หน้าหลัก

ผู้ช่วยอัจฉริยะยกระดับประสิทธิภาพการทำงานในยุคดิจิทัล

ในยุคที่เทคโนโลยีขับเคลื่อนโลกอย่างรวดเร็ว ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) ได้ก้าวเข้ามามีบทบาทสำคัญในการพลิกโฉมวิธีการทำงานในหลากหลายอุตสาหกรรม จากแนวคิดเชิงทฤษฎี AI ได้กลายเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดภาระงาน และสร้างโอกาสใหม่ๆ ให้กับองค์กรและบุคลากร ... อ่านต่อ...

แก้ปัญหา build failed ใน Flutter

ถ้าเกิดปัญหา Flutter build failed แล้วได้ error ที่เกี่ยวกับ Execution failed for task ':app:mergeDebugJavaResource' และมีข้อความ com.google.common.base.VerifyException ปรากฏขึ้นมา สาเหตุส่วนใหญ่มาจาก การตั้งค่า locale ของระบบปฏิบัติการที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ ทำให้ Gradle ไม่สามารถประมวลผลไฟล์บางอย่างได้อย่างถูกต้อง ... อ่านต่อ...

ทำความเข้าใจ Agent Payments Protocol (AP2)

ลองจินตนาการถึงอนาคตที่ AI agent ส่วนตัวของคุณสามารถช่วยจัดการทุกอย่าง ตั้งแต่การซื้อของใช้ในชีวิตประจำวัน ไปจนถึงการค้นคว้าและจองทริปท่องเที่ยวที่ซับซ้อนได้อย่างอัตโนมัติ โลกแห่งการค้าที่ขับเคลื่อนด้วย agent หรือ agentic commerce นี้มีศักยภาพมหาศาล แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายที่สำคัญ ปัญหาหลักคือระบบการชำระเงินในปัจจุบันถูกออกแบบมาสำหรับมนุษย์ที่เป็นผู้กดปุ่ม "ซื้อ" ด้วยตัวเองโดยตรง เมื่อ AI agent ที่ทำงานโดยอัตโนมัติเข้ามาเป็นผู้ทำธุรกรรมแทน สมมติฐานพื้นฐานของระบบก็พังทลายลง และก่อให้เกิดสิ่งที่เรียกว่า "วิกฤตความน่าเชื่อถือ" (crisis of trust) ... อ่านต่อ...

สร้าง Agent อัจฉริยะด้วย PydanticAI

สวัสดีครับทุกคน! วันนี้เราจะมาเจาะลึกเรื่องน่าสนใจในโลกของ AI นั่นคือ การสร้าง Agent ด้วย PydanticAI ครับPydanticAI เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เราสามารถสร้าง Agent ที่มีความสามารถในการจัดการข้อมูลและโต้ตอบกับผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการใช้ประโยชน์จาก Pydantic ที่เป็นไลบรารีสำหรับการตรวจสอบข้อมูล (Data Validation) และการจัดการโมเดลข้อมูล (Data Modeling) ทำให้ Agent ของเรามีความ "ฉลาด" และ "เป็นระเบียบ" มากขึ้น มาดูกันเลยว่าการสร้าง Agent ด้วย PydanticAI นั้นมีขั้นตอนอะไรบ้าง พร้อมตัวอย่างที่เข้าใจง่ายครับ! ... อ่านต่อ...

การใช้ AI สังเคราะห์ความรู้ในหน่วยงาน

RAG (Retrieval-Augmented Generation) เป็นเทคนิค AI ที่รวมระบบการดึงข้อมูล (retrieval system) เข้ากับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models - LLMs) เพื่อให้ AI สามารถสร้างคำตอบที่แม่นยำและเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น โดยทั่วไป LLMs จะถูกฝึกด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ข้อมูลเหล่านั้นอาจมีข้อจำกัดด้านความใหม่และเฉพาะเจาะจงกับบริบทขององค์กร RAG เข้ามาแก้ปัญหานี้โดยการให้ LLM สามารถเข้าถึงฐานความรู้ภายนอกหรือฐานข้อมูลภายในองค์กรได้แบบเรียลไทม์ก่อนที่จะสร้างคำตอบ ... อ่านต่อ...