ບລັອກ

ຂໍ້ມູນເຊິງເລິກລ່າສຸດກ່ຽວກັບ AI, DX ແລະ ທຸລະກິດລະດັບໂລກ

ແນະນຳຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນ AI Agent | ວິທີການວັດແທກຄຸນນະພາບຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດ

ແນະນຳຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນ AI Agent | ວິທີການວັດແທກຄຸນນະພາບຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດ

ອະທິບາຍມາດຕະຖານການປະເມີນຜົນໃໝ່ ເຊັ່ນ: ອັດຕາຄວາມສຳເລັດຂອງ Agent ແລະ ອັດຕາສຳເລັດວຽກ. ແນະນຳຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ AWE ໃນວຽກງານ BPO ແລະ RAG.

ວິທີສ້າງແບບຈຳລອງການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອດ້ວຍຂໍ້ມູນສັງເຄາະ (Synthetic Data)

ວິທີສ້າງແບບຈຳລອງການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອດ້ວຍຂໍ້ມູນສັງເຄາະ (Synthetic Data)

ອະທິບາຍວິທີການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະເພື່ອຝຶກ AI ໃນຂະແໜງການເງິນທີ່ມີການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນຢ່າງເຂັ້ມງວດ ແລະ ຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ສຳລັບການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອ MFI.

ຄູ່ມືການອອກແບບທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດສຳລັບ Human-in-the-Loop: ການກຳນົດຈຸດຕັດສິນໃຈຂອງ AI BPO

ຄູ່ມືການອອກແບບທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດສຳລັບ Human-in-the-Loop: ການກຳນົດຈຸດຕັດສິນໃຈຂອງ AI BPO

ອະທິບາຍຂັ້ນຕອນການອອກແບບ HITL ທີ່ລວມ AI ແລະ ການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດຢ່າງເໝາະສົມ ເພື່ອຍົກລະດັບຄຸນນະພາບ, ຕົ້ນທຶນ ແລະ Digital Trust ຜ່ານ AI BPO.

ການປະເມີນຄວາມແມ່ນຍໍາຂອງ AI Agent ໃນລາວ — ຕັດສິນໃຈນຳໃຊ້ຈິງດ້ວຍອັດຕາຄວາມສຳເລັດຂອງວຽກ, ຄວາມແມ່ນຍຳຫຼາຍພາສາ ແລະ ອັດຕາການແຊກແຊງຂອງ HITL

ການປະເມີນຄວາມແມ່ນຍໍາຂອງ AI Agent ໃນລາວ — ຕັດສິນໃຈນຳໃຊ້ຈິງດ້ວຍອັດຕາຄວາມສຳເລັດຂອງວຽກ, ຄວາມແມ່ນຍຳຫຼາຍພາສາ ແລະ ອັດຕາການແຊກແຊງຂອງ HITL

ອະທິບາຍວິທີການປະເມີນ AI Agent ກ່ອນນຳໃຊ້ຈິງ. ຮຽນຮູ້ການວັດແທກຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືດ້ວຍ 3 ປັດໄຈ: ອັດຕາສຳເລັດ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງພາສາ ແລະ HITL ເພື່ອຕັດສິນໃຈ Go/No-Go.

ການຝັງຄຳສັບຂ້າມພາສາສຳລັບພາສາທີ່ມີຊັບພະຍາກອນຕໍ່າຈະລົ້ມເຫຼວ — ບົດຮຽນຈາກການທົດສອບຕົວຈິງໃນພາສາລາວ ແລະ RAG ຫຼາຍພາສາ

ການຝັງຄຳສັບຂ້າມພາສາສຳລັບພາສາທີ່ມີຊັບພະຍາກອນຕໍ່າຈະລົ້ມເຫຼວ — ບົດຮຽນຈາກການທົດສອບຕົວຈິງໃນພາສາລາວ ແລະ RAG ຫຼາຍພາສາ

ເຖິງແມ່ນຈະໃຊ້ໂມເດວຝັງຕົວຫຼາຍພາສາ ແຕ່ພາສາລາວທີ່ມີຊັບພະຍາກອນໜ້ອຍກໍຍັງພົບບັນຫາຄົ້ນຫາຂ້າມພາສາ. ເຮົາຈະມາທົດສອບຄວາມຄ້າຍຄືກັນ ແລະ ສະເໜີວິທີແກ້ດ້ວຍ "ດັດຊະນີແຍກພາສາ".

ການແນະນຳ Context Engineering | ກ້າວຕໍ່ໄປຂອງການອອກແບບ Prompt

ການແນະນຳ Context Engineering | ກ້າວຕໍ່ໄປຂອງການອອກແບບ Prompt

ອະທິບາຍແນວຄິດພື້ນຖານ ແລະ ວິທີປະຕິບັດ "Context Engineering" ເພື່ອອອກແບບໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ ແລະ ລຳດັບການສົ່ງໃຫ້ AI ໃຫ້ມີປະສິດທິພາບເໜືອກວ່າການປັບແຕ່ງ Prompt.

ຄູ່ມືການສ້າງແນວທາງປະຕິບັດສຳລັບ LLM ພາຍໃນອົງກອນ: ວິທີສ້າງນະໂຍບາຍການນຳໃຊ້ເພື່ອປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງຈາກ Shadow AI

ຄູ່ມືການສ້າງແນວທາງປະຕິບັດສຳລັບ LLM ພາຍໃນອົງກອນ: ວິທີສ້າງນະໂຍບາຍການນຳໃຊ້ເພື່ອປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງຈາກ Shadow AI

ແນະນຳຂັ້ນຕອນການສ້າງແນວທາງປະຕິບັດເພື່ອຈັດການການໃຊ້ LLM ແລະ Generative AI ຢ່າງປອດໄພໃນອົງກອນ, ປ້ອງກັນຂໍ້ມູນຮົ່ວໄຫຼ, ພ້ອມວາງລະບົບອະນຸມັດ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມ.

ປຶກສາພວກເຮົາໄດ້ທຸກເວລາ