AI Observability ແມ່ນຫຍັງ? ກົນໄກການຕິດຕາມ ແລະ ຄູ່ມືການປະຕິບັດງານ LLM ໃນສະພາບແວດລ້ອມຈິງ
ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານ AI Observability, ການຕິດຕາມ, ການປະເມີນຜົນ ແລະ ການຈັດການຕົ້ນທຶນສຳລັບ LLM, ພ້ອມຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ ແລະ ການເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ເໝາະສົມ.
ບລັອກ AI, DX & Security
ຂໍ້ມູນເຊິງເລິກລ່າສຸດກ່ຽວກັບ AI, DX ແລະ ທຸລະກິດລະດັບໂລກ
ທັງໝົດAI ແລະ ML(19)ທຸລະກິດໃນປະເທດໄທ(18)ການດຳເນີນງານ LLM & RAG(17)DX(13)AI Agents(13)ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ(11)ເຄື່ອງມືສຳລັບນັກພັດທະນາ(4)PoC(2)
AI Red Teaming ແມ່ນຫຍັງ? ຄູ່ມືພາກປະຕິບັດໃນການຊອກຫາຈຸດອ່ອນຂອງ LLM
ອະທິບາຍນິຍາມ, ວິທີການ ແລະ ເຄື່ອງມືຂອງ AI Red Teaming. ຄົ້ນພົບຈຸດອ່ອນຂອງ LLM ເຊັ່ນ Prompt Injection ແລະ Jailbreak ເພື່ອການນຳໃຊ້ AI ທີ່ປອດໄພ.
ວິທີການນຳ AI Agent ໄປໃຊ້ງານຈິງ: ຂັ້ນຕອນພາກປະຕິບັດຈາກການທົດລອງສູ່ການຂະຫຍາຍຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ໃຫ້ເປັນມາດຕະຖານ
ອະທິບາຍ 5 ອຸປະສັກ ແລະ ວິທີຜ່ານຜ່າໃນການນຳ AI Agent ຈາກຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ທົດລອງສູ່ການໃຊ້ງານຈິງ ພ້ອມແນະນຳຂັ້ນຕອນການຈັດການລະບົບ ແລະ ອົງກອນ.
ວິທີເລືອກລະຫວ່າງ Fine-tuning ແລະ RAG: ຄູ່ມືພາກປະຕິບັດໃນການປຽບທຽບດ້ານຕົ້ນທຶນ, ຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ການນຳໃຊ້
ຄວນເລືອກ Fine-tuning ຫຼື RAG? ປຽບທຽບ 4 ປັດໄຈ: ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຄວາມແມ້ນຍຳ, ຄວາມຖີ່ໃນການອັບເດດ ແລະ ຄວາມປອດໄພ ພ້ອມແນະນຳວິທີເລືອກໃຫ້ເໝາະສົມກັບວຽກ.
Hybrid Search ແມ່ນຫຍັງ? ກົນໄກແລະການນຳໃຊ້ Vector Search x Full-text Search ເພື່ອຍົກລະດັບຄວາມແມ່ນຍຳຂອງ RAG
ອະທິບາຍກົນໄກ Hybrid Search ຜ່ານ Vector Search, BM25 ແລະ RRF. ສະຫຼຸບຮູບແບບການອອກແບບເພື່ອເພີ່ມຄວາມແມ່ນຍຳຂອງ RAG ແລະຂໍ້ຄວນລະວັງໃນການປະຕິບັດງານ.
ວິທີວັດແທກຜົນກະທົບຂອງການນຳໃຊ້ AI Agent | ຈາກການອອກແບບ KPI ເຖິງການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
ຄູ່ມືປະຕິບັດຕົວຈິງສຳລັບ AI Agents: ການອອກແບບ KPI, ການຄຳນວນ ROI ແລະ ວົງຈອນການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ສ້າງລາຍງານ ROI ທີ່ໜ້າສົນໃຈສຳລັບຜູ້ບໍລິຫານ.
10 ຮູບແບບຄວາມຜິດພາດໃນການສ້າງ RAG ແລະ ວິທີຫຼີກລ່ຽງ — ປ້ອງກັນບັນຫາໃນການນຳໃຊ້ຈິງລ່ວງໜ້າ
ແນະນຳ 10 ຂໍ້ຜິດພາດທີ່ມັກພົບໃນການສ້າງ RAG ກ່ອນ ແລະ ຫຼັງນຳໃຊ້ຈິງ. ຮຽນຮູ້ວິທີແກ້ໄຂບັນຫາການອອກແບບ Chunk, ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການຄົ້ນຫາ ແລະ Hallucination.
AI Agent Protocol (MCP · A2A) ແມ່ນຫຍັງ? ອະທິບາຍກົນໄກການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງ Multi-Agent
ອະທິບາຍກົນໄກ ແລະ ບົດບາດຂອງ AI Agent Protocol ເຊັ່ນ MCP ແລະ A2A. ສະຫຼຸບຄວາມຮູ້ພື້ນຖານທີ່ຈຳເປັນສຳລັບການອອກແບບການເຊື່ອມຕໍ່ເຄື່ອງມື ແລະ ການສື່ສານລະຫວ່າງ Agent ໃນລະບົບ Multi-Agent.
ຖານຂໍ້ມູນ Vector ແມ່ນຫຍັງ? ຄູ່ມືຄົບຖ້ວນກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດວຽກ, ການປຽບທຽບຜະລິດຕະພັນຊັ້ນນຳ, ແລະ ການນຳໃຊ້ RAG
ຈາກແນວຄິດພື້ນຖານຂອງ vector database ຈົນເຖິງການປຽບທຽບ Pinecone, Weaviate, ແລະ pgvector ລວມທັງການເຊື່ອມຕໍ່ RAG — ຄູ່ມືຊັດເຈນສຳລັບຜູ້ຈັດການ AI.
ການວິສະວະກຳ Harness ແມ່ນຫຍັງ? ວິທີການອອກແບບເພື່ອປ້ອງກັນຄວາມຜິດພາດຂອງ AI Agent ດ້ວຍໂຄງສ້າງ
ວິທີ Harness Engineering ແມ່ນການສ້າງໂຄງສ້າງປ້ອງກັນຄວາມຜິດພາດຂອງ AI Agent ດ້ວຍເອກະສານ, ເຄື່ອງມື ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດ. ອະທິບາຍແນວຄິດ, ອົງປະກອບ ແລະ ຂັ້ນຕອນປະຕິບັດ.
ຄູ່ມືການປ້ອງກັນ Prompt Injection ຜ່ານ DB ໃນ AI Chat — ປິດຊ່ອງໂຫວ່ການໂຈມຕີທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນ
ຄູ່ມືການຈັດການ Indirect Prompt Injection ຜ່ານ DB ໃນ Multi-tenant AI Chat: ກວດຫາ 4 ເສັ້ນທາງໂຈມຕີ, 3 ໝວດ 24 ຮູບແບບ, ກວດສອບດ້ວຍ 71 Test Cases.
ຄູ່ມືສອບເສັງໃບຢັ້ງຢືນ AWS: ອະທິບາຍຄົບຈົບຕັ້ງແຕ່ການສະໝັກຈົນຮອດວັນສອບເສັງ
ຄູ່ມືຄົບຖ້ວນສຳລັບວິສະວະກອນໃນໄທ, ລາວ ແລະ ອາຊຽນທີ່ສອບເສັງ AWS Certification ຄັ້ງທຳອິດ: ຮູບແບບການສອບເສັງ, ເອກະສານທີ່ຕ້ອງການ, ກົດລະບຽບ ແລະ ວິທີກຽມຕົວ.
