Agentic AI Development

บริษัทพัฒนา Generative AI

Generative AI ได้เปลี่ยนจากการทดลองสู่ความเป็นจริงระดับองค์กรแล้ว และธุรกิจที่ได้รับคุณค่ามากที่สุดจากมันคือธุรกิจที่ผสานมันเข้ากับ Workflow จริงอย่างรอบคอบ ไม่ใช่แค่รัน Demo เราออกแบบและพัฒนาโซลูชัน Generative AI ที่แก้ปัญหาธุรกิจเฉพาะ ตั้งแต่การเชื่อมต่อ LLM และ AI Assistant ไปจนถึงระบบสร้างเนื้อหาและ Knowledge Base ที่ขับเคลื่อนด้วย RAG สร้างขึ้นเพื่อ Production เชื่อมต่อกับระบบที่มีอยู่ของคุณ และออกแบบมาเพื่อส่งมอบคุณค่าที่วัดได้ตั้งแต่วันแรก

Get In Touch
Converse_logo
O&B logo
La Glace Logo
Madame Louise Logo

รับพัฒนา Generative AI

ที่ Stars Commerce เราสร้างโซลูชัน Generative AI ที่ทำงานได้ในโลกจริง ไม่ใช่ Demo ที่น่าประทับใจแต่ล้มเหลวในสภาพ Production แต่เป็นระบบที่แข็งแกร่งที่เชื่อมต่อกับการดำเนินธุรกิจของคุณและส่งมอบคุณค่าที่สม่ำเสมอและน่าเชื่อถือ เราทำงานกับ LLM ชั้นนำ ทั้ง GPT-4, Claude, Gemini และโมเดล Open-source เลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณแทนที่จะยึดติดกับ Provider เดียวโดยไม่คำนึงถึงความเหมาะสม เราสร้างด้วยหลักการ Responsible AI ตลอด จัดการ Hallucination ใช้ Guardrail และดูแลให้ Output ที่ธุรกิจของคุณพึ่งพาแม่นยำ เหมาะสม และตรวจสอบได้ Generative AI เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดสำหรับธุรกิจในปัจจุบัน แต่เฉพาะเมื่อนำไปใช้ด้วยสถาปัตยกรรมที่เหมาะสม การป้องกันที่ถูกต้อง และความเข้าใจที่ชัดเจนว่ามันเพิ่มคุณค่าจริงๆ ที่ไหน

บริการพัฒนา Generative AI

ตั้งแต่การเชื่อมต่อ LLM และ AI Assistant ไปจนถึงระบบสร้างเนื้อหาและแอปพลิเคชันแบบ Retrieval-Augmented เราสร้างโซลูชัน Generative AI ที่ปรับให้เหมาะกับกรณีการใช้งานธุรกิจเฉพาะและ Technology Stack ที่มีอยู่ของคุณ

LLM Integration & Application Development

เราเชื่อมต่อ Large Language Model ทั้ง GPT-4, Claude, Gemini และทางเลือก Open-source เข้ากับผลิตภัณฑ์ Workflow และเครื่องมือภายในของคุณ สร้าง Application Layer ที่ทำให้ความสามารถของ LLM มีประโยชน์จริงๆ สำหรับบริบทธุรกิจเฉพาะของคุณ

AI Chatbots & Assistants

เราสร้าง AI Chatbot และ Virtual Assistant ที่ไปไกลกว่าการตอบคำถาม FAQ ทั่วไป จัดการการสนทนาที่ซับซ้อน เข้าถึงข้อมูล Real-time ดำเนินการภายในระบบของคุณ และให้คำตอบที่มีประโยชน์จริงๆ ที่มีรากฐานจากความรู้ทางธุรกิจของคุณ

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

เราสร้างระบบ RAG ที่ยึด LLM Response ไว้กับความรู้ทางธุรกิจจริงของคุณ เชื่อมต่อ Language Model กับเอกสาร ฐานข้อมูล และ Knowledge Base ของคุณ เพื่อให้พวกมันตอบคำถามได้อย่างแม่นยำจากข้อมูลเฉพาะของคุณแทนที่จะใช้แค่ความรู้จากการเทรนทั่วไป

AI Content Generation Systems

เราสร้างระบบสร้างเนื้อหา AI ที่ผลิตเนื้อหาที่ตรงกับแบรนด์และแม่นยำในวงกว้าง ทั้งคำอธิบายสินค้า Copy การตลาด รายงาน สรุป และการสื่อสารส่วนตัว พร้อม Guardrail และ Workflow การตรวจสอบที่จำเป็นเพื่อดูแลคุณภาพและความสอดคล้องของแบรนด์

Prompt Engineering & AI Strategy

เราช่วยธุรกิจได้รับประโยชน์มากขึ้นจากเครื่องมือ AI ที่มีอยู่ผ่าน Prompt Engineering โดยผู้เชี่ยวชาญ ออกแบบ ทดสอบ และปรับปรุง Prompt และคำสั่งระบบที่กำหนดวิธีที่ LLM ทำงานในกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ และกำหนดกลยุทธ์ AI ที่ให้ความสำคัญกับโอกาสที่มีคุณค่าสูงสุด

AI Fine-Tuning & Custom Model Development

เราทำ Fine-tune Foundation Model บนข้อมูลเฉพาะโดเมนของคุณ ปรับ LLM ที่ใช้งานทั่วไปให้เหมาะกับคำศัพท์อุตสาหกรรม น้ำเสียงของแบรนด์ และความต้องการความรู้เฉพาะของคุณ สร้างความสามารถ AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งมีประสิทธิภาพเกินกว่าโมเดลทั่วไปในกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ

ขั้นตอนการพัฒนา Generative AI ของเรา

กำหนดกรณีการใช้งาน

เราเริ่มจากการระบุปัญหาธุรกิจเฉพาะที่ Generative AI สามารถแก้ไขได้ กำหนดกรณีการใช้งาน Output ที่คาดหวัง แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และเกณฑ์ความสำเร็จก่อนที่การตัดสินใจด้านเทคนิคใดๆ จะเกิดขึ้น

เลือกโมเดลและออกแบบสถาปัตยกรรม

เราประเมินโมเดลและสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ ทั้ง GPT-4, Claude, Gemini หรือทางเลือก Open-source โดยพิจารณาความสามารถ ต้นทุน Latency ความต้องการความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และว่า RAG, Fine-tuning หรือ Prompt Engineering เป็นแนวทางที่เหมาะสม

เตรียมข้อมูลและตั้งค่า Knowledge Base

เราเตรียมข้อมูลและแหล่งความรู้ที่ระบบจะต้องการ ทำความสะอาดและจัดโครงสร้างเอกสาร ตั้งค่า Vector Database สร้าง Retrieval Pipeline และดูแลให้ข้อมูลที่โมเดลเข้าถึงแม่นยำ ทันสมัย และจัดระเบียบดี

Prompt Engineering และการพัฒนา Guardrail

เราออกแบบและปรับปรุง Prompt, คำสั่งระบบ และ Guardrail ที่กำหนดวิธีที่โมเดลทำงาน เพื่อให้ Output แม่นยำ ตรงกับแบรนด์ และเหมาะสม พร้อมการป้องกันที่ป้องกัน Hallucination และการตอบสนองนอกเรื่องจากการเข้าถึงผู้ใช้ปลายทาง

พัฒนาและเชื่อมต่อ

เราสร้างแอปพลิเคชัน ทั้ง Frontend Interface, Backend API, การเชื่อมต่อฐานข้อมูล และการเชื่อมต่อระบบ ฝัง Generative AI Capability เข้ากับผลิตภัณฑ์หรือ Workflow ที่มีอยู่ของคุณในแบบที่รู้สึกราบรื่นสำหรับคนที่ใช้งาน

ทดสอบและประเมิน

เราทดสอบระบบอย่างละเอียด ประเมินคุณภาพ Output ความแม่นยำ ความสอดคล้อง และการจัดการกรณีขอบเขต โดยใช้ทั้ง Framework การประเมินอัตโนมัติและการตรวจสอบโดยมนุษย์เพื่อให้แน่ใจว่าระบบทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือก่อนที่จะเข้าถึงผู้ใช้จริง

Deploy และปรับปรุงต่อเนื่อง

เรา Deploy ระบบไปยัง Production และติดตามประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง ติดตามคุณภาพ Output, Feedback ของผู้ใช้ และพฤติกรรมโมเดล และทำซ้ำบน Prompt, ระบบ Retrieval และ Guardrail เพื่อให้ประสิทธิภาพพัฒนาขึ้นเรื่อยๆ

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการพัฒนา Generative AI

Generative AI คืออะไร และต่างจาก AI แบบดั้งเดิมอย่างไร?

ระบบ AI แบบดั้งเดิมออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและทำการคาดการณ์หรือการจัดประเภท ภาพนี้คือแมวหรือสุนัข ลูกค้ารายนี้จะ Churn ไหม Demand ที่คาดการณ์คืออะไร ส่วน Generative AI ออกแบบมาเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ ทั้งข้อความ ภาพ Code เสียง ตามรูปแบบที่เรียนรู้จากข้อมูลการเทรน การเกิดขึ้นของ Large Language Model อย่าง GPT-4 และ Claude ทำให้ Generative AI เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงมากที่สุดสำหรับธุรกิจในปัจจุบัน ทำให้หมวดหมู่แอปพลิเคชันใหม่ทั้งหมดที่ไม่เคยเป็นไปได้มาก่อนเป็นไปได้

ควรใช้ LLM ไหน ระหว่าง GPT-4, Claude หรือ Gemini?

ไม่มีคำตอบเดียวที่ถูกต้อง แต่ละโมเดลมีจุดแข็ง จุดอ่อน ต้นทุน และความสามารถ API ที่แตกต่างกัน GPT-4 มีความสามารถกว้างและ Ecosystem ที่สมบูรณ์ Claude เก่งในการใช้เหตุผลที่ละเอียดอ่อนและจัดการเอกสารยาว Gemini เชื่อมต่อกับ Infrastructure ของ Google ได้ดี โมเดล Open-source มีข้อได้เปรียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและต้นทุนที่ต่ำกว่าในระยะยาว เราประเมินโมเดลที่เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณในช่วงสถาปัตยกรรม แทนที่จะยึดติดกับตัวเลือกที่ได้รับความนิยมมากที่สุดโดยไม่คำนึงถึงความเหมาะสม

คุณจัดการกับ AI Hallucination และดูแลให้ Output แม่นยำอย่างไร?

Hallucination ที่ LLM สร้างเนื้อหาที่ฟังดูน่าเชื่อถือแต่ผิดพลาดในข้อเท็จจริง เป็นหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดในการ Deploy Generative AI เราแก้ไขผ่านหลายเทคนิค RAG ยึด Response ของโมเดลไว้กับเอกสารแหล่งที่มาที่ผ่านการตรวจสอบแทนที่จะใช้ความรู้จากการเทรนทั่วไป Prompt Engineering และคำสั่งระบบจำกัดพฤติกรรมของโมเดล Guardrail กรอง Output ก่อนที่จะเข้าถึงผู้ใช้ และ Workflow การตรวจสอบโดยมนุษย์ถูกสร้างเข้าไปในแอปพลิเคชันที่มีความเสี่ยงสูง ไม่มีระบบใดที่สมบูรณ์แบบ แต่แนวทางแบบหลายชั้นเหล่านี้ลดความเสี่ยงของ Output ที่ไม่แม่นยำที่จะเข้าถึงผู้ใช้ของคุณได้อย่างมีนัยสำคัญ

ข้อมูลของเราปลอดภัยเมื่อใช้ LLM ของบุคคลที่สามอย่าง GPT-4 หรือ Claude ไหม?

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นข้อพิจารณาสำคัญในการใช้งาน Generative AI ระดับ Enterprise API Tier จาก OpenAI และ Anthropic ไม่ได้ใช้ข้อมูลของคุณในการเทรนโมเดล สำหรับองค์กรที่มีความต้องการด้านที่อยู่ของข้อมูลหรือความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดกว่า เราสามารถออกแบบโซลูชันโดยใช้โมเดล Open-source ที่ Deploy บน Infrastructure ของคุณเอง ทำให้ข้อมูลทั้งหมดอยู่ภายใต้การควบคุมของคุณ เราประเมินความต้องการความเป็นส่วนตัวเฉพาะของคุณในช่วงสถาปัตยกรรมและแนะนำแนวทางที่เหมาะสมสำหรับสถานการณ์ของคุณ

RAG ต่างจาก Fine-tuning อย่างไร?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) เชื่อมต่อ LLM กับแหล่งความรู้ภายนอกในช่วงการอนุมาน โมเดลดึงเอกสารที่เกี่ยวข้องและใช้มันเพื่อตอบคำถามได้อย่างแม่นยำ Fine-tuning ปรับ Weight ของโมเดลโดยการเทรนบนข้อมูลเฉพาะโดเมน เปลี่ยนวิธีที่โมเดลทำงานโดยพื้นฐาน RAG ดีกว่าสำหรับการรักษาความรู้ให้ทันสมัยและยึด Response ไว้กับเอกสารเฉพาะ Fine-tuning ดีกว่าสำหรับการปรับสไตล์ น้ำเสียง หรือคำศัพท์เฉพาะทางของโมเดล แอปพลิเคชัน Production ส่วนใหญ่ใช้ RAG เป็นแนวทางหลัก โดย Fine-tuning สงวนไว้สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะที่ RAG เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ

We're here to scale your ecommerce business.

Our Shopify development teams's expertise helps you build a Shopify store to meet your business needs.

Let's talk.

Request a quote