ແນະນຳຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນ AI Agent | ວິທີການວັດແທກຄຸນນະພາບຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດ
ອະທິບາຍມາດຕະຖານການປະເມີນຜົນໃໝ່ ເຊັ່ນ: ອັດຕາຄວາມສຳເລັດຂອງ Agent ແລະ ອັດຕາສຳເລັດວຽກ. ແນະນຳຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ AWE ໃນວຽກງານ BPO ແລະ RAG.
AI ແລະ LLM
ບົດຄວາມໝວດ "AI ແລະ LLM" 82 ບົດ — ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ຈິງ ການອອກແບບ PoC ແລະ ແນວທາງປະຕິບັດດ້ານ AI, DX ແລະ ຄວາມປອດໄພ ສຳລັບຜູ້ບໍລິຫານ ແລະ ທີມ IT
ວິທີສ້າງແບບຈຳລອງການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອດ້ວຍຂໍ້ມູນສັງເຄາະ (Synthetic Data)
ອະທິບາຍວິທີການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະເພື່ອຝຶກ AI ໃນຂະແໜງການເງິນທີ່ມີການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນຢ່າງເຂັ້ມງວດ ແລະ ຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ສຳລັບການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອ MFI.
ຄູ່ມືການອອກແບບທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດສຳລັບ Human-in-the-Loop: ການກຳນົດຈຸດຕັດສິນໃຈຂອງ AI BPO
ອະທິບາຍຂັ້ນຕອນການອອກແບບ HITL ທີ່ລວມ AI ແລະ ການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດຢ່າງເໝາະສົມ ເພື່ອຍົກລະດັບຄຸນນະພາບ, ຕົ້ນທຶນ ແລະ Digital Trust ຜ່ານ AI BPO.
ການຝັງຄຳສັບຂ້າມພາສາສຳລັບພາສາທີ່ມີຊັບພະຍາກອນຕໍ່າຈະລົ້ມເຫຼວ — ບົດຮຽນຈາກການທົດສອບຕົວຈິງໃນພາສາລາວ ແລະ RAG ຫຼາຍພາສາ
ເຖິງແມ່ນຈະໃຊ້ໂມເດວຝັງຕົວຫຼາຍພາສາ ແຕ່ພາສາລາວທີ່ມີຊັບພະຍາກອນໜ້ອຍກໍຍັງພົບບັນຫາຄົ້ນຫາຂ້າມພາສາ. ເຮົາຈະມາທົດສອບຄວາມຄ້າຍຄືກັນ ແລະ ສະເໜີວິທີແກ້ດ້ວຍ "ດັດຊະນີແຍກພາສາ".
ການແນະນຳ Context Engineering | ກ້າວຕໍ່ໄປຂອງການອອກແບບ Prompt
ອະທິບາຍແນວຄິດພື້ນຖານ ແລະ ວິທີປະຕິບັດ "Context Engineering" ເພື່ອອອກແບບໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ ແລະ ລຳດັບການສົ່ງໃຫ້ AI ໃຫ້ມີປະສິດທິພາບເໜືອກວ່າການປັບແຕ່ງ Prompt.
ຄູ່ມືການສ້າງແນວທາງປະຕິບັດສຳລັບ LLM ພາຍໃນອົງກອນ: ວິທີສ້າງນະໂຍບາຍການນຳໃຊ້ເພື່ອປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງຈາກ Shadow AI
ແນະນຳຂັ້ນຕອນການສ້າງແນວທາງປະຕິບັດເພື່ອຈັດການການໃຊ້ LLM ແລະ Generative AI ຢ່າງປອດໄພໃນອົງກອນ, ປ້ອງກັນຂໍ້ມູນຮົ່ວໄຫຼ, ພ້ອມວາງລະບົບອະນຸມັດ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມ.
ການປຽບທຽບ LLM Guardrails: ເກນການຄັດເລືອກລະບົບປ້ອງກັນຫຼາຍຊັ້ນ ເຊັ່ນ NeMo Guardrails ແລະ Prompt Shields
ປຽບທຽບ NeMo Guardrails, Azure Prompt Shields ແລະ LlamaGuard. ຄູ່ມືປະຕິບັດງານເພື່ອເລືອກການປ້ອງກັນຫຼາຍຊັ້ນທີ່ເໝາະສົມກັບອົງກອນຂອງທ່ານ.
