One post tagged with "RAG"

วันนี้เราขอเปิดตัว Chinda 3 แพลตฟอร์ม AI จัดการความรู้องค์กรเจเนอเรชันที่สามของเรา — สร้างขึ้นสำหรับองค์กรที่เอกสารมีความอ่อนไหวเกินกว่าจะส่งออกไปภายนอก และซับซ้อนเกินกว่าการค้นหาด้วยคีย์เวิร์ด Chinda 3 อ่านเอกสารของบริษัทคุณแบบเดียวกับที่ผู้เชี่ยวชาญอ่าน ตอบเป็นภาษาไทยหรืออังกฤษพร้อมการอ้างอิงระดับหน้า และทำงานได้ทุกที่ที่ข้อมูลของคุณได้รับอนุญาตให้อยู่: คลาวด์ของเรา เซิร์ฟเวอร์ของคุณ หรือห้องระบบปิดที่ตัดขาดจากอินเทอร์เน็ตโดยสมบูรณ์

👉 ชมการทำงานจริงและดูแผนราคาได้ที่ iapp.co.th/products/chinda3

โดย ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร, CEO & Founder, iApp Technology

หนึ่งในคำถามที่พบบ่อยที่สุดที่เราได้ยินจากวิศวกร AI และทีมเทคนิคของไทยคือ: "ฉันควรใช้ RAG หรือ fine-tuning สำหรับแอปพลิเคชันภาษาไทยของฉัน?" นี่เป็นคำถามสำคัญที่ส่งผลโดยตรงต่อต้นทุนการพัฒนา ประสิทธิภาพ ความซับซ้อนในการบำรุงรักษา และความสามารถในการขยายขนาดในระยะยาว

คำตอบเช่นเดียวกับการตัดสินใจด้านวิศวกรรมส่วนใหญ่คือ: ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ แต่การเข้าใจว่าเมื่อไหร่ควรใช้แต่ละวิธี และที่สำคัญกว่านั้นคือวิธีการรวมวิธีทั้งสองเข้าด้วยกัน สามารถหมายถึงความแตกต่างระหว่างการปรับใช้ AI ที่ประสบความสำเร็จและความล้มเหลวที่มีค่าใช้จ่ายสูง

บทความนี้นำเสนอการเปรียบเทียบทางเทคนิคที่ครอบคลุมของ Retrieval-Augmented Generation (RAG) และ fine-tuning โดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันภาษาไทย โดยอาศัยประสบการณ์ของเราที่ iApp Technology ในการปรับใช้ทั้งสองวิธีในองค์กรไทยหลายร้อยแห่ง