Machine learning algorithms and models
View all tags
โดย ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร CEO และผู้ก่อตั้ง iApp Technology
โทรศัพท์ของคุณเข้าใจเมื่อคุณพิมพ์ภาษาไทยได้อย่างไร? AI สามารถวิเคราะห์รีวิวลูกค้าหลายพันรายการในไม่กี่วินาทีได้อย่างไร? แชทบอทรู้วิธีตอบคำถามของคุณได้อย่างไร? คำตอบคือ Natural Language Processing หรือ NLP ในคู่มือนี้ เราจะอธิบายทุกสิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับ Thai NLP ด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย
โดย ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร, CEO & Founder, iApp Technology
หนึ่งในคำถามที่พบบ่อยที่สุดที่เราได้ยินจากวิศวกร AI และทีมเทคนิคของไทยคือ: "ฉันควรใช้ RAG หรือ fine-tuning สำหรับแอปพลิเคชันภาษาไทยของฉัน?" นี่เป็นคำถามสำคัญที่ส่งผลโดยตรงต่อต้นทุนการพัฒนา ประสิทธิภาพ ความซับซ้อนในการบำรุงรักษา และความสามารถในการขยายขนาดในระยะยาว
คำตอบเช่นเดียวกับการตัดสินใจด้านวิศวกรรมส่วนใหญ่คือ: ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ แต่การเข้าใจว่าเมื่อไหร่ควรใช้แต่ละวิธี และที่สำคัญกว่านั้นคือวิธีการรวมวิธีทั้งสองเข้าด้วยกัน สามารถหมายถึงความแตกต่างระหว่างการปรับใช้ AI ที่ประสบความสำเร็จและความล้มเหลวที่มีค่าใช้จ่ายสูง
บทความนี้นำเสนอการเปรียบเทียบทางเทคนิคที่ครอบคลุมของ Retrieval-Augmented Generation (RAG) และ fine-tuning โดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันภาษาไทย โดยอาศัยประสบการณ์ของเราที่ iApp Technology ในการปรับใช้ทั้งสองวิธีในองค์กรไทยหลายร้อยแห่ง