5 AI Startups เปิดตัว AI Startup Alliance และ AI Developer Group

Float16.Cloud ให้บริการ Generative AI ภาษาไทย ประสิทธิภาพเทียบเท่า ChatGPT

Float16.cloud รองรับ SeaLLM-7b-v2 ซึ่งมีประสิทธิสำหรับภาษาใน South East Asia สูงกว่า ChatGPT เรียบร้อยแล้ว

สำหรับบทความสุดท้ายของแคมเปญนี้ ก็ยังคงเป็นเรื่องราวเกี่ยวกับ Chatbot เช่นเคย แต่จะมีความซับซ้อนยิ่งกว่า วันนี้เราจะมาทำ Chatbot with RAG and Agents เพื่อช่วยให้ Chatbot ของเราสามารถตอบคำถามได้ดียิ่งขึ้นและถูกต้องกว่าเดิม ถ้าพร้อมแล้ว เรามาเริ่มกันเลยค่ะ!

ถ้าใครที่ตามอ่านบทความของเรามาตั้งแต่ต้น ก็น่าจะสามารถสร้าง Chatbot เป็นของตัวเองได้แล้ว แต่บทความนี้จะเป็นบทความที่ช่วยเพิ่มความสามารถให้กับ Chatbot ของเราได้ ด้วยการเพิ่ม Agents หรือเพิ่มจำนวน AI ในการ Generate คำตอบ ช่วยให้คุณสามารถนำ AI เฉพาะทางมาใช้ใน Chatbot ของคุณได้ ทำให้สามารถตอบคำถามได้ละเอียดขึ้นได้ดีขึ้นกว่าเดิม ถ้าเข้าใจคอนเซปต์คร่าว ๆ แล้ว งั้นเราก็มาเริ่มกันเลยค่ะ!

เมื่อเรามี AI Chatbot แล้วถ้าเป็น Chatbot ที่ต้องการให้ถามตอบเฉพาะด้าน เราก็จะต้องมีสิ่งหนึ่งที่เอาไว้ป้องกันไม่ให้คนถามออกนอกเรื่อง ซึ่งก็คือ Guardrail ใช่ค่ะ วันนี้เราจะมาแนะนำให้รู้จักการทำ OpenAI with Guardrail ถ้าคุณต้องการคุม Chatbot ให้ตอบได้แค่เรื่องที่คุณต้องการ คุณต้องอ่านบทความนี้ค่ะ

เมื่อเรามี AI สิ่งที่ขาดไม่ได้ที่เราต้องทำก็คือการทำ Rate Limit เพื่อจำกัดการเข้าถึงของ user แต่ละคน ไม่ให้ Server เราบึ้ม หรือ โดนคนแกล้งจนถังแตก 555555 วันนี้เราก็จะมาเล่า Guideline ในมุมมองของ PO สายเทค BA ทีม Management หรือคนทั่วไปที่อยากรู้ว่าเราจะเริ่มต้นทำ OpenAI API และ Rate Limit อย่างไร เราต้องรู้และเข้าใจเรื่องอะไรบ้าง รวมถึงเทคนิคที่ทาง Vulture Prime ได้เลือกใช้ใน Project นี้ ถ้าพร้อมแล้วมาเริ่มกันเลย!

อีก Use Case หนึ่งที่สามารถพบเจอได้ในการทำ Project ที่เกี่ยวข้องกับ Generative AI คือ Text-to-SQL หรือการแปลงจากภาษามนุษย์ให้เป็น SQL นั่นเอง สำหรับบทความนี้ก็ยังคงเป็น Guideline ในมุมมองของ PO ว่า หากเราต้องดูแล Project Text-to-SQL เราต้องรู้อะไรบ้างเช่นเคย ถ้าพร้อมแล้วเราก็มาเริ่มกันค่ะ 😆

Project ยุคนี้ใคร ๆ ก็ Generative AI กันหมด และหนึ่งใน use case ที่พบได้บ่อยมากก็คือ “Q&A Chatbot Project” สำหรับคนที่ไม่ได้คลุกคลีหรือตามวงการ AI อาจจะไม่รู้ว่าเราจะเริ่มทำ Chatbot จาก Generative AI ยังไง หรือไม่เข้าใจว่ามีอะไรที่ต้องรู้เพื่อจะทำ Chatbot บ้าง บทความนี้เราจะเล่าในมุม PO หรือ Management Team ว่าการจะดูแล Q&A Chatbot Project คุณต้องรู้อะไรเกี่ยวกับ AI และ Techical บ้างตั้งแต่ต้นจนจบ เพราะสุดท้ายแล้วการจะควบคุม Project ได้เราก็ต้องเข้าใจภาพบางส่วนของ Project ก่อน บทความนี้ก็จะเป็น Guideline ให้คุณ เป็นจุดเริ่มต้นในการทำความเข้าใจ AI ต่อไป

ยินดีต้อนรับเข้าสู่ RAG 101 : Step by Step Introduction ค่หลังจากที่คราวที่แล้วทาง Vulture Prime ได้นำเสนอ RAG Concept ไป วันนี้จะพาทุกคนมา Walkthrough กันว่า RAG ทำงานยังไงแบบ 101 ไปเลย สำหรับคนที่ยังงง ๆ ว่า RAG ทำงานอะไรยังไงกันแน่ อ่านบทความนี้จบจะเข้าใจ RAG แน่นอน

Retrieval Augmented Generation RAG เป็นวิธีการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวกับคำถามที่ถามเข้ามา

หลังจากรู้ประโยชน์ของ Generative AI ไปแล้ว วันนี้เราจะมาแนะนำ Generative AI สำหรับสาย Tech หรือเน้นไปที่ Software Developer ว่ามีตัวไหนน่าใช้บ้าง มาลองดูกันค่ะ

หลังจากที่ได้รู้ความแตกต่างของ AI และ Generative AI ไปแล้วจากบทความก่อน ก็จะเห็นได้ว่า Generative AI นั้นมีประโยชน์มากมายอย่างที่เราได้สัมผัสกันในชีวิตประจำวัน แล้วอย่างนี้ Generative AI จะมีผลต่อการทำงานในอนาคตยังไงบ้าง เราจะมายกตัวอย่างให้ดูค่ะ

“AI” เป็น Keyword สำคัญที่สมัยนี้ไม่ว่าคุณจะคลุกคลีอยู่กับวงการเทคโนโลยีหรือไม่ ก็จะได้ยินผ่านหูผ่านตามาเสมอ ๆ ไม่ว่าจะรถยนต์อัจฉริยะใช้ AI ขับให้ ผู้ช่วย AI ศิลปิน AI วาดภาพเองได้ หรือจะเป็น Tiktok ที่ทำให้คนติดกันงอมแงมก็ใช้ AI !!

บริษัท VulturePrime เปิดตัวโปรแกรม “เรียน Data Course ฟรี จาก VulturePrime”

รู้หรือไม่ GPU สามารถเร่งการประมวลผลทำให้คุณคำนวนได้ไวขึ้นมากกว่า 100 เท่า