打造應用程式。
野外資料一送達就會被核對
每筆測量都帶有樣點、儀器、規程版本、單位與記錄人員。只要數值不合理，或儀器校正已經過期，應用程式就會立刻標記出來。
檔案庫回答規程相關問題
一位新生詢問 2019 年浮游動物系列使用的是哪種固定液。代理人依附著在那一季的 SOP 版本回答，並引用出處段落。
協作者只看得到分享給他們的工作
合作大學登入後，只看得到分享給他們的採樣季。另一個計畫尚未公開的採樣季不會出現。
分析工作留在原本該在的地方
實驗室的 R 與 Python 工具維持不變。流程把結果送到具型別端點，而來源紀錄會把推算出的數字連回原始樣本。
計畫紀錄比人員異動撐得更久
當學生畢業離開，樣本、校正紀錄、規程沿革與檔案庫，依然留在實驗室自己掌控的資料庫裡。
描述你需要的研究平台
Kliv 會依照你的描述來打造系統，所以請寫清楚你需要的紀錄、驗證規則、角色、檔案庫文件，以及外部資料流程。以下是三個例子：
野外生態實驗室
樣點、採樣季、標註規程版本的測量數據。
“幫我的淡水生態實驗室打造一套研究資料平台。追蹤 40 個湖泊樣點、野外採樣季、樣本、測量數據、儀器、校正日期、規程版本，以及 SOP 文件。讓協作者可以用角色權限登入，並讓我們的 R 語言流程把驗證過的結果送到具型別的端點。”
材料測試檔案庫
試片、測試機台、方法與程序。
“幫我的材料實驗室打造一套平台。追蹤試片、依測試機台分類的抗拉試驗結果、校正紀錄、方法版本、操作員筆記，並建立一個能依我們上傳的程序文件回答問題、並引用出處文件的代理人。”
世代研究追蹤系統
參與者、回診紀錄、樣點與量表版本。
“幫我打造一套縱貫性研究平台。追蹤參與者、回診紀錄、依量表版本分類的問卷分數、各樣點的資料輸入、每個研究樣點的角色權限，以及可匯出給統計流程使用的資料表。”
從共用硬碟到紀錄系統
檔案庫變得可以搜尋。 把 SOP、方法論文與實驗室會議記錄上傳到知識庫。代理人回答時會附上所依據的段落，每一次問答也都會保存下來供稽核。
資料不會被鎖起來。 測量數據是實驗室自己掌控的資料庫裡的資料列，需要時可以匯出成表格，應用程式的原始碼也會同步到實驗室自己擁有的儲存庫。
分析程式碼留在原地。 Kliv 不會替你跑統計分析。R、Python 與其他分析工具維持原樣;Kliv 只是圍繞著它們打造紀錄系統。
以私有語料為根據的代理人，這套模式能延伸到遠遠不只一間實驗室的場景——AI 應用程式總覽整理了它還能承載哪些其他用途。
常見問題
Kliv 到底是什麼？
Kliv 是一套 AI 應用程式建構工具。你描述自己需要的研究平台，Kliv 就會圍繞著它打造資料庫、操作介面、權限規則、驗證機制、檔案庫與代理人。
我拿到的是真正的應用程式，還是套版模板？
是真正的應用程式。它是圍繞著你研究的樣點、樣本、規程、角色與流程打造的，而不是一套通用的實驗筆記本版面。
打造完成之後還能修改嗎？
可以。你可以直接開口，新增欄位、修改驗證規則、加入協作者、調整儀表板，或新增一個端點。
代理人會自己編答案嗎？
它會依規程書櫃，以及提問者有權讀取的資料列來回答，並引用所依據的段落。如果檔案庫裡沒有答案，它應該要照實說沒有。
另一所大學的協作者可以加入嗎？
可以。他們用自己的帳號登入，只看得到你分享給他們的採樣季。這項限制是針對資料列強制執行的，而不是靠連結。
計畫結束後，資料歸誰所有？
歸實驗室所有。測量數據在你自己的資料庫裡，匯出的檔案也是你的，應用程式的原始碼放在你自己的 Git 儲存庫裡。
Kliv 會幫我們跑統計分析嗎？
不會。你的分析程式碼留在 R、Python,或它現在所在的任何地方。Kliv 透過具型別端點接收輸出結果，並讓來源紀錄一路連回樣本。
可以在錯誤資料入庫前先擋下來嗎？
可以。具型別的伺服端函式可以驗證送進來的批次，在資料列進入資料表之前，把格式錯誤的資料退回並附上原因。
儀表板可以使用和研究資料相同的紀錄嗎？
可以。完整度、停機時間與採樣覆蓋率的儀表板，讀取的都是和研究紀錄相同的資料列。
之後可以離開 Kliv 嗎？
可以。程式碼會同步到你自己的 Git 儲存庫，資料也可以從你自己掌控的資料庫匯出。
把研究放進實驗室信得過的地方
描述你的樣點、樣本、儀器、規程、角色與驗證規則。Kliv 會依這些細節打造研究平台。
