Category: AI

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!