ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນບໍລິສັດ AI

ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນບໍລິສັດ AI.

ການເລີ່ມຕົ້ນບໍລິສັດ AI startup ຟັງແລ້ວກໍ່ເບິ່ງຄືວວ່າເປັນສິ່ງທີ່ໜ້າສົນໃຈ ແລະ ໜ້າຢ້ານກົວເລັກນ້ອຍໃນເວລາດຽວກັນ. ຂ່າວດີ: ເສັ້ນທາງຈະແຈ້ງກວ່າທີ່ມັນເບິ່ງ. ດີກວ່ານັ້ນອີກ: ຖ້າທ່ານສຸມໃສ່ລູກຄ້າ, ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນ, ແລະ ການປະຕິບັດທີ່ໜ້າເບື່ອ, ທ່ານສາມາດກ້າວໄປໜ້າກວ່າທີມງານທີ່ໄດ້ຮັບທຶນດີກວ່າ. ນີ້ແມ່ນຄູ່ມືແນະນຳວິທີການເລີ່ມຕົ້ນບໍລິສັດ AI ແບບເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ - ດ້ວຍຍຸດທະວິທີທີ່ພຽງພໍທີ່ຈະປ່ຽນຈາກແນວຄວາມຄິດໄປສູ່ລາຍຮັບໂດຍບໍ່ຕ້ອງຈົມຢູ່ໃນຄຳສັບສະເພາະ.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ວິທີການສ້າງ AI ໃນຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານ (ຄູ່ມືເຕັມ)
ບົດແນະນຳການສ້າງລະບົບ AI ຂອງທ່ານເອງໃນທ້ອງຖິ່ນແບບເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ.

🔗 ຂໍ້ກຳນົດການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນສຳລັບ AI: ສິ່ງທີ່ທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງຮູ້
ຮຽນຮູ້ວ່າໂຄງການ AI ຕ້ອງການຂໍ້ມູນ ແລະ ການເກັບຮັກສາຫຼາຍປານໃດແທ້ໆ.

🔗 AI ແມ່ນຫຍັງໃນຖານະເປັນການບໍລິການ
ເຂົ້າໃຈວ່າ AIaaS ເຮັດວຽກແນວໃດ ແລະ ເປັນຫຍັງທຸລະກິດຕ່າງໆຈຶ່ງໃຊ້ມັນ.

🔗 ວິທີການໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງລາຍໄດ້
ຄົ້ນພົບແອັບພລິເຄຊັນ AI ທີ່ມີກຳໄລ ແລະ ຍຸດທະສາດສ້າງລາຍໄດ້.

ວົງວຽນແນວຄວາມຄິດຫາລາຍຮັບທີ່ວ່ອງໄວ 🌀

ຖ້າທ່ານອ່ານພຽງແຕ່ໜຶ່ງວັກ, ໃຫ້ຂຽນມັນໃສ່ວັກນີ້. ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນບໍລິສັດ AI ແມ່ນຂຶ້ນກັບວົງຈອນທີ່ເຄັ່ງຄັດ:

  1. ເລືອກບັນຫາທີ່ເຈັບປວດ ແລະ ມີລາຄາແພງ,

  2. ສົ່ງຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ ເຊິ່ງແກ້ໄຂບັນຫາໄດ້ດີຂຶ້ນດ້ວຍ AI,

  3. ຮັບຂໍ້ມູນການນຳໃຊ້ ແລະ ຂໍ້ມູນຕົວຈິງ,

  4. ປັບປຸງຮູບແບບບວກກັບ UX ທຸກໆອາທິດ,

  5. ເຮັດຊ້ຳອີກຈົນກວ່າລູກຄ້າຈະຈ່າຍເງິນ. ມັນເປື້ອນແຕ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ຢ່າງແປກປະຫຼາດ.

ໄຊຊະນະທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງວ່ອງໄວ: ທີມງານສີ່ຄົນໄດ້ສົ່ງຜູ້ຊ່ວຍ QA ສັນຍາທີ່ລາຍງານຂໍ້ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ ແລະ ແນະນຳການແກ້ໄຂໃນລຳດັບ. ພວກເຂົາໄດ້ບັນທຶກການແກ້ໄຂຂອງມະນຸດທຸກຄົນເປັນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ວັດແທກ "ໄລຍະການແກ້ໄຂ" ຕໍ່ຂໍ້. ພາຍໃນສີ່ອາທິດ, ເວລາໃນການທົບທວນຄືນໄດ້ຫຼຸດລົງຈາກ "ຕອນບ່າຍມື້ໜຶ່ງ" ເປັນ "ກ່ອນອາຫານທ່ຽງ," ແລະ ຄູ່ຮ່ວມອອກແບບໄດ້ເລີ່ມຖາມລາຄາປະຈຳປີ. ບໍ່ມີຫຍັງທີ່ແປກປະຫຼາດ; ພຽງແຕ່ວົງຈອນທີ່ແໜ້ນໜາ ແລະ ການບັນທຶກທີ່ໂຫດຮ້າຍ.

ຂໍໃຫ້ເວົ້າສະເພາະເຈາະຈົງ.

ຜູ້ຄົນຂໍຂອບການເຮັດວຽກ. ດີ. ວິທີການທີ່ດີແທ້ໆກ່ຽວກັບວິທີການເລີ່ມຕົ້ນບໍລິສັດ AI ມາຮອດບັນທຶກເຫຼົ່ານີ້:

  • ບັນຫາກ່ຽວກັບເງິນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ - AI ຂອງທ່ານຕ້ອງທົດແທນຂັ້ນຕອນທີ່ມີລາຄາແພງ ຫຼື ປົດລັອກລາຍຮັບໃໝ່, ບໍ່ພຽງແຕ່ເບິ່ງຄືອະນາຄົດເທົ່ານັ້ນ.

  • ຂໍ້ໄດ້ປຽບດ້ານຂໍ້ມູນ - ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ, ຂໍ້ມູນທີ່ປະສົມເຂົ້າກັນທີ່ປັບປຸງຜົນຜະລິດຂອງທ່ານ. ແມ່ນແຕ່ຄຳອະທິບາຍປະກອບຄຳຕິຊົມແບບງ່າຍໆກໍມີຄວາມໝາຍ.

  • ຈັງຫວະການຂົນສົ່ງທີ່ໄວ - ການປ່ອຍອອກມາຂະໜາດນ້ອຍທີ່ເຮັດໃຫ້ວົງຈອນການຮຽນຮູ້ຂອງທ່ານແໜ້ນຂຶ້ນ. ຄວາມໄວແມ່ນຄູນ້ຳທີ່ປອມຕົວເປັນກາເຟ.

  • ການເປັນເຈົ້າຂອງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ - ເປັນເຈົ້າຂອງວຽກແບບ end-to-end, ບໍ່ແມ່ນການເອີ້ນ API ດຽວ. ທ່ານຕ້ອງການເປັນລະບົບຂອງການກະທຳ.

  • ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ ແລະ ຄວາມປອດໄພໂດຍການອອກແບບ - ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ແລະ ການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໂດຍມະນຸດໃນບ່ອນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ.

  • ການແຈກຢາຍທີ່ທ່ານສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ແທ້ໆ - ຊ່ອງທາງທີ່ຜູ້ໃຊ້ 100 ຄົນທຳອິດຂອງທ່ານອາໄສຢູ່ໃນປັດຈຸບັນ, ບໍ່ແມ່ນຫຼັງຈາກນັ້ນ.

ຖ້າທ່ານສາມາດກວດສອບ 3 ຫຼື 4 ໃນນັ້ນໄດ້, ທ່ານກໍ່ກ້າວໄປຂ້າງໜ້າແລ້ວ.

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ - ຕົວເລືອກ key stack ສຳລັບຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ AI 🧰

ໂຕະທີ່ບາງໆ ເພື່ອໃຫ້ເຈົ້າສາມາດເລືອກເຄື່ອງມືໄດ້ໄວ. ບາງສຳນວນອາດຈະບໍ່ສົມບູນແບບໂດຍເຈດຕະນາ ເພາະວ່າຊີວິດຈິງກໍ່ເປັນແບບນັ້ນ.

ເຄື່ອງມື / ແພລດຟອມ ດີທີ່ສຸດສຳລັບ ລາຄາທີ່ຄາດໄວ້ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້
API OpenAI ການສ້າງຕົ້ນແບບໄວ, ວຽກງານ LLM ທີ່ກວ້າງຂວາງ ອີງຕາມການນຳໃຊ້ ຮູບແບບທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ເອກະສານງ່າຍ, ການເຮັດຊ້ຳໄດ້ໄວ.
ຄລອດ ແອນໂທຣປິກ ການຫາເຫດຜົນໃນໄລຍະຍາວ, ຄວາມປອດໄພ ອີງຕາມການນຳໃຊ້ ຮົ້ວກັ້ນທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ເຫດຜົນທີ່ໜັກແໜ້ນສຳລັບການກະຕຸ້ນທີ່ສັບສົນ.
Google Vertex AI ML ແບບ Full-stack ໃນ GCP ການນຳໃຊ້ຄລາວ + ຕໍ່ການບໍລິການ ການຝຶກອົບຮົມ, ການປັບແຕ່ງ ແລະ ທໍ່ສົ່ງທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງທັງໝົດໃນອັນດຽວ.
AWS Bedrock ການເຂົ້າເຖິງຫຼາຍຮູບແບບໃນ AWS ອີງຕາມການນຳໃຊ້ ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຜູ້ຂາຍ ບວກກັບລະບົບນິເວດ AWS ທີ່ແໜ້ນໜາ.
Azure OpenAI ຄວາມຕ້ອງການຂອງວິສາຫະກິດ + ການປະຕິບັດຕາມ ອີງຕາມການນຳໃຊ້ + ພື້ນຖານ Azure ຄວາມປອດໄພ, ການປົກຄອງ ແລະ ການຄວບຄຸມພາກພື້ນແບບພື້ນເມືອງຂອງ Azure.
ໜ້າກອດ ຮູບແບບເປີດ, ການປັບແຕ່ງ, ຊຸມຊົນ ການປະສົມປະສານຂອງຟຣີ + ຈ່າຍ ສູນກາງຮູບແບບຂະໜາດໃຫຍ່, ຊຸດຂໍ້ມູນ, ແລະ ເຄື່ອງມືເປີດ.
ສຳເນົາ ການນຳໃຊ້ຮູບແບບຕ່າງໆເປັນ APIs ອີງຕາມການນຳໃຊ້ ຍູ້ຮູບແບບ, ໄດ້ຮັບຈຸດສຸດທ້າຍ - ຄືກັບມະຫັດສະຈັນ.
LangChain ການຈັດການແອັບ LLM ແຫຼ່ງເປີດ + ຊິ້ນສ່ວນທີ່ຕ້ອງຈ່າຍເງິນ ລະບົບຕ່ອງໂສ້, ຕົວແທນ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງສຳລັບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ສັບສົນ.
ດັດຊະນີລາມາ ຕົວເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນ + ການດຶງຂໍ້ມູນ ແຫຼ່ງເປີດ + ຊິ້ນສ່ວນທີ່ຕ້ອງຈ່າຍເງິນ ການສ້າງ RAG ໄວດ້ວຍຕົວໂຫຼດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ.
ໝາກພ້າວ ຄົ້ນຫາເວັກເຕີໃນລະດັບ ອີງຕາມການນຳໃຊ້ ການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນທີ່ມີການຈັດການ ແລະ ມີແຮງສຽດທານຕ່ຳ.
ວີອາເວດ ຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີດ້ວຍການຄົ້ນຫາແບບປະສົມ ແຫຼ່ງເປີດ + ຄລາວ ດີສຳລັບການປະສົມຄວາມໝາຍ + ຄຳຫລັກ.
ມິວວັສ ເຄື່ອງຈັກເວັກເຕີແບບໂອເພນຊອສ ແຫຼ່ງເປີດ + ຄລາວ ປັບຂະໜາດໄດ້ດີ, ການຮອງຮັບ CNCF ບໍ່ເຈັບ.
ນ້ຳໜັກ ແລະ ອະຄະຕິ ການຕິດຕາມການທົດລອງ + ການປະເມີນຜົນ ຕໍ່ບ່ອນນັ່ງ + ການນຳໃຊ້ ເຮັດໃຫ້ການທົດລອງແບບຈຳລອງມີສະຕິ.
ແບບໂມດອລ ວຽກ GPU ທີ່ບໍ່ມີເຊີບເວີ ອີງຕາມການນຳໃຊ້ ໝຸນໜ້າວຽກ GPU ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ອິນຟາເຣດ.
ເວີເຊວ ສ່ວນໜ້າ + AI SDK ຊັ້ນຟຣີ + ການນຳໃຊ້ ສົ່ງອິນເຕີເຟດທີ່ໜ້າຮັກຢ່າງວ່ອງໄວ.

ໝາຍເຫດ: ລາຄາມີການປ່ຽນແປງ, ມີຊັ້ນຟຣີ, ແລະພາສາການຕະຫຼາດບາງຢ່າງກໍ່ມີຈຸດປະສົງທີ່ດີ. ບໍ່ເປັນຫຍັງ. ເລີ່ມຕົ້ນງ່າຍໆ.

ຊອກຫາບັນຫາທີ່ເຈັບປວດດ້ວຍຄົມໆ 🔎

ໄຊຊະນະຄັ້ງທຳອິດຂອງເຈົ້າແມ່ນມາຈາກການເລືອກວຽກທີ່ມີຂໍ້ຈຳກັດຄື: ວຽກທີ່ຊ້ຳຊາກ, ວຽກທີ່ມີເວລາຈຳກັດ, ລາຄາແພງ, ຫຼື ປະລິມານວຽກສູງ. ຊອກຫາ:

  • ຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການຈັດລຽງອີເມວ, ການສະຫຼຸບການໂທ, ການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບໃນເອກະສານຕ່າງໆ.

  • ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ເນັ້ນການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຫຼາຍ ບ່ອນທີ່ຜົນຜະລິດທີ່ມີໂຄງສ້າງມີຄວາມສຳຄັນ.

  • ເຄື່ອງມືເກົ່າມີຊ່ອງຫວ່າງ ບ່ອນທີ່ຂະບວນການໃນປະຈຸບັນແມ່ນ 30 ຄລິກ ແລະ ການອະທິຖານ.

ລົມກັບຜູ້ປະຕິບັດ 10 ຄົນ. ຖາມວ່າ: ມື້ນີ້ເຈົ້າໄດ້ເຮັດຫຍັງທີ່ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າລຳຄານ? ຂໍພາບໜ້າຈໍ. ຖ້າພວກເຂົາສະແດງຕາຕະລາງສະແດງໃຫ້ເຈົ້າເຫັນ, ເຈົ້າກໍເກືອບຈະເຮັດແລ້ວ.

ການທົດສອບລິດມັດ: ຖ້າທ່ານບໍ່ສາມາດອະທິບາຍກ່ອນ ແລະ ຫຼັງໃນສອງປະໂຫຍກໄດ້, ບັນຫາແມ່ນບໍ່ຊັດເຈນເກີນໄປ.

ຍຸດທະສາດຂໍ້ມູນທີ່ປະສົມປະສານ 📈

ຄຸນຄ່າຂອງ AI ປະສົມເຂົ້າກັນຜ່ານຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານແຕະຕ້ອງຢ່າງເປັນເອກະລັກ. ສິ່ງນັ້ນບໍ່ຕ້ອງການ petabytes ຫຼື ເວດມົນ. ມັນຕ້ອງການຄວາມຄິດ.

  • ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ - ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍເອກະສານ, ປີ້, ອີເມວ ຫຼື ບັນທຶກທີ່ລູກຄ້າສະໜອງໃຫ້. ຫຼີກລ່ຽງການຂູດຂໍ້ມູນແບບສຸ່ມທີ່ທ່ານບໍ່ສາມາດເກັບຮັກສາໄດ້.

  • ໂຄງສ້າງ - ອອກແບບໂຄງຮ່າງການປ້ອນຂໍ້ມູນໃນຕອນຕົ້ນ (owner_id, doc_type, created_at, version, checksum). ພາກສະໜາມທີ່ສອດຄ່ອງກັນຈະເຮັດຄວາມສະອາດເສັ້ນທາງສຳລັບການປະເມີນຜົນ ແລະ ການປັບແຕ່ງໃນພາຍຫຼັງ.

  • ຄຳຕິຊົມ - ເພີ່ມໂປ້ມືຂຶ້ນ/ລົງ, ຜົນຜະລິດທີ່ຕິດດາວ, ແລະ ບັນທຶກຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຂໍ້ຄວາມຂອງໂມເດວ ແລະ ຂໍ້ຄວາມສຸດທ້າຍທີ່ແກ້ໄຂໂດຍມະນຸດ. ແມ່ນແຕ່ປ້າຍຊື່ງ່າຍໆກໍ່ເປັນຄຳ.

  • ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ - ການປະຕິບັດການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງຕາມບົດບາດ; ແກ້ໄຂຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ; ບັນທຶກການເຂົ້າເຖິງອ່ານ/ຂຽນ ແລະ ເຫດຜົນ. ສອດຄ່ອງກັບຫຼັກການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຂອງ ICO ຂອງອັງກິດ [1].

  • ການເກັບຮັກສາ ແລະ ການລຶບ - ບັນທຶກສິ່ງທີ່ທ່ານເກັບໄວ້ ແລະ ເຫດຜົນ; ໃຫ້ເສັ້ນທາງການລຶບທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ. ຖ້າທ່ານອ້າງສິດກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດຂອງ AI, ໃຫ້ຮັກສາຄວາມຊື່ສັດຕາມຄຳແນະນຳຂອງ FTC [3].

ສຳລັບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງ, ໃຫ້ໃຊ້ NIST AI Risk Management Framework ເປັນພື້ນຖານຂອງທ່ານ; ມັນຖືກຂຽນຂຶ້ນສຳລັບຜູ້ກໍ່ສ້າງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຜູ້ກວດສອບເທົ່ານັ້ນ [2].

ສ້າງ vs ຊື້ vs ປະສົມ - ຍຸດທະສາດແບບຢ່າງຂອງເຈົ້າ 🧠

ຢ່າເຮັດໃຫ້ມັນສັບສົນເກີນໄປ.

  • ຊື້ ເມື່ອຄວາມໜ່ວງເວລາ, ຄຸນນະພາບ, ແລະເວລາທີ່ໃຊ້ງານມີຄວາມສຳຄັນໃນມື້ທຳອິດ. API LLM ພາຍນອກໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດທັນທີແກ່ທ່ານ.

  • ປັບແຕ່ງໃຫ້ດີຂຶ້ນ ເມື່ອໂດເມນຂອງທ່ານແຄບລົງ ແລະ ທ່ານມີຕົວຢ່າງທີ່ເປັນຕົວແທນ. ຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ສະອາດເອົາຊະນະຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ສັບສົນ.

  • ຮູບແບບເປີດ ເມື່ອທ່ານຕ້ອງການການຄວບຄຸມ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ຫຼື ປະສິດທິພາບດ້ານຕົ້ນທຶນໃນຂອບເຂດໃຫຍ່. ກຳນົດເວລາງົບປະມານສຳລັບການປະຕິບັດການ.

  • ປະສົມປະສານ - ໃຊ້ຮູບແບບທົ່ວໄປທີ່ເຂັ້ມແຂງສຳລັບການຫາເຫດຜົນ ແລະ ຮູບແບບທ້ອງຖິ່ນຂະໜາດນ້ອຍສຳລັບວຽກງານພິເສດ ຫຼື ຮົ້ວກັ້ນ.

ຕາຕະລາງການຕັດສິນໃຈຂະໜາດນ້ອຍ:

  • ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມແปรປ່ວນສູງ, ຕ້ອງການຄຸນນະພາບທີ່ດີທີ່ສຸດ → ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ LLM ລະດັບສູງ.

  • ໂດເມນທີ່ໝັ້ນຄົງ, ຮູບແບບທີ່ຊ້ຳໆ → ປັບແຕ່ງ ຫຼື ກັ່ນໃຫ້ເປັນຮູບແບບຂະໜາດນ້ອຍກວ່າ.

  • ເວລາຕອບສະໜອງທີ່ຮຸນແຮງ ຫຼື ອອບລາຍ → ຮູບແບບທ້ອງຖິ່ນທີ່ມີນ້ຳໜັກເບົາ.

  • ຂໍ້ຈຳກັດຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ → ໂຮດດ້ວຍຕົນເອງ ຫຼື ໃຊ້ຕົວເລືອກທີ່ເຄົາລົບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວພ້ອມດ້ວຍເງື່ອນໄຂ DP ທີ່ຊັດເຈນ [2].

ສະຖາປັດຕະຍະກຳອ້າງອີງ, ສະບັບຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ 🏗️

ເຮັດໃຫ້ມັນໜ້າເບື່ອ ແລະ ສາມາດສັງເກດໄດ້:

  1. ການນຳເຂົ້າ - ໄຟລ໌, ອີເມວ, webhooks ເຂົ້າໄປໃນຄິວ.

  2. ການປະມວນຜົນກ່ອນ - ການແຍກສ່ວນ, ການແກ້ໄຂ, ການຂັດຂໍ້ມູນ PII.

  3. ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ - ບ່ອນເກັບວັດຖຸສຳລັບຂໍ້ມູນດິບ, ຖານຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງສຳລັບຂໍ້ມູນເມຕາ, ຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີສຳລັບການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ.

  4. ການປະສານງານ - ເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກເພື່ອຈັດການກັບການລອງໃໝ່, ຂໍ້ຈຳກັດອັດຕາ, ການປ້ອງກັນການຖອນຄືນ.

  5. ຊັ້ນ LLM - ແມ່ແບບການກະຕຸ້ນ, ເຄື່ອງມື, ການດຶງຂໍ້ມູນ, ການເອີ້ນຟັງຊັນ. ເກັບຮັກສາແຄດຢ່າງຮີບດ່ວນ (ໃສ່ລະຫັດອິນພຸດທີ່ຖືກປັບໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ; ຕັ້ງ TTL ສັ້ນ; batch ບ່ອນທີ່ປອດໄພ).

  6. ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ - ການກວດສອບໂຄງຮ່າງ JSON, ການວິເຄາະຄວາມສ່ຽງ, ການທົດສອບເບົາບາງ. ເພີ່ມ human-in-the-loop ສຳລັບຄວາມສ່ຽງສູງ.

  7. ຄວາມສາມາດໃນການສັງເກດການ - ບັນທຶກ, ຮ່ອງຮອຍ, ຕົວຊີ້ວັດ, ແຜງຄວບຄຸມການປະເມີນຜົນ. ຕິດຕາມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ການຮ້ອງຂໍ.

  8. ດ້ານໜ້າ - ລາຄາທີ່ຊັດເຈນ, ຜົນຜະລິດທີ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້, ການສົ່ງອອກທີ່ງ່າຍດາຍ. ຄວາມສຸກບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ.

ຄວາມປອດໄພບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນມື້ໜຶ່ງ. ຢ່າງໜ້ອຍ, ຄວາມສ່ຽງສະເພາະຂອງ LLM ແບບຈຳລອງໄພຂົ່ມຂູ່ (ການສີດຂໍ້ມູນຢ່າງວ່ອງໄວ, ການກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນ, ການໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ປອດໄພ) ຕໍ່ກັບ OWASP Top 10 ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ LLM, ແລະເຊື່ອມໂຍງການຫຼຸດຜ່ອນກັບການຄວບຄຸມ NIST AI RMF ຂອງທ່ານ [4][2].

ການແຈກຢາຍ: ຜູ້ໃຊ້ 100 ຄົນທຳອິດຂອງທ່ານ🎯

ບໍ່ມີຜູ້ໃຊ້, ບໍ່ມີບໍລິສັດເລີ່ມຕົ້ນ. ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນບໍລິສັດ AI ແມ່ນວິທີການເລີ່ມຕົ້ນເຄື່ອງຈັກແຈກຢາຍ.

  • ຊຸມຊົນທີ່ມີບັນຫາ - ເວທີສົນທະນາສະເພາະ, ກຸ່ມ Slack, ຫຼື ຈົດໝາຍຂ່າວອຸດສາຫະກຳ. ຈົ່ງເປັນປະໂຫຍດກ່ອນ.

  • ການສາທິດທີ່ນຳພາໂດຍຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ - ກອງປະຊຸມສົດ 15 ນາທີພ້ອມຂໍ້ມູນຕົວຈິງ. ບັນທຶກສຽງ, ຈາກນັ້ນໃຊ້ຄລິບຢູ່ທຸກບ່ອນ.

  • PLG hooks - ຜົນຜະລິດອ່ານໄດ້ຢ່າງດຽວໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າ; ຈ່າຍເພື່ອສົ່ງອອກ ຫຼື ອັດຕະໂນມັດ. ແຮງສຽດທານທີ່ອ່ອນໂຍນເຮັດວຽກໄດ້.

  • ການຮ່ວມມື - ເຊື່ອມໂຍງບ່ອນທີ່ຜູ້ໃຊ້ຂອງທ່ານອາໄສຢູ່ແລ້ວ. ການເຊື່ອມໂຍງອັນໜຶ່ງສາມາດເປັນທາງຫຼວງໄດ້.

  • ເນື້ອຫາ - ໂພສທີ່ຮື້ຖອນຢ່າງຊື່ສັດພ້ອມດ້ວຍຕົວຊີ້ວັດ. ຜູ້ຄົນຕ້ອງການລາຍລະອຽດສະເພາະຫຼາຍກວ່າຄວາມເປັນຜູ້ນຳທາງຄວາມຄິດທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງ.

ໄຊຊະນະເລັກໆນ້ອຍໆທີ່ໜ້າອວດອ້າງນັ້ນມີຄວາມສຳຄັນ: ການສຶກສາກໍລະນີທີ່ປະຢັດເວລາໄດ້, ການເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງດ້ວຍຕົວຫານທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້.

ລາຄາທີ່ເໝາະສົມກັບມູນຄ່າ 💸

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍແຜນການທີ່ງ່າຍດາຍ ແລະ ອະທິບາຍໄດ້:

  • ອີງຕາມການນຳໃຊ້ : ການຮ້ອງຂໍ, ໂທເຄັນ, ນາທີທີ່ປະມວນຜົນແລ້ວ. ດີເລີດສຳລັບຄວາມຍຸຕິທຳ ແລະ ການຮັບຮອງເອົາແຕ່ຫົວທີ.

  • ອີງຕາມບ່ອນນັ່ງ : ເມື່ອການຮ່ວມມື ແລະ ການກວດສອບແມ່ນກຸນແຈສຳຄັນ.

  • ແບບປະສົມ : ການສະໝັກໃຊ້ພື້ນຖານບວກກັບສິ່ງເພີ່ມເຕີມທີ່ມີການຄິດໄລ່ຄ່າບໍລິການ. ເປີດໄຟໄວ້ໃນຂະນະທີ່ກຳລັງຂະຫຍາຍ.

ຄຳແນະນຳຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານ: ໃຫ້ຄິດເຖິງລາຄາທີ່ເໝາະສົມກັບວຽກ, ບໍ່ແມ່ນຮູບແບບ. ຖ້າທ່ານເອົາວຽກທີ່ຕ້ອງໃຊ້ເວລາ 5 ຊົ່ວໂມງອອກໄປ, ລາຄາກໍ່ຈະໃກ້ຄຽງກັບມູນຄ່າທີ່ສ້າງຂຶ້ນ. ຢ່າຂາຍໂທເຄັນ, ແຕ່ໃຫ້ຂາຍຜົນໄດ້ຮັບ.

ການປະເມີນຜົນ: ວັດແທກສິ່ງທີ່ໜ້າເບື່ອ 📏

ແມ່ນແລ້ວ, ສ້າງ evals. ບໍ່, ພວກມັນບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງສົມບູນແບບ. ຕິດຕາມ:

  • ອັດຕາຄວາມສຳເລັດຂອງໜ້າວຽກ - ຜົນຜະລິດໄດ້ຕອບສະໜອງເງື່ອນໄຂການຍອມຮັບບໍ?

  • ແກ້ໄຂໄລຍະຫ່າງ - ມະນຸດໄດ້ປ່ຽນແປງຜົນຜະລິດຫຼາຍປານໃດ?

  • ຄວາມຊັກຊ້າ - p50 ແລະ p95. ມະນຸດສັງເກດເຫັນການກະຕຸກ.

  • ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ການກະທຳ - ບໍ່ພຽງແຕ່ຕໍ່ໂທເຄັນເທົ່ານັ້ນ.

  • ການຮັກສາ ແລະ ການເປີດໃຊ້ງານ - ບັນຊີທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວປະຈຳອາທິດ; ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກດຳເນີນການຕໍ່ຜູ້ໃຊ້.

ວົງວຽນງ່າຍໆ: ຮັກສາ "ຊຸດທອງຄຳ" ຂອງປະມານ 20 ໜ້າວຽກຕົວຈິງ. ໃນແຕ່ລະລຸ້ນ, ໃຫ້ເປີດໃຊ້ພວກມັນໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ປຽບທຽບ deltas, ແລະ ກວດສອບຜົນຜະລິດສົດແບບສຸ່ມ 10 ອັນທຸກໆອາທິດ. ບັນທຶກຄວາມບໍ່ເຫັນດີດ້ວຍລະຫັດເຫດຜົນສັ້ນໆ (ເຊັ່ນ: hallucination , tone , format ) ເພື່ອໃຫ້ແຜນທີ່ຂອງທ່ານເຊື່ອມໂຍງກັບຄວາມເປັນຈິງ.

ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະ ການປະຕິບັດຕາມໂດຍບໍ່ມີການເຈັບຫົວ 🛡️

ໃສ່ມາດຕະການປ້ອງກັນໄວ້ໃນຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເອກະສານນະໂຍບາຍຂອງທ່ານເທົ່ານັ້ນ:

  • ການກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນ ເພື່ອສະກັດກັ້ນການລະເມີດທີ່ຊັດເຈນ.

  • ການກວດສອບຜົນຜະລິດ ຕໍ່ກັບໂຄງຮ່າງ ແລະ ກົດລະບຽບທາງທຸລະກິດ.

  • ການກວດສອບໂດຍມະນຸດ ສຳລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຜົນກະທົບສູງ.

  • ເປີດເຜີຍຢ່າງຈະແຈ້ງ ກ່ຽວກັບການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງ AI. ບໍ່ມີການອ້າງເອົາຄວາມລຶກລັບໃດໆ.

ໃຊ້ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD ເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງທ່ານສຳລັບຄວາມຍຸຕິທຳ, ຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະ ຄວາມຮັບຜິດຊອບ; ຮັກສາການຮຽກຮ້ອງດ້ານການຕະຫຼາດໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບມາດຕະຖານຂອງ FTC; ແລະ ຖ້າທ່ານປະມວນຜົນຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ, ໃຫ້ປະຕິບັດຕາມຄຳແນະນຳຂອງ ICO ແລະ ແນວຄິດການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນ [5][3][1].

ແຜນການເປີດຕົວ 30-60-90 ມື້, ລຸ້ນທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈ ⏱️

ມື້ທີ 1–30

  • ສຳພາດຜູ້ໃຊ້ເປົ້າໝາຍ 10 ຄົນ; ເກັບກຳສິ່ງປະດິດຕົວຈິງ 20 ຢ່າງ.

  • ສ້າງຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ແຄບລົງເຊິ່ງສິ້ນສຸດລົງດ້ວຍຜົນຜະລິດທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ.

  • ສົ່ງເບຕ້າປິດໄປຫາ 5 ບັນຊີ. ເພີ່ມວິດເຈັດຄຳຕິຊົມ. ບັນທຶກການແກ້ໄຂໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

  • ເພີ່ມການປະເມີນພື້ນຖານ. ຕິດຕາມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຄວາມຊັກຊ້າ, ແລະ ຄວາມສຳເລັດຂອງໜ້າວຽກ.

ມື້ທີ 31–60

  • ຮັດກຸມການກະຕຸ້ນ, ເພີ່ມການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ, ຫຼຸດຄວາມໜ່ວງເວລາ.

  • ຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການຈ່າຍເງິນດ້ວຍແຜນການງ່າຍໆອັນດຽວ.

  • ເປີດຕົວລາຍຊື່ລໍຖ້າສາທາລະນະດ້ວຍວິດີໂອສາທິດ 2 ນາທີ. ເລີ່ມບັນທຶກການປ່ອຍປະຈຳອາທິດ.

  • ຄູ່ຮ່ວມງານອອກແບບ Land 5 ກັບນັກບິນທີ່ໄດ້ລົງນາມ.

ມື້ທີ 61–90

  • ແນະນຳຕົວເຊື່ອມຕໍ່ອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການສົ່ງອອກ.

  • ລັອກໂລໂກ້ທີ່ຈ່າຍເງິນ 10 ອັນທຳອິດຂອງທ່ານ.

  • ເຜີຍແຜ່ກໍລະນີສຶກສາສັ້ນໆ 2 ເລື່ອງ. ໃຫ້ພວກມັນເຈາະຈົງ, ບໍ່ມີການຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ເກີນຈິງ.

  • ຕັດສິນໃຈເລືອກຍຸດທະສາດແບບຈຳລອງ v2: ປັບແຕ່ງ ຫຼື ກັ່ນບ່ອນທີ່ມັນໃຫ້ຜົນຕອບແທນຢ່າງຈະແຈ້ງ.

ມັນສົມບູນແບບບໍ? ບໍ່. ມັນພຽງພໍທີ່ຈະໄດ້ຮັບແຮງດຶງດູດບໍ? ແນ່ນອນ.

ການລະດົມທຶນຫຼືບໍ່, ແລະວິທີການເວົ້າກ່ຽວກັບມັນ 💬

ທ່ານບໍ່ຕ້ອງການການອະນຸຍາດໃນການກໍ່ສ້າງ. ແຕ່ຖ້າທ່ານຍົກ:

  • ເລື່ອງເລົ່າ : ບັນຫາທີ່ເຈັບປວດ, ຮອຍຫ່ຽວແຫຼມ, ຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງຂໍ້ມູນ, ແຜນການແຈກຢາຍ, ຕົວຊີ້ວັດຕົ້ນໆທີ່ມີສຸຂະພາບດີ.

  • ຊຸດ : ບັນຫາ, ວິທີແກ້ໄຂ, ໃຜສົນໃຈ, ພາບໜ້າຈໍສາທິດ, GTM, ຮູບແບບທາງການເງິນ, ແຜນທີ່ເສັ້ນທາງ, ທີມງານ.

  • ຄວາມພາກພຽນ : ທ່າທີດ້ານຄວາມປອດໄພ, ນະໂຍບາຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ເວລາເຮັດວຽກ, ການບັນທຶກ, ການເລືອກຮູບແບບ, ແຜນການປະເມີນຜົນ [2][4].

ຖ້າທ່ານບໍ່ຍົກ:

  • ອີງໃສ່ການເງິນທີ່ອີງໃສ່ລາຍຮັບ, ການຈ່າຍລ່ວງໜ້າ, ຫຼື ສັນຍາປະຈຳປີທີ່ມີສ່ວນຫຼຸດເລັກນ້ອຍ.

  • ຮັກສາການເຜົາຜານໃຫ້ຕໍ່າໂດຍການເລືອກໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ. ວຽກແບບໂມດູນ ຫຼື ວຽກທີ່ບໍ່ມີເຊີບເວີສາມາດພຽງພໍສຳລັບເວລາດົນນານ.

ທັງສອງເສັ້ນທາງເຮັດວຽກໄດ້. ເລືອກເສັ້ນທາງທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮຽນຮູ້ຫຼາຍຂຶ້ນຕໍ່ເດືອນ.

ຄູນ້ຳທີ່ກັກເກັບນ້ຳໄວ້ແທ້ໆ 🏰

ໃນ AI, ຄູນ້ຳແມ່ນລື່ນ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເຈົ້າສາມາດສ້າງພວກມັນໄດ້:

  • ການລັອກຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ - ກາຍເປັນນິໄສປະຈຳວັນ, ບໍ່ແມ່ນ API ພື້ນຫຼັງ.

  • ປະສິດທິພາບສ່ວນຕົວ - ການປັບແຕ່ງຂໍ້ມູນທີ່ເປັນເອກະລັກທີ່ຄູ່ແຂ່ງບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຕາມກົດໝາຍ.

  • ການແຈກຢາຍ - ການເປັນເຈົ້າຂອງຜູ້ຊົມທີ່ມີລັກສະນະສະເພາະ, ການເຊື່ອມໂຍງ, ຫຼື ຊ່ອງທາງທີ່ມີຊ່ອງທາງເຊື່ອມຕໍ່.

  • ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປ່ຽນ - ແມ່ແບບ, ການປັບແຕ່ງລະອຽດ, ແລະ ສະພາບການທາງປະຫວັດສາດທີ່ຜູ້ໃຊ້ຈະບໍ່ປະຖິ້ມງ່າຍໆ.

  • ຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງຍີ່ຫໍ້ - ທ່າທີດ້ານຄວາມປອດໄພ, ເອກະສານທີ່ໂປ່ງໃສ, ການສະໜັບສະໜູນທີ່ຕອບສະໜອງໄດ້. ມັນປະສົມປະສານກັນ.

ເວົ້າແທ້, ຄູນ້ຳບາງແຫ່ງໃນຕອນທຳອິດກໍ່ຄ້າຍຄືໜອງນ້ຳ. ບໍ່ເປັນຫຍັງ. ເຮັດໃຫ້ໜອງນ້ຳໜຽວ.

ຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປທີ່ເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດ AI ເລີ່ມຕົ້ນຢຸດສະງັກ 🧯

  • ການຄິດແບບສາທິດເທົ່ານັ້ນ - ເທ່ຢູ່ເທິງເວທີ, ການຜະລິດບໍ່ແຂງແຮງ. ເພີ່ມການລອງໃໝ່, ການໃຊ້ idempotency, ແລະ monitors ແຕ່ຫົວທີ.

  • ບັນຫາມົວໆ - ຖ້າລູກຄ້າຂອງທ່ານບໍ່ສາມາດບອກໄດ້ວ່າມີຫຍັງປ່ຽນແປງຫຼັງຈາກຮັບລ້ຽງທ່ານແລ້ວ, ທ່ານກຳລັງມີບັນຫາ.

  • ເໝາະສົມກັບມາດຕະຖານຫຼາຍເກີນໄປ - ຄິດຫຼາຍກ່ຽວກັບກະດານຈັດອັນດັບທີ່ຜູ້ໃຊ້ຂອງທ່ານບໍ່ສົນໃຈ.

  • ການລະເລີຍ UX - AI ທີ່ຖືກຕ້ອງແຕ່ບໍ່ສະດວກຍັງລົ້ມເຫຼວ. ຫຍໍ້ເສັ້ນທາງ, ສະແດງຄວາມໝັ້ນໃຈ, ອະນຸຍາດໃຫ້ແກ້ໄຂ.

  • ບໍ່ສົນໃຈການປ່ຽນແປງຂອງຕົ້ນທຶນ - ຂາດການເກັບໄວ້ໃນການເກັບຮັກສາ, ບໍ່ມີການແບ່ງເປັນກຸ່ມ, ບໍ່ມີແຜນການກັ່ນ. ກຳໄລແມ່ນສຳຄັນ.

  • ກົດໝາຍສຸດທ້າຍ - ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ການຮຽກຮ້ອງບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ. ໃຊ້ NIST AI RMF ເພື່ອຈັດໂຄງສ້າງຄວາມສ່ຽງ ແລະ OWASP LLM Top 10 ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນໄພຂົ່ມຂູ່ລະດັບແອັບ [2][4].

ບັນຊີກວດສອບປະຈຳອາທິດຂອງຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ 🧩

  • ສົ່ງສິ່ງທີ່ລູກຄ້າເຫັນໄດ້.

  • ກວດສອບຜົນໄດ້ຮັບແບບສຸ່ມ 10 ຢ່າງ; ໃຫ້ສັງເກດການປັບປຸງ 3 ຢ່າງ.

  • ລົມກັບຜູ້ໃຊ້ 3 ຄົນ. ຂໍຕົວຢ່າງທີ່ເຈັບປວດ.

  • ຂ້າຕົວຊີ້ວັດຄວາມຫຼົງໄຫຼອັນໜຶ່ງ.

  • ຂຽນບັນທຶກການປ່ອຍຕົວ. ສະເຫຼີມສະຫຼອງໄຊຊະນະນ້ອຍໆ. ດື່ມກາເຟ, ອາດຈະຫຼາຍເກີນໄປ.

ນີ້ແມ່ນຄວາມລັບທີ່ບໍ່ມີສີສັນຂອງວິທີການເລີ່ມຕົ້ນບໍລິສັດ AI. ຄວາມສະໝໍ່າສະເໝີດີກວ່າຄວາມສະຫຼາດຫຼັກແຫຼມ, ເຊິ່ງເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າພໍໃຈຢ່າງແປກປະຫຼາດ.

TL;DR 🧠✨

ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນບໍລິສັດ AI ບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການຄົ້ນຄວ້າທີ່ແປກໃໝ່. ມັນກ່ຽວກັບການເລືອກບັນຫາທີ່ມີເງິນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ, ການຫໍ່ຮູບແບບທີ່ຖືກຕ້ອງເຂົ້າໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື, ແລະການເຮັດຊ້ຳໆຄືກັບວ່າທ່ານມີອາການແພ້ຕໍ່ຄວາມຊຸດໂຊມ. ເປັນເຈົ້າຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກ, ເກັບກຳຄຳຕິຊົມ, ສ້າງແນວປ້ອງກັນເບົາບາງ, ແລະຮັກສາລາຄາຂອງທ່ານໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບມູນຄ່າຂອງລູກຄ້າ. ເມື່ອມີຄວາມສົງໄສ, ສົ່ງສິ່ງທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດທີ່ສອນທ່ານບາງສິ່ງບາງຢ່າງໃໝ່. ຈາກນັ້ນເຮັດມັນອີກຄັ້ງໃນອາທິດໜ້າ... ແລະອາທິດຕໍ່ໄປ.

ເຈົ້າເຂົ້າໃຈແລ້ວ. ແລະ ຖ້າຄຳປຽບທຽບຕົກຢູ່ໃນຈຸດນີ້, ມັນກໍ່ບໍ່ເປັນຫຍັງ - ບໍລິສັດທີ່ເລີ່ມຕົ້ນທຸລະກິດແມ່ນບົດກະວີທີ່ສັບສົນພ້ອມດ້ວຍໃບແຈ້ງໜີ້.

ເອກະສານອ້າງອີງ

  1. ICO - GDPR ຂອງອັງກິດ: ຄູ່ມືການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ: ອ່ານຕື່ມ

  2. NIST - ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI: ອ່ານຕື່ມ

  3. FTC - ຄຳແນະນຳທາງທຸລະກິດກ່ຽວກັບການຮຽກຮ້ອງ AI ແລະການໂຄສະນາ: ອ່ານຕື່ມ

  4. OWASP - 10 ອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່: ອ່ານຕື່ມ

  5. ຫຼັກການຂອງ OECD - AI: ອ່ານຕື່ມ

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ

ກັບໄປທີ່ບລັອກ