ເອັມເບັດດິງ (Embedding) ແມ່ນເທັກນິກທີ່ແປງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ ເຊັ່ນ ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ ແລະ ສຽງ ໃຫ້ເປັນເວັກເຕີຕົວເລກຄວາມຍາວຄົງທີ່ ໂດຍຍັງຮັກສາຄວາມສຳພັນທາງຄວາມໝາຍ.
ຄອມພິວເຕີບໍ່ສາມາດຕັດສິນຈາກຕົວໜັງສືວ່າ "ໝາກແອ໊ບເປິ້ນ" ກັບ "ໝາກກ້ຽງ" ຄ້າຍກັນ. ເອັມເບັດດິງແກ້ໄຂບັນຫານີ້ ໂດຍແປງເປັນເວັກເຕີຫຼາຍຮ້ອຍມິຕິ ຄວາມໃກ້ຄຽງເຊີງຄວາມໝາຍກາຍເປັນຄວາມໃກ້ຄຽງເຊີງຕົວເລກ. ເອັມເບັດດິງມີບົດບາດສຳຄັນພາຍໃນ LLM ເຊັ່ນກັນ. ໃນການປະຕິບັດ ເອັມເບັດດິງລະດັບປະໂຫຍກຖືກໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ. ໂມເດນ text-embedding-3-small ຫຼື embed-v4 ແປງປະໂຫຍກເປັນເວັກເຕີດຽວ ເກັບໃນຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີສ້າງ Semantic Search ແລະ RAG ໄດ້.


ຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີ (Vector Database) ແມ່ນຖານຂໍ້ມູນທີ່ເກັບຮັກສາຂໍ້ຄວາມ ແລະ ຮູບພາບເປັນເວັກເຕີຕົວເລກ (Embedding) ແລະ ໃຫ້ບໍລິການຄົ້ນຫາໄວຕາມຄວາມຄ້າຍຄືກັນທາງຄວາມໝາຍ.

Remote Sensing ແມ່ນຄຳສັບລວມທີ່ໃຊ້ເອີ້ນເຕັກໂນໂລຊີທີ່ວັດແທກການສະທ້ອນ ແລະ ການແຜ່ລັງສີຂອງຄື້ນແມ່ເຫຼັກໄຟຟ້າຈາກດາວທຽມ, ອາກາດຍານ, ໂດຣນ ແລະ ອື່ນໆ ທີ່ຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີ, ໂດຍບໍ່ຕ້ອງສຳຜັດກັບວັດຖຸໂດຍກົງ, ເພື່ອເກັບກຳ ແລະ ວິເຄາະສະພາບຂອງພື້ນຜິວໂລກ ແລະ ບັນຍາກາດ.

ຂະໜາດ chunk ແມ່ນຂະໜາດຂອງໜ່ວຍການແບ່ງ (ຈຳນວນ token ຫຼືຈຳນວນຕົວອັກສອນ) ທີ່ໃຊ້ໃນການແບ່ງເອກະສານເພື່ອເກັບໄວ້ໃນ vector store ພາຍໃນ RAG pipeline. ນີ້ແມ່ນ parameter ທີ່ສຳຄັນທີ່ສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄົ້ນຫາ ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງຄຳຕອບ.


ລາຍການກວດສອບການປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍ PDPA ຂອງໄທ ແລະ ການນຳໃຊ້ AI ຄຽງຄູ່ກັນ

Context Engineering ແມ່ນສາຂາວິຊາການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການອອກແບບ ແລະ ປັບປຸງ context ທີ່ມອບໃຫ້ແກ່ AI model ຢ່າງເປັນລະບົບ — ລວມທັງໂຄງສ້າງຂອງ codebase, ປະຫວັດ commit, ເຈດຕະນາດ້ານການອອກແບບ, ແລະ ຄວາມຮູ້ສະເພາະໂດເມນ.