"ຢາກນໍາໃຊ້ AI ແຕ່ບໍ່ຮູ້ຈະເລີ່ມຈາກໃສ" "ບໍ່ສາມາດນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນພາຍໃນອົງກອນໄດ້" ສໍາລັບອົງກອນທີ່ປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້, ພວກເຮົາສະໜັບສະໜູນຢ່າງຄົບວົງຈອນຕັ້ງແຕ່ການໃຫ້ຄໍາປຶກສາ AI, ການນໍາໃຊ້ຜະລິດຕະພັນ, ຈົນເຖິງການສະໜັບສະໜູນການດໍາເນີນງານ.
ຕັ້ງແຕ່ການນໍາໃຊ້ Generative AI ຈົນເຖິງການອັດຕະໂນມັດຂະບວນການທຸລະກິດ
ກໍາລັງພິຈາລະນານໍາໃຊ້ Generative AI ແຕ່ບໍ່ສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ວ່າເຄື່ອງມື ຫຼື ວິທີການໃດທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດສໍາລັບອົງກອນ, ແລະ ຈົບລົງທີ່ຂັ້ນ PoC ເທົ່ານັ້ນ.
ຄວາມຮູ້ ແລະ ເອກະສານພາຍໃນອົງກອນກະຈາຍຢູ່ທົ່ວໄປ, ໃຊ້ເວລາຫຼາຍໃນການຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການ. ບໍ່ມີພື້ນຖານທີ່ສາມາດຄົ້ນຫາ ແລະ ນໍາໃຊ້ດ້ວຍ AI ໄດ້.
ຍັງມີວຽກທີ່ເຮັດດ້ວຍມື ແລະ ໃຊ້ເຈ້ຍຫຼາຍ, ການຫັນເປັນ DX ຂອງ ERP ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກຍັງບໍ່ກ້າວໜ້າ. ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວກໍ່ເປັນສິ່ງທ້າທາຍ.
The best products and services for this challenge
ສ້າງລະບົບ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ເພື່ອໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຄວາມຮູ້ພາຍໃນອົງກອນດ້ວຍ AI ໃຫ້ສູງສຸດ ຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນແມ່ນຍຳສູງ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກ
ແປງເອກະສານທີ່ກະຈາຍຢູ່ເປັນ vector ເພື່ອໃຫ້ສາມາດຄົ້ນຫາດ້ວຍພາສາທຳມະຊາດໄດ້ທັນທີ
ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມ RAG ແບບປິດເທິງ AWS Bedrock / Azure OpenAI ເພື່ອລົບລ້າງຄວາມສ່ຽງການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ
ປັບປຸງຄວາມແມ່ນຍຳໃນການຄົ້ນຫາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງດ້ວຍ feedback loop. AI ເຕີບໂຕໄປພ້ອมກັບການໃຊ້ງານ
ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມ Generative AI ທີ່ປອດໄພໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນພາຍໃນອົງກອນ ສ້າງ AI Assistant ແລະ ລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບການປັບປຸງທຸລະກິດໂດຍກົງ
ສ້າງ AI Assistant ທີ່ສ້າງຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງຈາກຂໍ້ມູນພາຍໃນອົງກອນ
ເຮັດໃຫ້ວຽກປະຈຳເຊັ່ນ ການຈົດບັນທຶກກອງປະຊຸມ, ການສ້າງລາຍງານ ແລະ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ ເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI
ເລີ່ມຈາກ PoC ຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຂະຫຍາຍທີລະຂັ້ນ. ກວດສອບປະສິດທິພາບຕົ້ນທຶນກ່ອນປ່ຽນສູ່ສະພາບແວດລ້ອມຈິງ
ສະໜັບສະໜູນການພັດທະນາລະບົບພາຍໃນອົງກອນໂດຍໃຊ້ເຕັກໂນໂລຍີ AI ໃຫ້ການສະໜັບສະໜູນການພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຕັ້ງແຕ່ PoC ຈົນເຖິງສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດ
ເພີ່ມຄວາມໄວໃນການພັດທະນາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍດ້ວຍ AI code completion ແລະ ການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ
ຮຽນຮູ້ທັກສະການພັດທະນາແບບ AI-Driven ຢ່າງເປັນລະບົບຜ່ານ e-learning
ຫຼຸດການພຶ່ງພາພາຍນອກ ແລະ ສ້າງທີມພາຍໃນທີ່ສາມາດພັດທະນາ AI ໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
ຕິດຕາມປະລິมານການໃຊ້, ຕົ້ນທຶນ ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງ LLM ແບບ real-time. ສະແດງຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ AI ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບການດຳເນີນງານ
ສະແດງຜົນປະລິມານການໃຊ້ ແລະ ຕົ້ນທຶນ LLM ແຍກຕາມ model ແລະ ພະແນກແບບ real-time ເທິງ dashboard
ຕິດຕາມຄຸນນະພາບ output ຂອງ AI ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງດ້ວຍການໃຫ້ຄະແນນຄຳຕອບ ແລະ ການກວດຈັບ Hallucination
ວິເຄາະຄວາມສົມດຸນທີ່ເໝາະສົມລະຫວ່າງຕົ້ນທຶນ ແລະ ຄຸນນະພາບ ແນະນຳການເລືອກ model ແລະ ການປັບປຸງ Prompt
Customer success stories and development projects
ສິ່ງທ້າທາຍ
ເອກະສານຜະລິດຕະພັນ ແລະ ຄວາມຮູ້ພາຍໃນກະຈັດກະຈາຍ ເຮັດໃຫ້ການເລີ່ມວຽກຂອງພະນັກງານໃໝ່ຊ້າ
ວິທີແກ້ໄຂ
ສ້າງລະບົບ RAG ເພື່ອໃຫ້ຄວາມຮູ້ພາຍໃນຄົ້ນຫາໄດ້ ແລະ ເຂົ້າເຖິງໄດ້ດ້ວຍ AI ເປັນພາສາທຳມະຊາດ
ຜົນໄດ້ຮັບ
ຫຼຸດເວລາການເລີ່ມວຽກພະນັກງານໃໝ່ ຈາກ 3 ເດືອນ ເຫຼືອ 1 ເດືອນ
ສິ່ງທ້າທາຍ
ຈຳເປັນຕ້ອງຍ້າຍການຝຶກອົບຮົມແບບພົບໜ້າໄປເປັນອອນລາຍຢ່າງຮີບດ່ວນ ແຕ່ LMS ເດີມບໍ່ຮອງຮັບການສະຕຣີມວິດີໂອ ແລະ AI ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຮຽນມີອັດຕາການເລີກຮຽນສູງ
ວິທີແກ້ໄຂ
ສ້າງ LMS ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ພ້ອມ HLS video streaming, ການຕິດຕາມຄວາມຄືບໜ້າການຮຽນຮູ້ດ້ວຍ AI ແລະ ການອອກແບບຫຼັກສູດແບບລາກແລະວາງ
ຜົນໄດ້ຮັບ
ອັດຕາການຮຽນຈົບເພີ່ມຈາກ 45% ເປັນ 78%. ຫຼຸດເວລາຜະລິດເນື້ອຫາການຝຶກອົບຮົມ 50%
ສິ່ງທ້າທາຍ
ການຈັດການຄັງສິນຄ້າ, ການຈັດສົ່ງ ແລະ ການປະມວນຜົນໃບແຈ້ງໜີ້ ທຳດ້ວຍມື ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດ ແລະ ການເຮັດວຽກລ່ວງເວລາເຮື້ອຮັງ
ວິທີແກ້ໄຂ
ສ້າງແພລດຟອມອັດຕະໂນມັດເວີກໂຟລ AI ທີ່ລວມ AI ຫຼາຍຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂະບວນການທຸລະກິດເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດ
ຜົນໄດ້ຮັບ
ຫຼຸດເວລາປະມວນຜົນ 70%. ຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດຕໍ່ເດືອນ ຫຼຸດເຫຼືອເກືອບສູນ
ສິ່ງທ້າທາຍ
ການບັນທຶກລາຍການບັນຊີດ້ວຍມືສຳລັບບໍລິສັດລູກຄ້າ 200 ແຫ່ງ ມີການເຮັດວຽກລ່ວງເວລາຫຼາຍກວ່າ 100 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ເດືອນ ໃນຊ່ວງວຽກໜັກ
ວິທີແກ້ໄຂ
ສ້າງລະບົບບັນຊີທີ່ມີຟີເຈີແນະນຳລາຍການບັນຊີດ້ວຍ AI ຜ່ານ RAG ແນະນຳໝວດໝູ່ບັນຊີທີ່ເໝາະສົມຈາກຂໍ້ມູນໃນອະດີດໂດຍອັດຕະໂນມັດ
ຜົນໄດ້ຮັບ
ຫຼຸດເວລາບັນທຶກລາຍການບັນຊີ 65%. ຫຼຸດການເຮັດວຽກລ່ວງເວລາໃນຊ່ວງວຽກໜັກ ເຫຼືອຕ່ຳກວ່າ 20 ຊົ່ວໂມງ/ເດືອນ
ສິ່ງທ້າທາຍ
ການວິເຄາະແນວໂນ້ມຕະຫຼາດສັນຫາບຸກຄະລາກອນ ທຳດ້ວຍມື ໃຊ້ເວລາ 20 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ອາທິດ ຕັ້ງແຕ່ເກັບຂໍ້ມູນ ຈົນເຖິງສ້າງບົດລາຍງານ
ວິທີແກ້ໄຂ
ສ້າງແພລດຟອມວິເຄາະການສັນຫາດ້ວຍ AI ເຮັດໃຫ້ການເກັບຂໍ້ມູນຕຳແໜ່ງງານ, ການຈັດໂຄງສ້າງ ແລະ ການວິເຄາະຄູ່ແຂ່ງ ເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດ
ຜົນໄດ້ຮັບ
ການສ້າງບົດລາຍງານເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດ ຫຼຸດຈາກ 20 ຊົ່ວໂມງ/ອາທິດ ເຫຼືອ 2 ຊົ່ວໂມງ. ຂະຫຍາຍຄວາມຄອບຄຸມຂໍ້ມູນ 3 ເທົ່າ
ສິ່ງທ້າທາຍ
ການຜະລິດ ແລະ ສົ່ງມອບເນື້ອຫາວິດີໂອ ໃຊ້ເວລາ 2 ອາທິດຕໍ່ວິດີໂອ ການສ້າງຄຳບັນຍາຍ ແລະ ບົດແບບມືເປັນຂໍ້ຈຳກັດ
ວິທີແກ້ໄຂ
ສ້າງລະບົບຈັດການວິດີໂອທີ່ລວມ HLS streaming ກັບ AI ຖອດຄວາມ ແລະ ສ້າງບົດອັດຕະໂນມັດ
ຜົນໄດ້ຮັບ
ຫຼຸດເວລາເຜີຍແຜ່ວິດີໂອ ຈາກ 2 ອາທິດ ເຫຼືອ 3 ມື້. ຄວາມແມ່ນຍຳຄຳບັນຍາຍ AI ສູງກວ່າ 95%
ລະບົບຈັດການການຮຽນຮູ້ແບບສະໝັກສະມາຊິກລຸ້ນຖັດໄປພ້ອມ RAG ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການປະເມີນຂັ້ນສູງ
ແພລດຟອມອັດຕະໂນມັດເວີກໂຟລຫຼາຍຂັ້ນຕອນທີ່ລວມ AI ຫຼາຍຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ
ແພລດຟອມລວມສຳລັບ Dify AI workflows ຮອງຮັບ MCP, JWT ແລະ Webhook
ເຊີບເວີ JSON-RPC 2.0 ຕາມມາດຕະຖານ MCP ແລະ ເຄື່ອງຄົ້ນຫາ RAG ທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍຳສູງ
ຕັ້ງແຕ່ການນໍາໃຊ້ AI, ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນ, ຈົນເຖິງການອັດຕະໂນມັດຂະບວນການທຸລະກິດ, ພວກເຮົາສະເໜີໂຊລູຊັ່ນທີ່ເໝາະສົມກັບສິ່ງທ້າທາຍຂອງອົງກອນທ່ານ.
ປຶກສາຟຣີ ຕອບກັບພາຍໃນ 24 ຊົ່ວໂມງ