ຂໍ້ມູນເຊິງເລິກລ່າສຸດກ່ຽວກັບ AI, DX ແລະ ທຸລະກິດລະດັບໂລກ
ອະທິບາຍການກຽມຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ RAG ແລະ AI ພາຍໃນອົງກອນຄົ້ນຫາເອກະສານໄດ້. ແນະນຳຂັ້ນຕອນທີ່ຄວນກຽມກ່ອນນຳໃຊ້ AI ຕັ້ງແຕ່ການຈັດລະບຽບເອກະສານ, ການກຳນົດລະດັບຄວາມລັບ, ຟໍແມັດ, ເມຕາເດຕາ ຈົນເຖິງການອັບເດດ.
ອະທິບາຍຮູບແບບການອອກແບບຄວາມຈຳໄລຍະຍາວດ້ວຍ MemGPT ແລະໂຄງສ້າງກຣາຟ ເພື່ອໃຫ້ Agent ຮັກສາບໍລິບົດການເຮັດວຽກໄດ້ດົນນານ ເກີນກວ່າຂໍ້ຈຳກັດຂອງ RAG.
ອະທິບາຍວິທີປ່ຽນການຕອບໂຕ້ຂອງ LLM ໃຫ້ເປັນຮູບແບບທີ່ລະບົບທຸລະກິດອ່ານໄດ້ໂດຍກົງຜ່ານ JSON Schema ພ້ອມຕົວຢ່າງໂຄ້ດ TypeScript ແລະຍຸດທະສາດການຈັດການຂໍ້ຜິດພາດ.
ອະທິບາຍກົນໄກການຈັດສັນ Model Routing ທີ່ແຈກຢາຍ GPT, Claude, Gemini ຕາມລັກສະນະວຽກ, ພ້ອມຮູບແບບການນຳໃຊ້ເພື່ອຫຼຸດຕົ້ນທຶນ ແລະ ປັບປຸງ Latency ໃຫ້ດີຂຶ້ນ.
ອະທິບາຍມາດຕະຖານການປະເມີນຜົນໃໝ່ ເຊັ່ນ: ອັດຕາຄວາມສຳເລັດຂອງ Agent ແລະ ອັດຕາສຳເລັດວຽກ. ແນະນຳຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ AWE ໃນວຽກງານ BPO ແລະ RAG.
ອະທິບາຍວິທີການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະເພື່ອຝຶກ AI ໃນຂະແໜງການເງິນທີ່ມີການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນຢ່າງເຂັ້ມງວດ ແລະ ຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ສຳລັບການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອ MFI.
ອະທິບາຍຂັ້ນຕອນການອອກແບບ HITL ທີ່ລວມ AI ແລະ ການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດຢ່າງເໝາະສົມ ເພື່ອຍົກລະດັບຄຸນນະພາບ, ຕົ້ນທຶນ ແລະ Digital Trust ຜ່ານ AI BPO.
ອະທິບາຍວິທີການປະເມີນ AI Agent ກ່ອນນຳໃຊ້ຈິງ. ຮຽນຮູ້ການວັດແທກຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືດ້ວຍ 3 ປັດໄຈ: ອັດຕາສຳເລັດ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງພາສາ ແລະ HITL ເພື່ອຕັດສິນໃຈ Go/No-Go.
