วิศวกรรม AI และการพัฒนาแพลตฟอร์ม
วิศวกรรม AI ที่ครอบคลุม: LLM, RAG, AI Agent, Fine-Tuning, Computer Vision, การวิเคราะห์เชิงทำนาย, MLOps และโครงสร้างพื้นฐาน AI จากกลยุทธ์สู่การผลิต...
4-8 สัปดาห์จากต้นแบบสู่การผลิต ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน
สิ่งที่เราส่งมอบ
การรวม LLM และ RAG Pipeline
ระบบ Retrieval-Augmented Generation ที่สร้างบนข้อมูลของคุณ ด้วย Vector Database, Embedding Pipeline และการค้นหาเชิงความหมาย: deploy บนโครงสร้างพื้นฐานของคุณเอง
การพัฒนา AI Agent
AI Agent ที่กำหนดเองสำหรับระบบอัตโนมัติภายใน การสนับสนุนลูกค้า การตรวจสอบโค้ด และการวิเคราะห์ข้อมูล: พร้อม Guardrails, Human-in-the-Loop และการตรวจสอบความแม่นยำ
Fine-Tuning และการฝึกโมเดล
โมเดลที่ Fine-Tuned บนข้อมูลโดเมนของคุณสำหรับงานเฉพาะทาง: การจำแนกประเภท การสกัด การสรุป: พร้อมการประเมิน Benchmark และการ deploy สู่ production
สถาปัตยกรรมแพลตฟอร์ม AI
การออกแบบแพลตฟอร์ม AI แบบ end-to-end: Inference API, Model Serving, Orchestration Pipeline, การตรวจสอบ และการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนสำหรับปริมาณงาน AI ในการผลิต
Computer Vision
การตรวจจับวัตถุ การจำแนกภาพ OCR และการวิเคราะห์วิดีโอด้วย YOLO, EfficientNet และ Vision Transformer deploy บนอุปกรณ์ Edge และคลาวด์
การวิเคราะห์เชิงทำนายและ Machine Learning
การพยากรณ์ Time Series การตรวจจับความผิดปกติ การแบ่งกลุ่มลูกค้า และระบบแนะนำด้วย XGBoost, LightGBM และ Ensemble Models
MLOps และโครงสร้างพื้นฐาน AI
Pipeline การฝึกอัตโนมัติ, Model Registry, A/B Testing, Drift Monitoring และ CI/CD สำหรับ ML deploy บน Kubernetes ด้วย Kubeflow หรือ MLflow
การให้คำปรึกษากลยุทธ์ AI
การประเมินความพร้อม AI การค้นพบ Use Case การวิเคราะห์ ROI และ Roadmap การนำไปใช้ การตัดสินใจสร้าง vs ซื้อที่ grounded ด้วยข้อมูลจริงของคุณ
Conversational AI และ Chatbots
Chatbots ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM พร้อมการรวมหลายช่องทาง (Web, WhatsApp, Telegram) การจัดการบริบทหลายรอบ และการเชื่อมต่อระบบ Backend
Data Engineering สำหรับ AI
ETL/ELT Pipeline, Data Lake, Feature Store และการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่เตรียมพร้อมสำหรับการฝึกและ Inference ของ AI
การทดสอบความปลอดภัย AI
การทดสอบ Prompt Injection, การจำลอง Adversarial Attack, การทดสอบ Model Extraction และการประเมินการรั่วไหลของข้อมูล รายงานการแก้ไขพร้อม Roadmap การนำไปใช้
AI เสียงและคำพูด
Speech-to-Text (STT), Text-to-Speech (TTS), Voice Agent และการวิเคราะห์ความรู้สึกทางเสียงด้วย Whisper, ElevenLabs และโมเดลที่กำหนดเอง
ระบบ Multi-Agent
สถาปัตยกรรม Multi-Agent พร้อมการกำหนดบทบาท การสื่อสารระหว่าง Agent และการประสานงานที่ซับซ้อน deploy ด้วย LangGraph, CrewAI หรือการประสานงานที่กำหนดเอง
Vector Database และการค้นหา
โซลูชัน Vector Database ด้วย Pinecone, Weaviate, Qdrant และ Milvus Embedding Pipeline ที่เพิ่มประสิทธิภาพ, การค้นหาแบบ Hybrid และ Semantic Caching สำหรับ RAG ในการผลิต
Edge AI และ ML บนอุปกรณ์
การ deploy โมเดล AI บนอุปกรณ์ Edge: TensorFlow Lite, ONNX Runtime, CoreML เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ Latency ต่ำและการทำงานแบบ Offline
การสร้างข้อมูลสังเคราะห์
สร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการฝึกโมเดลเมื่อข้อมูลจริงหายากหรือมีความอ่อนไหว รักษาการกระจายทางสถิติและลักษณะของข้อมูลต้นฉบับ
การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน AI
การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน Inference: Quantization, Pruning, Distillation, Caching และการเลือกโมเดลต่องาน ลดต้นทุนการดำเนินงาน AI ลง 40-70%
กระบวนการของเรา
การประเมินความพร้อม AI และการค้นพบ Use Case (สัปดาห์ที่ 1)
สถาปัตยกรรมโซลูชันและการเลือกโมเดล (สัปดาห์ที่ 2)
การพัฒนาต้นแบบและการทดสอบ Benchmark (สัปดาห์ที่ 3-4)
การรวมเข้ากับระบบที่มีอยู่และ Data Pipeline (สัปดาห์ที่ 5-6)
การ deploy สู่ production พร้อมการตรวจสอบและ Guardrails (สัปดาห์ที่ 7-8)
การตรวจสอบประสิทธิภาพและการทำซ้ำ (ต่อเนื่อง)
ผลงาน
- ✓การประเมินความพร้อม AI และคำแนะนำ Use Case
- ✓AI Pipeline หรือ Agent ที่พร้อม production และ deploy แล้ว
- ✓รายงานการประเมินโมเดลพร้อม Benchmark
- ✓เอกสารการรวมระบบและข้อกำหนด API
- ✓Dashboard การตรวจสอบความแม่นยำและประสิทธิภาพ
- ✓เอกสารการฝึกอบรมสำหรับทีมของคุณ
Technology Stack
คำถามที่พบบ่อย
ROI อะไรที่เราคาดหวังได้จากวิศวกรรม AI?
ลูกค้าส่วนใหญ่เห็นการลดเวลาในการประมวลผลด้วยตนเอง 40-70% ภายในไตรมาสแรก เราสร้างโมเดล ROI ที่คาดการณ์ก่อนเขียนโค้ดใดๆ
คุณใช้โมเดล Open-Source หรือ API เชิงพาณิชย์?
ขึ้นอยู่กับ Use Case เราประเมินทั้งสองตาม Latency, ความแม่นยำ, ต้นทุน และข้อกำหนดความปลอดภัยของข้อมูล สำหรับข้อมูลที่อ่อนไหว เรา deploy โมเดล Open-Source บนโครงสร้างพื้นฐานของคุณ
คุณป้องกัน AI Hallucination ในการผลิตได้อย่างไร?
Guardrails, Human-in-the-Loop สำหรับงานที่สำคัญ, RAG ด้วยแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบแล้ว และการตรวจสอบความแม่นยำอย่างต่อเนื่องกับข้อมูลจริงของคุณ
คุณทำ Computer Vision หรือไม่?
ใช่ การตรวจจับวัตถุ OCR การวิเคราะห์วิดีโอด้วย YOLO และ Vision Transformer deploy บนคลาวด์หรืออุปกรณ์ Edge ขึ้นอยู่กับข้อกำหนด
ต้นทุนการดำเนินงาน AI ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพหรือไม่?
ใช่ Quantization, Pruning, Caching และการเลือกโมเดลต่องาน ลูกค้ามักลดต้นทุน Inference ลง 40-70% หลังการเพิ่มประสิทธิภาพ
เข้ากันได้ดีกับ
เริ่มต้นเลย
พร้อมเริ่มโครงการของคุณหรือยัง?
นัดหมายการปรึกษาทางเทคนิคฟรีเพื่อหารือเกี่ยวกับความต้องการด้านวิศวกรรมของคุณ ไม่มีข้อผูกมัด เพียงการสนทนาที่ตรงไปตรงมาเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณ