ผู้ช่วยความรู้องค์กร
ค้นหาและสรุปข้อมูลจากเอกสารภายใน พร้อมแสดงแหล่งที่มาและระดับความมั่นใจ
อ่านรายละเอียด →ปัญญาประดิษฐ์ที่เข้าใจภาษาและบริบทไทย
สร้าง AI ที่ทำงานร่วมกับคนได้อย่างน่าเชื่อถือ
อรุณปัญญาพัฒนาโมเดลภาษาและระบบผู้ช่วยอัจฉริยะสำหรับองค์กรไทย โดยให้ความสำคัญกับความถูกต้อง ความเป็นส่วนตัว และการตรวจสอบโดยมนุษย์
หลักคิดของเรา
เทคโนโลยีที่ดีต้องอธิบายได้
เราออกแบบทุกระบบให้ผู้ใช้งานเข้าใจแหล่งที่มาของคำตอบ กำหนดขอบเขตการใช้งาน และส่งต่อการตัดสินใจสำคัญให้มนุษย์ได้เสมอ
01
มีแหล่งอ้างอิง
แยกข้อเท็จจริงที่ค้นพบออกจากข้อความที่โมเดลสร้าง
แยกข้อเท็จจริงที่ค้นพบออกจากข้อความที่โมเดลสร้าง
02
รู้ขอบเขต
กำหนดข้อมูล งาน และการตัดสินใจที่ระบบไม่ควรทำเอง
กำหนดข้อมูล งาน และการตัดสินใจที่ระบบไม่ควรทำเอง
03
ส่งต่อให้มนุษย์
ออกแบบจุดตรวจสอบและ Escalation ตั้งแต่ต้น
ออกแบบจุดตรวจสอบและ Escalation ตั้งแต่ต้น
โซลูชัน
AI ที่วางอยู่ในกระบวนการจริงขององค์กร
เริ่มจากข้อมูล ผู้ใช้งาน และความเสี่ยง ไม่เริ่มจากความสามารถของโมเดลเพียงอย่างเดียว
ระบบบริการภาษาไทย
จำแนก สกัด และเรียบเรียงข้อความในบริบทเฉพาะทาง ด้วยชุดประเมินที่ออกแบบสำหรับภาษาไทย
อ่านรายละเอียด →AI Workflow
ลดงานซ้ำด้วยการเชื่อม AI เข้ากับขั้นตอนที่ทีมใช้อยู่ พร้อม Human review ในจุดสำคัญ
อ่านรายละเอียด →
งานวิจัยเด่น · ภาษาและบริบท
ภาษาไทยไม่ได้เป็นเพียงคำแปล
งานวิจัยล่าสุดศึกษาความหมายแฝง ภาษาราชการ ภาษาถิ่น และความแตกต่างระหว่างบทสนทนากับเอกสารทางธุรกิจ
อ่านรายงานฉบับล่าสุดกรณีใช้งาน
ช่วยเตรียมข้อมูล ไม่แทนที่ความรับผิดชอบ
แต่ละกรณีใช้งานต้องกำหนดเจ้าของการตัดสินใจ ข้อมูลที่อนุญาต และเกณฑ์ส่งต่ออย่างชัดเจน
ศูนย์บริการลูกค้า
ค้นหาคำตอบ แนะนำบทความ และส่งต่อเรื่องที่ต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญ
ความรู้ภายใน
สรุปเอกสารพร้อมแหล่งอ้างอิงและสิทธิ์การเข้าถึงตามผู้ใช้งาน
ตรวจเอกสาร
ระบุความไม่ครบถ้วนและจัดลำดับให้เจ้าหน้าที่ตรวจซ้ำ
สรุปก่อนตัดสินใจ
รวบรวมข้อเท็จจริงและความเห็นต่าง โดยไม่ตัดสินแทนผู้รับผิดชอบ
Responsible AI
กำหนดขอบเขตก่อนเริ่มใช้งาน
ทุกโครงการเริ่มจากการประเมินข้อมูล ความเสี่ยง ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และจุดที่ต้องมีผู้ตรวจสอบ
- 1ทำความเข้าใจข้อมูลและสิทธิ์การใช้งาน
- 2ระบุผลกระทบต่อผู้ใช้งานและผู้เกี่ยวข้อง
- 3กำหนด Human review และเส้นทาง Escalation
- 4ติดตามคุณภาพ ความคลาดเคลื่อน และเหตุผิดปกติ
บทความล่าสุด
บันทึกจากงานวิจัยและการนำไปใช้
เมื่อใดควรใช้ RAG กับฐานความรู้องค์กร
พิจารณาจากความเปลี่ยนแปลงของข้อมูล สิทธิ์ และความต้องการอ้างอิง
อ่านบทความ →วิธีประเมินคุณภาพคำตอบภาษาไทย
มากกว่าความถูกต้องเชิงคำ: บริบท น้ำเสียง และความเหมาะสมของแหล่งข้อมูล
อ่านบทความ →ออกแบบ Human review สำหรับงานที่มีความเสี่ยง
เลือกจุดตรวจสอบจากผลกระทบ ไม่ใช่เพิ่มการอนุมัติทุกขั้นตอน
อ่านบทความ →เริ่มจากโจทย์ที่องค์กรของคุณต้องการแก้
พูดคุยกับทีมนักวิจัยและวิศวกรเพื่อประเมินแนวทางที่เหมาะสม
นัดหมายพูดคุย