ask me คุย กับ AI




AMP



Table of Contents




Preview Image
 

Embedding คืออะไร | เราจะแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์ได้ยังไง - YouTube

 

หลังจากที่เราได้ tokens มาแล้ว ประเด็นคือเราจะแปลงมันเป็น vector หรือเอาไปคำนวณต่อได้ยังไงกัน เพราะจากข้อมูลที่เป็นข้อความ มันจะมีวิธีการไหนที่จะเปลี่ยนข้อคว...

https://www.youtube.com/watch?v=xejBBqT8-Fk


LLM Embedding Model คืออะไร: คู่มือฉบับสมบูรณ์

บทนำ: ทำความรู้จักกับ LLM Embedding Model

ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว LLM Embedding Model ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการทำความเข้าใจและจัดการกับข้อมูลภาษาธรรมชาติ โมเดลเหล่านี้ทำหน้าที่แปลงข้อความหรือคำศัพท์ให้เป็นเวกเตอร์ตัวเลข ซึ่งช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถตีความความหมายและความสัมพันธ์ของภาษาได้ดียิ่งขึ้น บทความนี้จะพาคุณไปสำรวจโลกของ LLM Embedding Model อย่างละเอียด ตั้งแต่หลักการพื้นฐาน การใช้งานที่หลากหลาย ไปจนถึงปัญหาที่พบบ่อยและแนวทางการแก้ไข เพื่อให้คุณเข้าใจและนำเทคโนโลยีนี้ไปประยุกต์ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ


Introduction: Understanding LLM Embedding Models

In an era of rapid advancements in Artificial Intelligence (AI) and Natural Language Processing (NLP), LLM Embedding Models have emerged as essential tools for understanding and manipulating natural language data. These models convert text or words into numerical vectors, enabling computers to better interpret the meaning and relationships within language. This article will take you on a detailed exploration of the world of LLM Embedding Models, from their fundamental principles and diverse applications to common issues and solutions. The goal is to help you understand and effectively apply this technology.


หลักการทำงานของ LLM Embedding Model

การแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์: หัวใจของ Embedding

LLM Embedding Model ทำงานโดยการแปลงคำ วลี หรือประโยคให้เป็นเวกเตอร์ตัวเลขที่มีความหมายทางภาษา เวกเตอร์เหล่านี้ถูกสร้างขึ้นโดยใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และสถิติ เพื่อให้แต่ละเวกเตอร์สะท้อนถึงความหมายและความสัมพันธ์ของคำหรือข้อความนั้นๆ ตัวอย่างเช่น คำที่มีความหมายใกล้เคียงกัน เช่น "สุนัข" และ "หมา" จะมีเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กันในพื้นที่เวกเตอร์ ในขณะที่คำที่มีความหมายแตกต่างกัน เช่น "สุนัข" และ "แมว" จะมีเวกเตอร์ที่อยู่ห่างกัน การแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์นี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถ "เข้าใจ" ภาษาในเชิงปริมาณ และนำไปประมวลผลต่อได้


Converting Text to Vectors: The Core of Embedding

LLM Embedding Models function by transforming words, phrases, or sentences into meaningful numerical vectors. These vectors are created using mathematical and statistical techniques, ensuring that each vector reflects the meaning and relationships of the corresponding word or text. For instance, words with similar meanings, such as "dog" and "puppy," will have vectors that are close together in the vector space, while words with different meanings, such as "dog" and "cat," will have vectors that are far apart. This text-to-vector conversion allows computers to "understand" language quantitatively and process it further.


เทคนิคการสร้าง Embedding ที่สำคัญ

มีเทคนิคหลายอย่างที่ใช้ในการสร้าง Embedding Model เช่น Word2Vec, GloVe และ FastText ซึ่งเป็นเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการสร้าง word embeddings เทคนิคเหล่านี้ใช้หลักการทางสถิติและโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ในการเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคำจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังมีโมเดล Transformer เช่น BERT และ GPT ที่สามารถสร้าง contextual embeddings ซึ่งให้ความหมายของคำที่แตกต่างกันไปตามบริบทที่ปรากฏ ทำให้โมเดลมีความสามารถในการเข้าใจภาษาที่ซับซ้อนมากขึ้น การเลือกใช้เทคนิคใดขึ้นอยู่กับลักษณะของงานและข้อมูลที่ต้องการประมวลผล


Key Techniques for Creating Embeddings

Several techniques are used to create Embedding Models, such as Word2Vec, GloVe, and FastText, which are widely used for generating word embeddings. These techniques use statistical principles and neural networks to learn the relationships between words from large datasets. Additionally, Transformer models like BERT and GPT can create contextual embeddings, providing different meanings for the same word depending on its context, enhancing the model's ability to understand complex language. The choice of technique depends on the nature of the task and the data to be processed.


ความสำคัญของ Vector Space

Vector Space หรือพื้นที่เวกเตอร์เป็นพื้นที่ทางคณิตศาสตร์ที่ใช้แทนความหมายของคำหรือข้อความในรูปแบบของเวกเตอร์ การจัดเรียงเวกเตอร์ในพื้นที่นี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากตำแหน่งของเวกเตอร์แต่ละตัวจะแสดงถึงความหมายและความสัมพันธ์กับเวกเตอร์อื่นๆ คำที่มีความหมายใกล้เคียงกันจะอยู่ใกล้กันในพื้นที่เวกเตอร์ ในขณะที่คำที่มีความหมายแตกต่างกันจะอยู่ห่างกัน การใช้ Vector Space ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถคำนวณความคล้ายคลึงกันของข้อความ และนำไปใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การจัดกลุ่มเอกสาร และการวิเคราะห์ความรู้สึก


The Importance of Vector Space

Vector Space is a mathematical space used to represent the meaning of words or text as vectors. The arrangement of vectors in this space is crucial because the position of each vector indicates its meaning and relationship with other vectors. Words with similar meanings are located close together in the vector space, while words with different meanings are far apart. Using Vector Space allows computers to calculate the similarity of texts and apply it effectively in natural language processing, such as relevant information retrieval, document clustering, and sentiment analysis.


การใช้งาน LLM Embedding Model

การค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (Information Retrieval)

LLM Embedding Model มีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพของการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เมื่อผู้ใช้ป้อนคำค้นหา โมเดลจะแปลงคำค้นหานั้นเป็นเวกเตอร์ จากนั้นจะเปรียบเทียบเวกเตอร์นั้นกับเวกเตอร์ของเอกสารหรือข้อมูลต่างๆ ในฐานข้อมูล เพื่อค้นหาเอกสารที่มีความหมายใกล้เคียงกับคำค้นหามากที่สุด การใช้ Embedding Model ช่วยให้การค้นหาไม่จำกัดอยู่แค่การจับคู่คำ แต่สามารถค้นหาเอกสารที่มีความหมายใกล้เคียงกัน แม้ว่าจะใช้คำที่แตกต่างกันก็ตาม ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำและความครอบคลุมในการค้นหาข้อมูล


Information Retrieval

LLM Embedding Models play a crucial role in improving the efficiency of information retrieval. When a user enters a search query, the model converts that query into a vector. It then compares that vector with the vectors of documents or data in the database to find documents with the closest meaning to the search query. Using Embedding Models allows searches to go beyond simple word matching, finding documents with similar meanings even if they use different words. This enhances the accuracy and comprehensiveness of information retrieval.


การจัดกลุ่มเอกสาร (Document Clustering)

การจัดกลุ่มเอกสารเป็นอีกหนึ่งการใช้งานที่สำคัญของ LLM Embedding Model โดยโมเดลจะแปลงเอกสารแต่ละฉบับเป็นเวกเตอร์ จากนั้นจะใช้เทคนิคการจัดกลุ่ม (Clustering) เช่น K-means เพื่อจัดกลุ่มเอกสารที่มีความหมายใกล้เคียงกันเข้าด้วยกัน การจัดกลุ่มเอกสารนี้ช่วยให้เราสามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การจัดหมวดหมู่ข่าวสาร การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า หรือการจัดกลุ่มเอกสารวิชาการ การใช้ Embedding Model ช่วยให้การจัดกลุ่มเอกสารมีความแม่นยำและสามารถจับกลุ่มเอกสารที่มีความหมายเหมือนกันได้ แม้ว่าจะใช้คำที่แตกต่างกัน


Document Clustering

Document clustering is another important application of LLM Embedding Models. The model converts each document into a vector and then uses clustering techniques like K-means to group documents with similar meanings. Document clustering helps manage and analyze large amounts of data efficiently, such as categorizing news, analyzing customer feedback, or grouping academic papers. Using Embedding Models makes document clustering more accurate and capable of grouping documents with similar meanings, even if they use different words.


การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis)

LLM Embedding Model สามารถใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความได้ โดยการแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์ จากนั้นจะใช้โมเดล Machine Learning ในการจำแนกความรู้สึกว่าเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลาง การวิเคราะห์ความรู้สึกนี้มีประโยชน์อย่างมากในการประเมินความคิดเห็นของลูกค้าที่มีต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการ การติดตามกระแสความรู้สึกในโซเชียลมีเดีย หรือการวิเคราะห์ความคิดเห็นในบทความต่างๆ การใช้ Embedding Model ช่วยให้การวิเคราะห์ความรู้สึกมีความแม่นยำมากขึ้น เนื่องจากสามารถเข้าใจความหมายของคำในบริบทต่างๆ ได้ดีกว่าการวิเคราะห์คำแบบตรงไปตรงมา


Sentiment Analysis

LLM Embedding Models can be used to analyze the sentiment of text. By converting text into vectors, machine learning models can classify the sentiment as positive, negative, or neutral. Sentiment analysis is very useful in evaluating customer opinions about products or services, monitoring social media sentiment, or analyzing opinions in articles. Using Embedding Models enhances the accuracy of sentiment analysis because they can understand the meaning of words in various contexts better than straightforward word analysis.


การสร้างระบบแนะนำ (Recommendation Systems)

LLM Embedding Model สามารถนำมาใช้ในการสร้างระบบแนะนำได้ โดยการแปลงข้อมูลของผู้ใช้ เช่น ประวัติการซื้อหรือความสนใจ เป็นเวกเตอร์ จากนั้นจะเปรียบเทียบเวกเตอร์ของผู้ใช้กับเวกเตอร์ของสินค้าหรือเนื้อหาต่างๆ เพื่อแนะนำสิ่งที่ผู้ใช้น่าจะสนใจ การใช้ Embedding Model ช่วยให้ระบบแนะนำสามารถจับคู่ผู้ใช้กับสินค้าหรือเนื้อหาที่เกี่ยวข้องได้แม่นยำมากขึ้น โดยพิจารณาจากความหมายและความสัมพันธ์ของข้อมูล แทนที่จะพิจารณาแค่คำที่ปรากฏ


Recommendation Systems

LLM Embedding Models can be used to create recommendation systems by converting user data, such as purchase history or interests, into vectors. The system then compares the user's vector with the vectors of products or content to recommend items the user might be interested in. Using Embedding Models allows recommendation systems to match users with relevant products or content more accurately by considering the meaning and relationships of the data rather than just the words used.


ปัญหาและการแก้ไขที่พบบ่อย

ปัญหาเรื่อง Bias ในข้อมูล

ปัญหาที่พบบ่อยในการใช้ LLM Embedding Model คือเรื่อง Bias ในข้อมูล เนื่องจากโมเดลเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ หากข้อมูลนั้นมี Bias โมเดลก็จะเรียนรู้ Bias นั้นไปด้วย เช่น หากข้อมูลส่วนใหญ่แสดงภาพผู้หญิงในบทบาทแม่บ้าน โมเดลอาจมีแนวโน้มที่จะเชื่อมโยงคำว่า "ผู้หญิง" กับ "แม่บ้าน" มากกว่าอาชีพอื่นๆ การแก้ไขปัญหานี้ทำได้โดยการเลือกใช้ข้อมูลที่หลากหลายและเป็นกลางมากขึ้น หรือใช้เทคนิคการปรับแก้ Bias ในโมเดล


Data Bias Issues

A common problem in using LLM Embedding Models is data bias. Since models learn from existing data, if that data is biased, the model will learn that bias as well. For example, if most data shows women in the role of homemakers, the model might tend to associate the word "woman" more with "homemaker" than with other professions. This problem can be addressed by using more diverse and neutral data or by applying bias correction techniques in the model.


การเลือกขนาดของ Embedding

การเลือกขนาดของ Embedding (Dimension) เป็นอีกหนึ่งสิ่งที่ต้องพิจารณา ขนาดที่เล็กเกินไปอาจทำให้โมเดลไม่สามารถจับความแตกต่างของความหมายได้อย่างละเอียด ในขณะที่ขนาดที่ใหญ่เกินไปอาจทำให้โมเดลซับซ้อนและใช้ทรัพยากรมากเกินความจำเป็น การเลือกขนาดที่เหมาะสมจึงขึ้นอยู่กับลักษณะของงานและข้อมูลที่ใช้ โดยทั่วไปแล้วจะมีการทดลองและปรับขนาด Embedding เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด


Choosing Embedding Size

Choosing the size of the embedding (dimension) is another important consideration. A size that is too small may prevent the model from capturing subtle differences in meaning, while a size that is too large may make the model overly complex and resource-intensive. Selecting the appropriate size depends on the nature of the task and the data used. Typically, the embedding size is experimented with and adjusted to achieve the best results.


การจัดการกับคำที่ไม่รู้จัก (Out-of-Vocabulary Words)

ปัญหาอีกอย่างที่พบบ่อยคือการจัดการกับคำที่ไม่รู้จัก หรือคำที่ไม่อยู่ในชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดล (Out-of-Vocabulary Words) โมเดลอาจไม่สามารถสร้าง Embedding สำหรับคำเหล่านี้ได้ ทำให้การประมวลผลผิดพลาด การแก้ไขปัญหานี้ทำได้โดยการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การใช้ subword embeddings หรือการใช้โมเดลที่สามารถจัดการกับคำที่ไม่รู้จักได้ดีขึ้น


Handling Out-of-Vocabulary Words

Another common issue is handling unknown words or words not present in the training dataset (Out-of-Vocabulary Words). The model may not be able to generate embeddings for these words, leading to processing errors. This problem can be addressed by using techniques such as subword embeddings or using models that can handle unknown words more effectively.


3 สิ่งที่น่าสนใจเพิ่มเติม

การใช้ Embedding ร่วมกับโมเดลอื่นๆ

LLM Embedding Model มักจะถูกใช้ร่วมกับโมเดล Machine Learning อื่นๆ เช่น โมเดลการจำแนกประเภท หรือโมเดลการถดถอย เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล การใช้ Embedding เป็นส่วนหนึ่งของ pipeline การประมวลผลข้อมูล ช่วยให้โมเดลสามารถเข้าใจความหมายของภาษาได้ดีขึ้น และให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้น


Using Embeddings with Other Models

LLM Embedding Models are often used in conjunction with other machine learning models, such as classification or regression models, to improve the efficiency of data analysis. Using embeddings as part of a data processing pipeline helps models better understand the meaning of language and produce more accurate results.


การปรับแต่ง Embedding Model

Embedding Model สามารถปรับแต่งให้เข้ากับข้อมูลเฉพาะของแต่ละงานได้ โดยการฝึกโมเดลเพิ่มเติมด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การปรับแต่งนี้ช่วยให้โมเดลสามารถจับความหมายและความสัมพันธ์ของข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น และให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้นสำหรับการใช้งานนั้นๆ


Fine-tuning Embedding Models

Embedding Models can be fine-tuned to specific data for each task by training the model further with relevant data. This fine-tuning helps the model better capture the meaning and relationships of the data, providing more accurate results for that specific application.


เทรนด์ใหม่ๆ ใน LLM Embedding

ในปัจจุบันมีการพัฒนา LLM Embedding Model อย่างต่อเนื่อง โดยมีเทคนิคใหม่ๆ เช่น การใช้ Transformer Model ที่มีขนาดใหญ่ขึ้น หรือการใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบ self-supervised เพื่อสร้าง Embedding ที่มีคุณภาพสูงขึ้น เทรนด์เหล่านี้ช่วยให้ LLM Embedding Model มีประสิทธิภาพมากขึ้นและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานที่ซับซ้อนได้หลากหลายยิ่งขึ้น


New Trends in LLM Embeddings

Currently, LLM Embedding Models are continuously being developed with new techniques such as using larger Transformer Models or employing self-supervised learning techniques to create higher quality embeddings. These trends help LLM Embedding Models become more efficient and applicable to a wider range of complex tasks.


คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

LLM Embedding Model แตกต่างจาก Word2Vec อย่างไร?

Word2Vec เป็นเทคนิคการสร้าง Word Embedding ที่ได้รับความนิยม แต่ LLM Embedding Model มีความแตกต่างที่สำคัญคือ LLM Embedding Model สามารถสร้าง contextual embeddings ซึ่งให้ความหมายของคำที่แตกต่างกันไปตามบริบท ในขณะที่ Word2Vec จะให้เวกเตอร์เดียวกันสำหรับคำๆ เดียวเสมอ นอกจากนี้ LLM Embedding Model มักจะมีความซับซ้อนและมีขนาดใหญ่กว่า Word2Vec ทำให้มีความสามารถในการเข้าใจภาษาที่ซับซ้อนได้ดีกว่า


How does LLM Embedding Model differ from Word2Vec?

Word2Vec is a popular technique for creating word embeddings, but LLM Embedding Models have a key difference: they can create contextual embeddings, providing different meanings for the same word depending on the context. Word2Vec, on the other hand, always provides the same vector for a given word. Additionally, LLM Embedding Models are often more complex and larger than Word2Vec, giving them a better ability to understand complex language.


ควรเลือกใช้ Embedding Model แบบไหนสำหรับงานของฉัน?

การเลือกใช้ Embedding Model ขึ้นอยู่กับลักษณะของงานและข้อมูลที่ใช้ หากงานของคุณต้องการความแม่นยำในการเข้าใจความหมายของคำในบริบทต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก หรือการแปลภาษา โมเดล Transformer เช่น BERT หรือ GPT อาจเป็นตัวเลือกที่ดี แต่หากงานของคุณไม่ซับซ้อนมากนัก หรือต้องการความรวดเร็วในการประมวลผล โมเดล Word2Vec หรือ GloVe อาจเพียงพอ นอกจากนี้ควรพิจารณาเรื่องทรัพยากรในการประมวลผลด้วย เนื่องจากโมเดลขนาดใหญ่อาจต้องใช้ทรัพยากรมาก


Which Embedding Model should I choose for my task?

The choice of Embedding Model depends on the nature of your task and the data used. If your task requires high accuracy in understanding the meaning of words in various contexts, such as sentiment analysis or language translation, Transformer models like BERT or GPT may be a good choice. However, if your task is not very complex or requires fast processing, Word2Vec or GloVe models might be sufficient. You should also consider processing resources, as large models may require significant resources.


จะปรับปรุงประสิทธิภาพของ Embedding Model ได้อย่างไร?

การปรับปรุงประสิทธิภาพของ Embedding Model สามารถทำได้หลายวิธี เช่น การใช้ข้อมูลที่หลากหลายและมีคุณภาพ การปรับแต่งโมเดลด้วยข้อมูลเฉพาะของงาน หรือการเลือกใช้เทคนิคการสร้าง Embedding ที่เหมาะสม นอกจากนี้ยังสามารถใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพอื่นๆ เช่น การลดขนาด Embedding หรือการใช้เทคนิคการ quantization เพื่อลดการใช้ทรัพยากรในการประมวลผล


How can I improve the performance of an Embedding Model?

The performance of an Embedding Model can be improved in several ways, such as using diverse and high-quality data, fine-tuning the model with specific data for the task, or choosing appropriate embedding creation techniques. You can also use other optimization techniques, such as reducing the embedding size or using quantization techniques to reduce processing resource usage.


LLM Embedding Model เหมาะกับงานประเภทไหนบ้าง?

LLM Embedding Model เหมาะกับงานที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติหลากหลายประเภท เช่น การค้นหาข้อมูล การจัดกลุ่มเอกสาร การวิเคราะห์ความรู้สึก การสร้างระบบแนะนำ การแปลภาษา และการสร้างแชทบอท โมเดลเหล่านี้สามารถนำไปใช้ได้ในหลายอุตสาหกรรม เช่น การค้าปลีก การเงิน การดูแลสุขภาพ และการศึกษา


What types of tasks are suitable for LLM Embedding Models?

LLM Embedding Models are suitable for various tasks related to natural language processing, such as information retrieval, document clustering, sentiment analysis, building recommendation systems, language translation, and creating chatbots. These models can be used in many industries, including retail, finance, healthcare, and education.


มีข้อจำกัดอะไรบ้างในการใช้ LLM Embedding Model?

แม้ว่า LLM Embedding Model จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีข้อจำกัดบางประการ เช่น ปัญหา Bias ในข้อมูล การจัดการกับคำที่ไม่รู้จัก และการใช้ทรัพยากรในการประมวลผลสูง นอกจากนี้ โมเดลบางตัวอาจมีความซับซ้อนและต้องใช้ความรู้ความเข้าใจในเชิงลึกเพื่อนำไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ การเลือกใช้และปรับแต่งโมเดลจึงต้องพิจารณาถึงข้อจำกัดเหล่านี้ด้วย


What are the limitations of using LLM Embedding Models?

While LLM Embedding Models have many benefits, they also have some limitations, such as data bias issues, handling unknown words, and high processing resource requirements. Additionally, some models can be complex and require in-depth knowledge to use effectively. Therefore, the selection and fine-tuning of models must consider these limitations.


แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

เว็บไซต์แนะนำ

Thai Programmer: เว็บไซต์ที่รวบรวมบทความและบทเรียนเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและเทคโนโลยีต่างๆ รวมถึง Machine Learning และ AI ซึ่งมีเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับ LLM Embedding Model ที่น่าสนใจ

Data Wow Blog: บล็อกที่นำเสนอความรู้และข่าวสารเกี่ยวกับ Data Science, Machine Learning และ AI พร้อมทั้งกรณีศึกษาและบทความวิเคราะห์เชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับ NLP และ LLM




llm Embedding Model คืออะไร
แจ้งเตือน : บทความที่คุณกำลังอ่านนี้ถูกสร้างขึ้นโดยระบบ AI

ซึ่งมีความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่หลากหลายและน่าสนใจ แต่ควรทราบว่าข้อมูลที่นำเสนออาจไม่ได้ถูกตรวจสอบความถูกต้องอย่างละเอียดเสมอไป ดังนั้น เราขอแนะนำให้คุณใช้วิจารณญาณในการอ่านและพิจารณาข้อมูลที่นำเสนอ

Notice : The article you are reading has been generated by an AI system

The article you are reading is generated by AI and may contain inaccurate or incomplete information. Please verify the accuracy of the information again before using it to ensure the reliability of the content.


URL หน้านี้ คือ > https://thaidc.com/1737725530-etc-th-tech.html

etc


App Development


Artificial Intelligence


Big Data


Cryptocurrency


DirectML


Game


Gamification


Graphene


LLM


Langchain


Large Language Model


Military technology


cryptocurrency


database


horoscope


prompting guide




Ask AI about:

Teal_Ocean_Depths