Articles › AI

🔹 はじめに AIはソフトウェア開発の世界を大きく変えています。現在では Codex、GitHub Copilot、NeovimやVSCodeのAIプラグイン などのツールを使えば、関数の自動補完、ボイラープレートの生成、さらには難解なエラーメッセージの解説までしてくれます。

🔹 บทนำ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนวิธีที่เราเขียนซอฟต์แวร์อย่างสิ้นเชิง ทุกวันนี้มีเครื่องมืออย่าง Codex, GitHub Copilot และปลั๊กอิน AI ใน Neovim/VSCode ที่สามารถช่วยเติมโค้ดอัตโนมัติ สร้างโครงร่างโปรเจ็กต์ หรืออธิบาย error message ที่ซับซ้อนได้

🔹 Introduction Artificial intelligence is transforming software development. Today, tools like Codex, GitHub Copilot, and LLM-powered editors such as Neovim and VSCode integrations can autocomplete entire functions, generate boilerplate, or even explain cryptic error messages. For many developers, it feels like having an extra set of hands on the keyboard.

LLM（Large Language Model）の選択は、目的・ハードウェア・効率性の要件 によって変わります。 すべてのモデルが同じ用途向けではありません。あるものは チャットやアシスタント に、あるものは Mac（Apple Silicon）向け最適化 に、あるものは 軽量化（量子化） に、そしてあるものは セマンティック検索 に適しています。

การเลือกโมเดล LLM (Large Language Model) ที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับ เป้าหมายการใช้งาน ฮาร์ดแวร์ และความต้องการด้านประสิทธิภาพ เพราะแต่ละโมเดลถูกออกแบบมาแตกต่างกัน: บางตัวเหมาะกับ แชทและผู้ช่วย, บางตัวเหมาะกับ การทำงานบนเครื่องแมค (Apple Silicon), บางตัวเหมาะกับ การใช้งานแบบประหยัดทรัพยากร, และบางตัวใช้สำหรับ การค้นหาความหมาย (semantic search)

Choosing the right Large Language Model (LLM) depends on your goal, hardware, and efficiency requirements. Not all models are built for the same purpose: some are tuned for chat, some for local optimization, some for lightweight inference, and others for semantic search.

生産性向上・データ保護・コスト削減を、自分のコンピュータ上で動く AI で実現

เพิ่มประสิทธิภาพ ปกป้องข้อมูล และลดค่าใช้จ่ายด้วย AI ที่รันบนคอมพิวเตอร์ของคุณเอง

Boost productivity, protect privacy, and cut costs by running AI locally.

最近では 大規模言語モデル（LLM）、たとえば GPT-4、Llama-3、Qwen2.5 などが大きな注目を集めています。 しかし、LLMをあなた独自のデータで効果的に活用するには、もう一つのモデル — Embeddingモデル — が必要です。

ทุกวันนี้ โมเดลภาษาแบบขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-4, Llama-3 หรือ Qwen2.5 เป็นที่พูดถึงอย่างมาก แต่ถ้าคุณต้องการให้ LLM ทำงานกับข้อมูลของคุณได้จริง คุณจะต้องใช้โมเดลอีกชนิดหนึ่งควบคู่กันไป นั่นคือ โมเดล Embedding

In today’s AI landscape, Large Language Models (LLMs) like GPT-4, Llama-3, or Qwen2.5 grab all the headlines — but if you want them to work with your data, you need another type of model alongside them: embedding models.

はじめに 産業用から物流、さらには防衛分野まで、ドローンの自律化が進み、OS設計の重要性はますます高まっています。 RTOS（リアルタイムOS）とLinux、どちらを選ぶべきか？ RustでドローンOSは書けるのか？サイバーセキュリティはどう設計すればいいのか？

บทนำ การเติบโตของโดรนอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเพื่ออุตสาหกรรม โลจิสติกส์ หรือความมั่นคง ทำให้การออกแบบระบบปฏิบัติการโดรนกลายเป็นหัวใจสำคัญ นักพัฒนาหลายคนสงสัยว่า ควรใช้ RTOS หรือ Linux?

Introduction The rise of autonomous drones, from industrial inspection to logistics and defense, is pushing drone operating systems into the spotlight. Designers face a crucial choice: RTOS or Linux? Can you build your drone OS with Rust? What are the cybersecurity implications?

この記事では、LangChain、Ollama（ローカルLLM）、および**オープンソースの埋め込み（Embeddings）**を使い、 クラウドや外部API不要の「完全ローカル」な商品レコメンドエンジンを自作する方法を解説します。

บทความนี้จะสอนวิธีสร้างระบบแนะนำสินค้าอัจฉริยะสำหรับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณ โดยใช้ LangChain, Ollama (รัน LLM ในเครื่อง) และ Embedding แบบโอเพ่นซอร์ส ทุกอย่างรันได้ในเครื่องหรือเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัว ไม่ต้องส่งข้อมูลลูกค้าไปที่ Cloud หรือ API ใด ๆ

In this post, you’ll learn how to create a fully local, privacy-friendly product recommendation engine for your e-commerce site using LangChain, Ollama (for LLMs), and open-source embeddings. No OpenAI API or external cloud needed—run everything on your machine or private server!

OpenAIは、GPT-4シリーズに3つの注目すべきモデルを追加しました。 それが ChatGPT‑4o, GPT‑4.1, GPT‑4.5 (Orion) です。

OpenAI เปิดตัวโมเดลใหม่ 3 รุ่นในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา ได้แก่ ChatGPT‑4o, GPT‑4.1, และ GPT‑4.5 โดยแต่ละรุ่นมีจุดเด่นที่แตกต่างกัน ไม่ว่าจะเป็นด้านความเร็ว การประมวลผลมัลติโหมด หรือความฉลาดทางภาษา แล้วเราควรเลือกใช้รุ่นไหนดี?