Category: Chatbot

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.

現代のチャットボットは単なるFAQ回答ロボットではありません。 営業担当、カスタマーサポート、予約アシスタントとしても活躍できます。 しかし、本当に役立つチャットボットにするためには、業務システムとの連携が不可欠です。 私たちは、チャットボットと既存システムをつなぐカスタムAPIの開発を提供します。

ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน แชทบอทไม่ได้มีหน้าที่แค่ตอบคำถามเท่านั้น แต่ยังสามารถเป็นฝ่ายขาย ผู้ช่วยบริการลูกค้า หรือระบบจองคิวได้อีกด้วย แต่เพื่อให้แชทบอททำงานจริงได้ มันต้อง เชื่อมต่อกับระบบภายในของคุณ เช่น ระบบสต็อกสินค้า ระบบลูกค้า หรือระบบคำสั่งซื้อ