鼎稔道學館
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道教 AI 應用展示

12 個可直接試用的 demo, 多數建立在開源 Daoism-Qwen3.5-9B 模型與公開 RAG API 之上,少數為 curated 知識基座;方法開源、可重現。

依三軌分區:B2B 賦能 · 學術研究 · 知識普及。專業 / 學術為主,不收玩具與娛樂化內容。

可試用部分示範規格公開(規劃中)
軌道 A

商用(B2B 賦能)

全部 4 個 →

宮廟、出版、標案、道長事務所 — 真實付費市場

軌道 B

學術(論文剛需)

全部 6 個 →

研究生、教授、漢學家 — 加速研究準備週期(傳統需時週、月)

軌道 C

普及(知識閱讀)

全部 2 個 →

家庭、教師、入門讀者 — 道教知識普及與經典閱讀

⚠ 我們不做的項目
  • AI 解籤 / 籤詩個人化解讀
  • LINE Bot 問事 / 占卜
  • 疏文生成
  • 擇日 / 擇時 / 時辰占驗(近占卜邊緣)
  • 守護神 / 人格測驗等娛樂化內容
  • 孕婦 / 月事 / 喪期等個人化禁忌判斷
  • 古文版本校勘
  • 古字 OCR
  • 宮廟即時資料 API(配合度低)

這些功能技術可做,但會混淆「道教知識基礎建設」定位、或踩文化責任邊界,故不做。

共通方法重現

所有 demo 共用相同協議,讓研究者「跑一遍 → 改一行 prompt → 寫進論文」:

MODEL    = "lius-cc/Daoism-Qwen3.5-9B"
DATASET  = "lius-cc/daoism-knowledge-rag@v1"  # 95,919 entries
RAG_API  = "https://lius.cc/api/llm-rag"      # 30 req/min, free
SNAPSHOT = "2026-05-17"

import requests
res = requests.post(RAG_API, json={"q": "三朝醮", "n": 5, "types": ["ritual", "paper"]}, timeout=10)
res.raise_for_status()
rag = res.json()

⚙ Cookbook 與完整重現腳本(lius.cc 站內 + GitHub 雙路):

站內 Cookbook·GitHub Repo ↗·DaoEval 白皮書
道教 AI 應用展示 · 12 個可試用 Demo · 鼎稔道學館