- เริ่มจากการติดตั้งและตั้งค่า development environment
- การเตรียม dependencies และ requirements
- การทำความเข้าใจโครงสร้างและส่วนประกอบของ interface
- การจัดการ project workflow
- ศึกษาการเลือกและกำหนดค่า LLM models
- การออกแบบและจัดการ prompts
- การสร้าง chains และ sequences
- การใช้งาน agents และ memory systems
- เรียนรู้การเชื่อมต่อกับ vector databases
- การใช้งาน document processors และ parsers
- การจัดการ API connections และ authentication
- การใช้งาน external tools
- ครอบคลุมแนวทางการออกแบบ prompt ที่มีประสิทธิภาพ
- การจัดการ conversation flow
- การออกแบบ error handling
- การ optimize performance และ cost
สำหรับรายละเอียดและขั้นตอนการทำ Workshop สามารถดูได้ตามโฟลเดอร์ต่างๆ ดังนี้:
- hand-on_1 - Setup & Interface
- hand-on_2-1 - Basic prompting
- hand-on_2-2 - Vector Store RAG
- hand-on_2-3 - Simple Agent
- พัฒนาระบบคัดแยกประเภทคำถามลูกค้าอัตโนมัติ
- สร้าง flow การส่งต่อไปยังแผนกที่เหมาะสม
- จัดการระดับความเร่งด่วนของปัญหา
- เชื่อมต่อกับระบบ ticketing
- สร้างระบบจัดการบริบทการสนทนา
- พัฒนา flow จดจำข้อมูลสำคัญของลูกค้า
- ออกแบบการเก็บประวัติการแก้ปัญหา
- จัดการ session และ long-term memory
- พัฒนาระบบเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล FAQ
- สร้าง flow การค้นหาและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- ออกแบบการสรุปและนำเสนอข้อมูล
- จัดการการอัพเดทฐานความรู้อัตโนมัติ
- สร้างระบบสร้างคำตอบที่เหมาะสม
- ออกแบบ flow การรับ feedback จากลูกค้า
- พัฒนาระบบปรับปรุงคำตอบจาก feedback
- เชื่อมต่อกับระบบรายงานและวิเคราะห์
- Chat Input - รับข้อความจากลูกค้า
- Chat Model (LLM) - ประมวลผลข้อความ (เช่น OpenAI, Ollama หรือโมเดลอื่นๆ)
- Prompt - สร้าง prompt สำหรับการวิเคราะห์
- Memory - จัดเก็บบริบทการสนทนา
- File - โหลดไฟล์ข้อมูลตัวอย่าง
- Chat Output - แสดงผลลัพธ์
- เพิ่มความสามารถในการ fine-tuning โมเดลด้วยข้อมูลการจำแนกหมวดหมู่ที่ถูกต้อง
- พัฒนาระบบประเมินคุณภาพการวิเคราะห์และคัดแยก
- เพิ่มความสามารถในการเชื่อมต่อกับระบบ CRM หรือ Helpdesk อื่นๆ
- พัฒนาส่วนแสดงผลแบบ Dashboard สำหรับติดตามประสิทธิภาพของระบบ