[Clevi Lens] ခေတ်ဟောင်းစည်းမျဉ်းများကိုသာ ပြန်လည်ပြောဆိုနေသည့် ကုမ္ပဏီတွင်း AI? နည်းပညာမကျွမ်းကျင်သူများကိုယ်တိုင် ‘အသိပညာ’ ကို အပ်ဒိတ်လုပ်နိုင်သည့် လျှို့ဝှက်ချက်

အသုံးပြုလိုက်သည်နှင့် ကုမ္ပဏီတွင်းစွယ်စုံကျမ်းတစ်ခု ဖြစ်လာမည်ဟု ထင်ခဲ့သည့် RAG chatbot ကို မမှန်ကန်သောအချက်များ မပြောဆိုကြောင်း နေ့စဉ်စောင့်ကြည့်နေရပါသလား။ အဖွဲ့အစည်း၏ စည်းမျဉ်းများနှင့် လမ်းညွှန်စာအုပ်များသည် မကြာခဏပြောင်းလဲနေသော်လည်း AI အသိပညာကို အပ်ဒိတ်လုပ်သည့်လုပ်ငန်းစဉ်မှာ အလွန်ရှုပ်ထွေးသောကြောင့် ဤကဲ့သို့သော အဖြစ်များသည့်အခက်အခဲများ ပေါ်ပေါက်လာခြင်းဖြစ်သည်။ Chatbot က စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုကို မှားယွင်းစွာ ရွေးချယ်သည့်အခိုက်တွင် လုပ်ငန်းထိရောက်မှု မတိုးစေသည့်အပြင် မှားယွင်းသောညွှန်ကြားချက်များကြောင့် ကြီးမားသောရှုပ်ထွေးမှုများပင် ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

ပထမဦးစွာ စစ်ဆေးရမည့်ပြဿနာမှာ မမှန်ကန်သောအချက်အလက်များကို ရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်

RAG AI chatbot ၏ အဖြေအရည်အသွေးသည် မေးခွန်းနှင့်သက်ဆိုင်သည့် စာရွက်စာတမ်းများကို မည်မျှတိကျစွာ ရှာဖွေနိုင်သည်ဆိုသည့်အပေါ် အဓိကမူတည်သည်။

အသုံးပြုသူက နောက်ဆုံးထွက် လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် စည်းမျဉ်းကို မေးမြန်းခဲ့သော်လည်း ရှာဖွေမှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ယခင်စာရွက်စာတမ်းကို ရွေးချယ်မိပါက AI သည် ထိုအကြောင်းအရာကို အခြေခံ၍ ဖြေဆိုမည်ဖြစ်သည်။ ထုတ်ပေးထားသောအဖြေတွင် ရှင်းလင်းချက်များ မည်မျှအသေးစိတ်ပါဝင်နေပါစေ အသုံးပြုထားသည့် အခြေခံအချက်အလက်မှာ မှားယွင်းနေပါက လက်တွေ့လုပ်ငန်းတွင် အသုံးပြုနိုင်မည်မဟုတ်ပါ။

နှစ်သာကွာခြားသည့် ဖိုင်များကို အဘယ်ကြောင့် ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ရောထွေးမိကြသနည်း။

ကုမ္ပဏီများ၏ စည်းမျဉ်းများနှင့် လုပ်ငန်းလမ်းညွှန်ချက်များသည် ပြင်ဆင်ပြီးနောက်တွင်ပင် ခေါင်းစဉ်နှင့် အလုံးစုံဖွဲ့စည်းပုံ တူညီနေတတ်သည်။ 2024 လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် စည်းမျဉ်းနှင့် 2026 လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် စည်းမျဉ်းတို့တွင်လည်း စာကြောင်းအများစုမှာ တူညီပြီး အသက်ဝင်သည့်ရက်စွဲ၊ ခွင့်ရက်အရေအတွက်နှင့် လျှောက်ထားရမည့် နောက်ဆုံးရက်ကဲ့သို့သော အချက်အချို့သာ ကွာခြားတတ်သည်။

RAG သည် မေးခွန်းနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဆင်တူသည့် စာရွက်စာတမ်းများကို ရှာဖွေသောကြောင့် စည်းမျဉ်းနှစ်ခုလုံးကို သက်ဆိုင်မှုမြင့်မားသည့် အချက်အလက်များအဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်သည်။ စာရွက်စာတမ်း၏ အသက်ဝင်သည့်ရက်စွဲ၊ ဗားရှင်းနှင့် အသုံးချမှုအခြေအနေတို့ကို သီးခြားခွဲခြားထားခြင်းမရှိပါက ယခင်စည်းမျဉ်းကို အဖြေအတွက် အခြေခံအချက်အလက်အဖြစ် ရွေးချယ်မိနိုင်သည်။

ယခုအခါ စောင့်ဆိုင်းချိန်မရှိဘဲ လက်တွေ့လုပ်ငန်းကျွမ်းကျင်သူများကိုယ်တိုင် AI အသိပညာကို လွယ်ကူစွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်ပြီဖြစ်သည်။

ယခင်က ကုမ္ပဏီတွင်း AI ကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် developer ထံ တောင်းဆိုပြီး လုပ်ငန်းပြီးဆုံးသည်အထိ စောင့်ဆိုင်းရသည်။
သို့သော် ယခုအခါ စောင့်ဆိုင်းချိန်မရှိဘဲ နည်းပညာမကျွမ်းကျင်သူများကိုယ်တိုင် AI အသိပညာကို လွယ်ကူစွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်ပြီဖြစ်သည်။

Clevi Lens တွင် လက်တွေ့လုပ်ငန်းတာဝန်ခံများသည် စီမံခန့်ခွဲမှုမျက်နှာပြင်မှ စာရွက်စာတမ်းများကို ထည့်သွင်းခြင်း၊ ပြင်ဆင်ခြင်း သို့မဟုတ် ရှာဖွေမှုမှ ဖယ်ရှားခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။ နည်းပညာမကျွမ်းကျင်သူများပင် လုပ်ငန်းပြောင်းလဲမှုများကို လိုအပ်သည့်အချိန်တွင် ထည့်သွင်းအသုံးချပြီး အသုံးချမှုရလဒ်ကို စစ်ဆေးနိုင်သည်။

ယုံကြည်စိတ်ချရသော အတွင်းသုံး AI ကို စဉ်ဆက်မပြတ် စီမံခန့်ခွဲထားပါသည်

RAG ချတ်ဘော့သည် စည်းမျဉ်းများနှင့် လုပ်ငန်းလမ်းညွှန်များ ပြောင်းလဲသည့်အခါတိုင်း ၎င်း၏အသိပညာကိုလည်း အတူတကွ အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ နောက်ဆုံးစာရွက်စာတမ်းများကို အသုံးချထားမှုအခြေအနေကို စီမံခန့်ခွဲပြီး ယခင်အချက်အလက်များကို ခွဲခြားထားမှသာ ချတ်ဘော့သည် လက်ရှိလုပ်ငန်းစံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီသော အဖြေများကို ပေးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

• နောက်ဆုံးထုတ် စည်းမျဉ်းများနှင့် လုပ်ငန်းလမ်းညွှန်များကို မှတ်ပုံတင်ခြင်း
• စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုချင်းစီ၏ အသက်ဝင်သည့်ရက်စွဲနှင့် ဗားရှင်းကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း
• အသက်ဝင်မှုကုန်ဆုံးသော အချက်အလက်များကို ရှာဖွေမှုမှ ဖယ်ရှားခြင်း
• လုပ်ငန်းတာဝန်ခံများကို အဓိကထား၍ အသိပညာကို ပြင်ဆင်ခြင်း
• ချတ်ဘော့တွင် အသုံးချထားသော အသိပညာအခြေအနေကို စစ်ဆေးခြင်း

Clevi Lens ၏ အသေးစိတ်လုပ်ဆောင်ချက်များကို အောက်ပါထုတ်ကုန်စာမျက်နှာတွင် ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။

Clevi Lens အကြောင်း အသေးစိတ်ကြည့်ရှုရန်