Research – FortRAG

RAT(Retrieval Augmented Thoughts Elicit Context): การยกระดับความน่าเชื่อถือของ AI ด้วยการคิดอย่างมีเหตุผลและการดึงข้อมูลอัจฉริยะ

ในยุคที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models หรือ LLMs) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว เราไม่อาจปฏิเสธได้ว่ายังมีความท้าทายสำคัญที่ต้องเผชิญ นั่นคือปัญหาการสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือ “hallucination” ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการใช้งาน AI ในภาคธุรกิจและอุตสาหกรรมที่ต้องการความแม่นยำสูง ปัญหานี้นำมาสู่คำถามสำคัญ: เราจะสามารถพัฒนา AI ให้มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นได้อย่างไร? ที่ FortRAG เรามีคำตอบ นั่นคือเทคโนโลยี Retrieval Augmented Thoughts หรือ RAT RAT คือนวัตกรรมที่ผสานการคิดเชิงเหตุผลแบบขั้นตอน (Chain of Thought) เข้ากับการดึงข้อมูลอัจฉริยะ โดยมีกระบวนการทำงานดังนี้: ผลการทดสอบแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในหลากหลายด้าน: ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงศักยภาพของ...

เสริมพลังทีมขายด้วย AI: Sales Copilot เครื่องมือลับเพิ่ม Productivity

ในตลาดธุรกิจที่มีการแข่งขันสูง การเพิ่มประสิทธิภาพของทีมขายเป็นกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จ แต่การฝึกพนักงานขายให้มีประสิทธิภาพเทียบเท่ามืออาชีพนั้นเป็นเรื่องท้าทายและต้องใช้เวลา เทคโนโลยี AI เข้ามาแก้ปัญหานี้ได้อย่างลงตัวด้วย Sales Copilot เครื่องมือ AI สุดล้ำที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของทีมขายคุณทันที Sales Copilot คืออะไร? Sales Copilot คือผู้ช่วยส่วนตัวแบบ AI ที่ทำหน้าที่เป็นคู่มือขั้นตอนการขาย ช่วยให้พนักงานขายรุ่นใหม่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพเทียบเท่ามืออาชีพ โดยไม่ต้องใช้เวลาฝึกอบรมนาน ด้วยโมเดล AI ขั้นสูง Sales Copilot จะวิเคราะห์ข้อมูลจากฐานความรู้ ประสบการณ์ และ Best Practice ของบริษัท นำมากลั่นกรองเป็นขั้นตอนการขายที่ชัดเจนและครบถ้วน ตั้งแต่การติดต่อลูกค้า นำเสนอสินค้า...

Semantic SDK: เครื่องมือพัฒนา AI ยุคใหม่

ที่ FortRAG เราเข้าใจดีว่าการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI นั้นซับซ้อนและท้าทายอย่างมาก แต่ Semantic SDK ก็ช่วยให้ง่ายขึ้นมาก โดยช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างฟีเจอร์ AI ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ด AI ที่ซับซ้อน Semantic SDK คืออะไร? Semantic SDK คือกล่องเครื่องมือที่รวบรวมเทคโนโลยี AI สมัยใหม่ ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักๆ ดังนี้ โมเดล AI ที่ผ่านการฝึกฝนมาแล้ว, เครื่องมือที่ช่วยเชื่อมต่อโมเดลกับแอปพลิเคชัน, และตัวอย่างโค้ดร่วมกับเอกสารประกอบ การใช้ Semantic SDK ช่วยลดเวลาและต้นทุนในการพัฒนา,...

Plugin and Kernel: สองพลังขับเคลื่อนเบื้องหลัง AI

ในวงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว นวัตกรรมใหม่ๆ เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง และหนึ่งในนวัตกรรมที่น่าสนใจคือ แนวคิดเรื่อง “Plugin” และ “Kernel” ซึ่งเปรียบเสมือนสองพลังขับเคลื่อนหลักที่อยู่เบื้องหลังระบบ AI ที่ทรงประสิทธิภาพ Plugin: ก้าวสู่ AI ที่ยืดหยุ่นและปรับขยายได้ ในมุมมองของ FortRAG Plugin คือส่วนประกอบย่อยที่ช่วยเพิ่มความสามารถเฉพาะด้านให้กับระบบ AI เปรียบเสมือนแอปพลิเคชันเสริมที่สามารถติดตั้งเพิ่มเติมได้ตามความต้องการ แต่ละ Plugin จะมีความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในการทำงานบางอย่าง เช่น การประมวลภาษาธรรมชาติ การรู้จำภาพ หรือการควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะ เป็นต้น ข้อดีของ Plugin คือช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขยายระบบ AI...

Retrieval-Augmented Generation (RAG) เทคโนโลยีแห่งอนาคตของ AI ที่ยกระดับการโต้ตอบ

Retrieval-Augmented Generation (RAG) เป็นเทคนิคแห่งอนาคตในวงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ผสานความสามารถของการค้นคืนข้อมูลเชิงประสาท (neural information retrieval) เข้ากับการสร้างข้อความเชิงประสาท (neural text generation) โดยมีเป้าหมายเพื่อยกระดับคุณภาพของการตอบสนองที่สร้างขึ้นโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs). RAG ช่วยให้ LLMs “รู้ภายนอก” โดยการเชื่อมต่อ LLMs เข้ากับฐานข้อมูลความรู้ที่กว้างขวาง เช่น บทความ อินเทอร์เน็ต หรือข้อมูลอื่นๆ ทำให้สามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคำถามหรือคำสั่งของผู้ใช้มาใช้ในการสร้างคำตอบได้อย่างแม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น ลดความเสี่ยงของการสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เกี่ยวข้อง กระบวนการทำงานของ RAG สามารถแบ่งออกเป็นสองขั้นตอนหลัก: แนวทางปฏิบัติที่ดีในการนำ RAG ไปใช้: ประโยชน์และความท้าทายของ RAG: ประโยชน์: ความท้าทาย: RAG มีการประยุกต์ใช้มากมายในหลากหลายสาขา เช่น: ในอนาคต RAG มีแนวโน้มที่จะมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยี AI และช่วยให้ LLMs มีความสามารถมากขึ้นในการโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติและมีประสิทธิภาพ

ReAct Prompting

ReAct Prompting เป็นเทคนิคการกระตุ้นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่ช่วยให้โมเดลสามารถเข้าใจและตอบสนองต่อคำถามและงานต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการผสมผสานการใช้เหตุผลและการกระทำเข้าด้วยกัน ReAct Prompting ช่วยให้ LLMs สามารถ: ReAct Prompting ประสบความสำเร็จในงานต่าง ๆ มากมาย เช่น การตอบคำถาม การตรวจสอบข้อเท็จจริง และการตัดสินใจแบบโต้ตอบ ตัวอย่างการใช้ ReAct Prompting: ReAct Prompting เป็นเทคนิคการกระตุ้นที่ทรงพลังที่สามารถช่วยให้ LLMs เข้าใจและตอบสนองต่อคำถามและงานต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เป็นเครื่องมือที่ดีสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ LLMs โดยทาง...

FortRAG

Category: Research