คัดมาแล้ว ผ่านการใช้งานจริง วางแล้วใช้ได้เลย
ออกแบบโมเดลข้อมูลธุรกิจใน Dataverse และทำให้ทำงานอัตโนมัติผ่าน Power Automate — ความสัมพันธ์ระหว่างตาราง CRUD ที่ปลอดภัย และแพตเทิร์นที่สเกลได้
ออกแบบ Scenario Make.com ที่ซับซ้อน — Iterator/Aggregator การประมวลผล AI แบบวนซ้ำ และการจัดการข้อผิดพลาดด้วย Router
ทำให้ Scenario Make.com ที่เปราะกลับมาทนทาน — กิ่ง Router, Error Handler, การลองใหม่ และเส้นทาง dead-letter
สร้าง Zap หลายขั้นตอนร่วมกับ OpenAI/Claude — การแยกข้อมูล Output AI มีโครงสร้าง Filter Path และจัดการข้อผิดพลาดอย่างปลอดภัย
จัดเส้นทางและเสริมข้อมูลลีดอัตโนมัติด้วย Zapier — ตัดซ้ำ ให้คะแนน มอบหมายตามกติกา และซิงก์เข้า CRM/Slack โดยไม่ตกหล่น
ออกแบบ Agent AI อัตโนมัติหลายขั้นตอน — เป้าหมาย เครื่องมือ หน่วยความจำ ลูปวางแผน และ Guardrails แบบมีคนกำกับ
ลดต้นทุนและ Latency ของ LLM โดยไม่เสียคุณภาพ — จัดชั้นโมเดล ทำแคช ลดขนาด Prompt/Token และทำ Batching
ตัดสินว่าควร Fine-tune LLM บนความรู้ภายในหรือไม่ และทำอย่างไร — เตรียมข้อมูล เลือกวิธี (SFT/LoRA) การประเมินผล และข้อดีข้อเสียเทียบกับ RAG
จูน Embedding การแบ่ง Chunk และการค้นคืนไฮบริด เพื่อให้ RAG/เสิร์ชคืนบริบทที่ถูกต้องจริง
ออกแบบ Flow บทสนทนาของแชตบอต — เส้นทางหลัก การแตกกิ่ง การเก็บข้อมูล (Slot) การยืนยัน และการออกอย่างนุ่มนวล
ออกแบบ Schema ของ Intent และชุดประโยคเทรนที่สมดุลสำหรับโมเดล NLU — พร้อม Entity ตัวอย่างเชิงลบ และชุดทดสอบ
ออกแบบสิ่งที่บอตทำเมื่อไม่เข้าใจ — Fallback เป็นชั้น การถามซ้ำ การแยกความกำกวม และการส่งต่อคน
สร้างบุคลิกแชตบอตที่คงเส้นคงวา — น้ำเสียง กติกาโทน สิ่งที่ทำ/ไม่ทำ และคำตอบที่ตรงแบรนด์สำหรับเคสขอบ
นิยาม Schema ของเครื่องมือและฟังก์ชันให้ AI Agent อย่างสะอาด — อาร์กิวเมนต์ การตรวจสอบค่า รูปแบบการคืน Error และการรันอย่างปลอดภัย
ซอยงาน AI ที่ซับซ้อนเป็น Prompt Chain ที่เชื่อถือได้ — การแตกงาน การส่งต่อแบบมีโครงสร้าง การตรวจสอบ และการลองใหม่
พบ 789 รายการ
