ကောင်းမွန်သော ချိန်ညှိခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ သင်၏ လမ်းညွှန်ချက်များသည် ၎င်းနှင့် အဘယ်ကြောင့် ပိုကောင်းသနည်း။

La frontera entre ကောင်းမွန်တဲ့ အချက်ပြမှုတွေနဲ့ မော်ဒယ်တစ်ခုကို ကောင်းကောင်းချိန်ညှိခြင်းဖြင့် သင်အောင်မြင်နိုင်တဲ့အရာ ၎င်းသည် ထင်သည်ထက်ပို၍ သိမ်မွေ့သော်လည်း နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းက အလယ်အလတ်တုံ့ပြန်မှုများနှင့် အမှန်တကယ်အသုံးဝင်သောစနစ်များကြား ခြားနားချက်ကို ဖြစ်စေသည်။ ဤလမ်းညွှန်တွင်၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာပရောဂျက်များတွင် ခိုင်မာသောရလဒ်များရရှိရန် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို ရွေးချယ်ပြီး ပေါင်းစပ်နည်းကို နမူနာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်မှုများဖြင့် သင့်အား ပြသပါမည်။

ပန်းတိုင်သည် သီအိုရီတွင်ရှိနေရန်မဟုတ်ဘဲ နေ့စဉ်အခြေခံတွင် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်- နှိုးဆော်အင်ဂျင်နီယာ သို့မဟုတ် ချက်ခြင်းညှိခြင်းသည် သင့်အတွက် လုံလောက်သောအခါ၊ ချိန်ညှိခြင်းတွင် ရင်းနှီးမြုပ်နှံရန် မည်သည့်အချိန်တွင် တန်ဖိုးရှိသနည်း။ဤအရာအားလုံးသည် RAG စီးဆင်းမှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နေပုံနှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချရန် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ ၊ ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်မှုများကို အရှိန်မြှင့်ကာ အသေအပျောက်များထဲသို့ ရှောင်ရှားရန်။

prompt engineering၊ prompt tuning နှင့် fine tuning တို့သည် အဘယ်နည်း။

ဆက်မလုပ်မီ သဘောတရားအချို့ကို ရှင်းလင်းကြပါစို့။

• Prompt Engineering သည် တိကျသေချာသော အကြောင်းအရာနှင့် မျှော်လင့်ချက်များဖြင့် ရှင်းလင်းသော ညွှန်ကြားချက်များကို ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်း အနုပညာဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ပြီးသား မော်ဒယ်ကို လမ်းညွှန်ရန်။ တစ်ထဲမှာ ချက်ဘော့တ်ဥပမာအားဖြင့်၊ မော်ဒယ်အလေးများကို မထိဘဲ မသေချာမရေရာမှုများ လျှော့ချရန်နှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အခန်းကဏ္ဍ၊ လေသံ၊ အထွက်ဖော်မတ်နှင့် ဥပမာများကို သတ်မှတ်ပေးပါသည်။
• Fine-tuning သည် ဒိုမိန်းမှ အပိုဒေတာများဖြင့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အတွင်းပိုင်းဘောင်များကို မွမ်းမံသည်။ သတ်သတ်မှတ်မှတ်အလုပ်များတွင် သင်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ချိန်ညှိရန်။ အထူးပြုဝေါဟာရများ၊ ရှုပ်ထွေးသောဆုံးဖြတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ထိလွယ်ရှလွယ်သောနေရာများ (ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ဥပဒေရေးရာ၊ ငွေကြေး) တွင် အမြင့်ဆုံးတိကျမှုကို လိုအပ်သောအခါတွင် ၎င်းသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။
• အချက်ပြချိန်ညှိခြင်းသည် လေ့ကျင့်နိုင်သော vector များ (soft prompts) ကို ထည့်သွင်းသည့်စာသားနှင့်အတူ မော်ဒယ်က ဘာသာပြန်ပေးသည်၎င်းသည် မော်ဒယ်တစ်ခုလုံးကို ပြန်လည်လေ့ကျင့်ပေးခြင်းမရှိပါ၊ ၎င်းသည် ၎င်း၏အလေးချိန်များကို အေးခဲစေပြီး ထည့်သွင်းထားသည့် "တေးသွားများ" ကိုသာ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးသည်။ အပြည့်အ၀ ချိန်ညှိမှုစရိတ်မပါဘဲ အမူအကျင့်ကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်လိုသည့်အခါ ထိရောက်သော အလယ်အလတ်အချက်ဖြစ်သည်။

UX/UI ဒီဇိုင်းတွင်၊ prompt engineering သည် လူ-ကွန်ပြူတာအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု၏ ရှင်းလင်းပြတ်သားမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည် (ကျွန်ုပ်မျှော်လင့်ထားသည့်အရာနှင့် ၎င်းကို မည်သို့တောင်းဆိုထားသည်) ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းဖြင့် အထွက်၏ဆက်စပ်မှုနှင့် ညီညွတ်မှုကို တိုးမြင့်စေသည်။ ပေါင်းလိုက်၊ ပိုမိုအသုံးဝင်သော၊ ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော အင်တာဖေ့စ်များကို ခွင့်ပြုပါ။.

Prompt engineering in depth- အပ်ကို ရွှေ့သည့် နည်းစနစ်

Prompt Engineering သည် မျက်မမြင်စမ်းသပ်ခြင်းအကြောင်းမဟုတ်ပါ။ ရှိသည် စနစ်တကျနည်းလမ်းများ မော်ဒယ် သို့မဟုတ် သင့်အခြေခံဒေတာကို မထိဘဲ အရည်အသွေးမြှင့်တင်ပေးသည်-

• အနည်းအကျဉ်းနှင့် သုညရိုက်ချက်။ တွင် အနည်းငယ်ရိုက်ချက် မော်ဒယ်သည် တိကျသောပုံစံကို ဖမ်းယူနိုင်စေရန် ရွေးချယ်ထားသော နမူနာအချို့ကို ပေါင်းထည့်ပါ။ ၌ သုည-ရိုက်ချက် သင်သည် ဥပမာများမပါဘဲ ရှင်းလင်းသော ညွှန်ကြားချက်များနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများကို အားကိုးပါ။
• ဆန္ဒပြပွဲများနှင့် စပ်လျဉ်း၍. သေးငယ်သောအတွဲများဖြင့် မျှော်လင့်ထားသည့်ဖော်မတ် (အဝင် → အထွက်) ကို သရုပ်ပြပါ။ ၎င်းသည် ဖော်မတ်ချခြင်းဆိုင်ရာ အမှားအယွင်းများကို လျှော့ချပေးပြီး တုံ့ပြန်မှုတွင် တိကျသောနယ်ပယ်များ၊ အညွှန်းများ၊ သို့မဟုတ် ပုံစံများ လိုအပ်ပါက၊ မျှော်လင့်ချက်များကို ချိန်ညှိပေးသည်။
• ပုံစံများနှင့် ကိန်းရှင်များဒေတာပြောင်းလဲခြင်းအတွက် နေရာကိုင်ဆောင်ထားသူများနှင့်အတူ အချက်ပြမှုများကို သတ်မှတ်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မှတ်တမ်းတစ်ခုစီမှ မတူညီသောဖော်မတ်သို့ရောက်ရှိသည့် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း သို့မဟုတ် ခြစ်ထုတ်ခြင်းတွင် ထည့်သွင်းဖွဲ့စည်းပုံ ကွဲပြားသောအခါတွင် ဒိုင်းနမစ်အချက်ပြမှုများသည် အဓိကဖြစ်သည်။
• Verbalizers၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်၏ စာသားနေရာနှင့် သင့်လုပ်ငန်းအမျိုးအစားများကြားတွင် "ဘာသာပြန်သူများ" များဖြစ်သည် (ဥပမာ၊ "ပျော်ရွှင်ခြင်း" → "အပြုသဘော" ပုံဖော်ခြင်း)။ ကောင်းမွန်သော စကားအသုံးအနှုန်းများကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အညွှန်းတိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်၊ အထူးသဖြင့် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အကြောင်းအရာအလိုက် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတွင် တိုးတက်စေသည်။
• အချက်ပေး ကြိုးများ (သံကြိုးတပ်ခြင်း)။ ရှုပ်ထွေးသော အလုပ်တစ်ခုကို အဆင့်များအဖြစ် ခွဲထုတ်ပါ- အကျဉ်းချုပ် → မက်ထရစ်များ ထုတ်ယူခြင်း → စိတ်ဓာတ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။ တွဲချိတ်ခြင်း အဆင့်များသည် စနစ်အား ပိုမိုအမှားအယွင်းဖြစ်စေပြီး ကြံ့ခိုင်စေပြီး "အရာရာကို တစ်ကြိမ်တည်းတောင်းခြင်း" နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အရည်အသွေးကို မကြာခဏ တိုးတက်စေသည်။
• ပုံစံချခြင်းအလေ့အကျင့်ကောင်းများ: အခန်းကဏ္ဍများ (“သင်သည် အကဲခတ်သူ…”)၊ စတိုင်ကို သတ်မှတ်သည် (“ဇယားများ/JSON”)၊ အကဲဖြတ်ခြင်းဆိုင်ရာ စံနှုန်းများကို ချမှတ်သည် (“အမြင်မှားစရာများကို အပြစ်ပေးသည်၊ ၎င်းတို့ရှိသည့်အခါတွင် အရင်းအမြစ်များကို ကိုးကားသည်”) နှင့် မသေချာမရေရာမှုဖြစ်လျှင် ဘာလုပ်ရမည်ကို ရှင်းပြသည် (ဥပမာ၊ “ဒေတာများ ပျောက်ဆုံးနေပါက၊ မသိသေးပါ” ဟု ညွှန်ပြသည်)။

ချိန်ညှိခြင်း အစိတ်အပိုင်းများကို အချက်ပြပါ။

သဘာဝအချက်ပြမှုများအပြင်၊ ထည့်သွင်းမှု၏ရှေ့တွင်ရှိသော ပျော့ပျောင်းသောအချက်ပြမှုများ (လေ့ကျင့်နိုင်သော ထည့်သွင်းမှုများ) ပါ၀င်သည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း၊ gradient သည် အဆိုပါ vector များကို ပစ်မှတ်သို့ ပိုနီးကပ်လာစေရန် ချိန်ညှိပေးသည်။ မော်ဒယ်၏အခြားအလေးချိန်ကိုမထိခိုက်စေဘဲ။ သယ်ယူရလွယ်ကူပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာလိုသောအခါတွင် ၎င်းသည် အသုံးဝင်သည်။

သင်သည် LLM ကို အပ်လုဒ်လုပ်ခြင်း (ဥပမာ၊ GPT‑2 သို့မဟုတ် အလားတူ)၊ သင်၏နမူနာများနှင့် ပြင်ဆင်ပါ။ ဝင်ခွင့်တစ်ခုစီအတွက် ပျော့ပျောင်းသော အချက်ပြမှုများကို သင်ပြင်ဆင်ပါ။သင်သည် ထိုမြှပ်နှံမှုများကိုသာ လေ့ကျင့်ပေးသောကြောင့် မော်ဒယ်သည် သင့်အလုပ်တွင် ၎င်း၏အပြုအမူကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် အကောင်းဆုံးပြင်ဆင်ထားသော နိမိတ်ဖတ်တစ်ခုကို “မြင်သည်” ဖြစ်သည်။

Aplicación práctica: ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု chatbot တွင်၊ ပုံမှန်မေးခွန်းပုံစံများနှင့် စံပြတုံ့ပြန်မှုအသံကို ပျော့ပျောင်းသောအချက်ပြမှုများတွင် ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ၎င်းသည် မတူညီသော မော်ဒယ်များ၏ အကိုင်းအခက်များကို မထိန်းသိမ်းဘဲ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။ GPU ကိုလည်း ပိုမသုံးပါနဲ့။

In-depth fine tuning- ဘယ်အချိန်၊ ဘယ်လို၊ ဘယ်လို သတိထားရမလဲ

ပစ်မှတ်ဒေတာအစုံဖြင့် LLM ၏အလေးများကို (တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း သို့မဟုတ် လုံးလုံး) ချိန်ညှိခြင်းအား ပြန်လည်လေ့ကျင့်သည်။ အထူးပြုရန်။ အကြိုလေ့ကျင့်မှုအတွင်း လုပ်ဆောင်သည့်ပုံစံမှ သွေဖည်သွားသည့်အခါ သို့မဟုတ် ကောင်းမွန်သောအသုံးအနှုန်းများနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များ လိုအပ်သည့်အခါ ၎င်းသည် အကောင်းဆုံးချဉ်းကပ်မှုဖြစ်သည်။

အလွတ်ကျောက်ပြားကနေ မစပါဘူး။: အစရှိတဲ့ chat-tuned မော်ဒယ်များ gpt-3.5-turbo ညွှန်ကြားချက်တွေကို လိုက်နာဖို့ စောင့်မျှော်နေကြပါပြီ။ သင်၏ ချိန်ညှိမှု သည် ထိုအပြုအမူကို "တုံ့ပြန်သည်" ဖြစ်သည်။သိမ်မွေ့ပြီး မသေချာနိုင်သောကြောင့် စနစ်သတိပေးချက်များနှင့် သွင်းအားစုများ၏ ဒီဇိုင်းကို စမ်းသပ်ရန် စိတ်ကူးကောင်းပါသည်။

အချို့သောပလပ်ဖောင်းများသည် သင့်အား ရှိပြီးသားတစ်ခုထက် ကောင်းသောတေးသွားကို ကွင်းဆက်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစွာဖြင့် အသုံးဝင်သော အချက်ပြမှုများကို အားကောင်းစေသည်။ အစမှပြန်လေ့ကျင့်ရန်နှင့် မှန်ကန်ကြောင်း လမ်းညွှန်ထားသည့် ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်မှုများကို ကူညီဆောင်ရွက်ပေးသည်။

LoRA ကဲ့သို့သော ထိရောက်သောနည်းပညာများသည် ဘောင်အသစ်အနည်းငယ်ဖြင့် မော်ဒယ်ကိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် အဆင့်နိမ့်မက်ထရစ်များကို ထည့်သွင်းပါ။ အားသာချက်- စားသုံးမှု နည်းပါးခြင်း၊ လျင်မြန်သော ဖြန့်ကျက်မှုနှင့် နောက်ပြန်လှည့်နိုင်မှု (အခြေခံကိုမထိဘဲ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် "ဖယ်ရှား" နိုင်ပါသည်။)

နှိုင်းယှဥ်မှု- အချက်ပြညှိခြင်း နှင့် အကောင်းမွန်ဆုံး ချိန်ညှိခြင်း။

• လုပ်ငန်းစဉ်အညွှန်းတပ်ထားသော ပစ်မှတ်ဒေတာအစုံဖြင့် မော်ဒယ်အလေးများကို ချိန်ညှိခြင်းအား ချိန်ညှိခြင်းများ ပြုလုပ်ပါသည်။ prompt tuning သည် model ကို အေးခဲစေပြီး input နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော လေ့ကျင့်နိုင်သော မြှပ်နှံမှုများကိုသာ ချိန်ညှိပေးသည်။ prompt engineering သည် ညွှန်ကြားချက်စာသားနှင့် မလေ့ကျင့်ရသေးသော ဥပမာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်သည်။
• Ajuste de parámetrosချိန်ညှိခြင်းတွင် သင်သည် ကွန်ရက်ကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ပါ။ ချက်ခြင်းညှိခြင်းတွင် သင်သည် "ပျော့ပျောင်းသောအချက်ပြမှုများ" ကိုသာထိပါ။ ချက်ခြင်းအင်ဂျင်နီယာတွင်၊ ဒီဇိုင်းဆွဲရုံဖြင့် parametric ချိန်ညှိခြင်းမရှိပါ။
• Formato de entradaFine tuning သည် ပုံမှန်အားဖြင့် မူရင်းဖော်မတ်ကို လေးစားပါသည်။ prompt tuning သည် input ကို embedds နှင့် templates များဖြင့် ပြုပြင်ပြောင်းလဲပေးသည်။ prompt engineering သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော သဘာဝဘာသာစကား (အခန်းကဏ္ဍ၊ ကန့်သတ်ချက်များ၊ ဥပမာများ) ကို အသုံးချသည်။
• အရင်းအမြစ်များFine tuning သည် ပိုစျေးကြီးသည် (တွက်ချက်မှု၊ ဒေတာနှင့် အချိန်)။ prompt tuning သည် ပိုထိရောက်သည်၊ prompt engineering သည် case ကိုခွင့်ပြုပါက ထပ်ပြောရန် အသက်သာဆုံးနှင့် အမြန်ဆုံးဖြစ်သည်။
• ရည်မှန်းချက်နှင့် အန္တရာယ်များFine-tuning သည် လုပ်ငန်းတာဝန်ကို တိုက်ရိုက်ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ပြီး အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖယ်ရှားပေးသည်။ prompt tuning သည် LLM တွင်လေ့လာထားပြီးဖြစ်သည့်အရာများနှင့် ကိုက်ညီပါသည်။ အချက်ပြအင်ဂျင်နီယာသည် မော်ဒယ်ကိုမထိဘဲ အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များဖြင့် အံ့ဩခြင်းများနှင့် ဖော်မတ်ချခြင်းအမှားများကို လျော့ပါးစေသည်။

ဒေတာနှင့် ကိရိယာများ- စွမ်းဆောင်ရည်၏လောင်စာ

• ဒေတာအရည်အသွေးကို အရင်လုပ်ပါ။: အနာကျက်ခြင်း၊ ထုတ်ယူခြင်း၊ ဟန်ချက်ညီခြင်း၊ edge case coverage နှင့် ကြွယ်ဝသော မက်တာဒေတာ ၎င်းတို့သည် သင် fine-tuning သို့မဟုတ် prompt tuning လုပ်သည်ဖြစ်စေ ရလဒ်၏ 80% ဖြစ်သည်။
• အလိုအလျောက် ပိုက်လိုင်းများ: Generative AI အတွက် ဒေတာအင်ဂျင်နီယာ ပလက်ဖောင်းများ (ဥပမာ၊ ပြန်သုံးနိုင်သော ဒေတာထုတ်ကုန်များကို ဖန်တီးသည့် ဖြေရှင်းချက်များ) ဒေတာအတွဲများကို ပေါင်းစည်းခြင်း၊ အသွင်ပြောင်းခြင်း၊ ပို့ဆောင်ခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းတို့ကို ကူညီပေးသည်။ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်ရန်အတွက်။ “Nexsets” ကဲ့သို့သော သဘောတရားများသည် မော်ဒယ်သုံးစွဲမှုအတွက် ဒေတာများကို အဆင်သင့်ထုပ်ပိုးနည်းကို ဖော်ပြသည်။
• Bucle de feedback: လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးပြုမှုအချက်ပြမှုများကို စုဆောင်းပါ (အောင်မြင်မှုများ၊ အမှားအယွင်းများ၊ မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ) နှင့် ၎င်းတို့ကို သင့်တောင်းဆိုချက်များ၊ ပျော့ပျောင်းသောအချက်ပြမှုများ သို့မဟုတ် ဒေတာအတွဲများတွင် ပြန်လည်ထည့်သွင်းပါ။ ၎င်းသည် တိကျမှုရရှိရန် အမြန်ဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်။
• Reproducibilidadဗားရှင်းများ နှိုးဆော်ချက်များ၊ ပျော့ပျောင်းသော အချက်ပြမှုများ၊ ဒေတာနှင့် အံဝင်ခွင်ကျ အလေးချိန်များ။ ခြေရာခံနိုင်ခြင်းမရှိဘဲ၊ ထပ်ခါတလဲလဲမအောင်မြင်ပါက စွမ်းဆောင်ရည်ပြောင်းလဲသွားခြင်း သို့မဟုတ် ကောင်းမွန်သောအခြေအနေသို့ ပြန်သွားရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။
• Generalizaciónအလုပ်များ သို့မဟုတ် ဘာသာစကားများကို ချဲ့ထွင်သောအခါ၊ သင်၏ စကားအပြောအဆိုများ၊ ဥပမာများနှင့် အညွှန်းများသည် သီးခြားဒိုမိန်းတစ်ခုနှင့် အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်ကြောင်း သေချာပါစေ။ အကယ်၍ သင်သည် ဒေါင်လိုက်များကို ပြောင်းလဲနေပါက၊ သင်သည် အလင်းကို ချိန်ညှိမှုအချို့ ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် ပျော့ပျောင်းသော အချက်ပြမှုအသစ်များကို အသုံးပြုပါ။
• သေချာချိန်ညှိပြီးနောက် အချက်ပြကို ပြောင်းလိုက်ရင် ဘာဖြစ်မလဲ။ ယေဘူယျအားဖြင့်၊ ဟုတ်သည်- မော်ဒယ်သည် တိုကင်များကို ထပ်ခါထပ်ခါတင်မဟုတ်ဘဲ ၎င်းသင်ယူခဲ့ရာမှ ပုံစံများနှင့် အပြုအမူများကို ကောက်ချက်ချသင့်သည်။ ဒါ အတိအကျ ပြောရရင် အင်ဂျင်ရဲ့ အချက်ပါ။
• တိုင်းတာမှုများဖြင့် ကွင်းပတ်ကို ပိတ်ပါ။တိကျမှုအပြင်၊ ၎င်းသည် မှန်ကန်သောဖော်မတ်ချခြင်း၊ လွှမ်းခြုံမှု၊ RAG တွင် အရင်းအမြစ်ကိုးကားခြင်းနှင့် သုံးစွဲသူစိတ်ကျေနပ်မှုကို တိုင်းတာသည်။ မတိုင်းတာရင် မတိုးတက်ဘူး။

အချက်ပေးသံများ၊ အချက်ပေးချိန်ညှိခြင်းနှင့် ညှိခြင်းကြားတွင် ရွေးချယ်ခြင်းသည် အယူဝါဒမဟုတ်သော်လည်း ဆက်စပ်မှုရှိသည်။: ကုန်ကျစရိတ်၊ အချိန်အတိုင်းအတာ၊ အမှားအယွင်းဖြစ်နိုင်ခြေ၊ ဒေတာရရှိနိုင်မှုနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုလိုအပ်ခြင်း။ ဒီအချက်တွေကို ပုံဖော်ထားရင် နည်းပညာက တခြားနည်းနဲ့မဟုတ်ဘဲ သင့်အတွက် အဆင်ပြေပါလိမ့်မယ်။

ဒန်နီရယ် တယ်ရာဆာ

မတူညီသော ဒစ်ဂျစ်တယ်မီဒီယာများတွင် အတွေ့အကြုံ ဆယ်နှစ်ကျော်ရှိသော နည်းပညာနှင့် အင်တာနက်ပြဿနာများကို အထူးပြု တည်းဖြတ်သူ။ ကျွန်ုပ်သည် e-commerce၊ ဆက်သွယ်ရေး၊ အွန်လိုင်းစျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် ကြော်ငြာကုမ္ပဏီများအတွက် တည်းဖြတ်သူနှင့် အကြောင်းအရာဖန်တီးသူအဖြစ် လုပ်ကိုင်ခဲ့သည်။ ဘောဂဗေဒ၊ ဘဏ္ဍာရေးနှင့် အခြားကဏ္ဍများ ဝဘ်ဆိုဒ်များတွင်လည်း ရေးသားခဲ့ဖူးသည်။ ကျွန်တော့်အလုပ်ကလည်း ကျွန်တော့်ဝါသနာပါ။ ယခု ကျွန်ုပ်၏ ဆောင်းပါးများမှတဆင့် Tecnobitsကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝများကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် နေ့စဉ်နည်းပညာလောကမှ ပေးဆောင်နေသော သတင်းများနှင့် အခွင့်အလမ်းသစ်များအားလုံးကို စူးစမ်းလေ့လာရန် ကြိုးစားပါသည်။