ထုတ်လုပ်မှုပစ္စည်းကိရိယာများ တပ်ဆင်ခြင်းနှင့် ပြုပြင်ခြင်းအတွက် AI ဒေတာဘေ့စ်- vector ဗဟုသုတအခြေခံ + Telegram bot

ကျွန်တော် ထူးထူးခြားခြား မှာယူမှုတစ်ခု လက်ခံရရှိခဲ့ပါတယ်။ အဲဒါကတော့ စက်ပစ္စည်း ဆက်တင်များနဲ့ ပြုပြင်ရေးဆိုင်ရာ ဒေတာဘေ့စ်ပါ။ အမှန်အတိုင်းပြောရရင် သူတို့ ဒီလိုလုပ်တယ်ဆိုတာတောင် ကျွန်တော် မသိခဲ့ပါဘူး။ ဒါပေမဲ့ ဂျာမနီက ဖောက်သည်တစ်ယောက်က ကျွန်တော့်ကို ယုံကြည်စေခဲ့ပါတယ်။ သူတို့ရဲ့ ပြိုင်ဘက်တွေဟာ ထုတ်လုပ်မှုမှာ ဆက်တင်များနဲ့ ပြုပြင်ရေးဆိုင်ရာ AI အခြေပြု ဒေတာဘေ့စ်တွေကို တက်ကြွစွာ အသုံးပြုနေကြပါတယ်။

ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်များ

ကျွန်ုပ်တို့သည် ကုမ္ပဏီ၏ ပစ္စည်းကိရိယာအားလုံး၏ vector database တစ်ခုကို စုစည်းထားပါသည်။ အရင်းအမြစ်များ- ကုမ္ပဏီလက်စွဲများ၊ YouTube လေ့ကျင့်ရေးဗီဒီယိုများနှင့် အထူးပြုဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခု-

• iFixit သည် ဓာတ်ပုံများနှင့် အကြံပြုချက်များပါရှိသော အဆင့်ဆင့်ပြုပြင်ခြင်းနှင့် ဖြုတ်တပ်ခြင်းလမ်းညွှန် သန်းပေါင်းများစွာ၏ အသိုင်းအဝိုင်းနှင့် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
• ManualsLib သည် မူရင်းလက်စွဲစာအုပ်များ၊ အချက်အလက်စာရွက်များနှင့် ပုံစံများကို PDF ဖော်မတ်ဖြင့် ရရှိနိုင်သော အကြီးဆုံး အခမဲ့စာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။

Interface သည် QuestFlow ဝန်ဆောင်မှုရှိ အသုံးပြုရလွယ်ကူသော Telegram bot တစ်ခုဖြစ်သည်- installer သည် မေးခွန်းတစ်ခုကို ရိုက်နှိပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ပြောဆိုခြင်း၊ ဓာတ်ပုံတစ်ခု ပူးတွဲခြင်းနှင့် အဆင့်များပါသော အဖြေကို လက်ခံရရှိသည်။

ဒါကဘယ်လိုအလုပ်လုပ်ပါသလဲ

AI သည် အခြေခံဆက်တင်များ ("ကျွန်တော် workpiece ကိုနေရာချလိုက်တယ်၊ ပေတံကိုသုံးလိုက်တယ် - နောက်ဘာလုပ်မလဲ?") မှသည် ရှုပ်ထွေးသော ပြိုကွဲမှုအခြေအနေများအထိ အရာအားလုံးကို အမှန်တကယ်နားလည်သည်။ တုံ့ပြန်မှုသည် မော်ဒယ်၏ အထွေထွေဗဟုသုတပေါ်တွင် အခြေခံထားခြင်းမဟုတ်ဘဲ ကုမ္ပဏီ၏ သီးခြားစာရွက်စာတမ်းများအပေါ် အခြေခံထားသောကြောင့် အခြားစက်မော်ဒယ်များတွင် "အာရုံလွဲခြင်း" မရှိပါ။

ဒါကို ဘယ်သူလိုအပ်လဲ။

အတွေ့အကြုံရှိ ချိန်ညှိသူအားလုံး၏ အသိပညာကို ဒီဂျစ်တယ်စနစ်သို့ ပြောင်းလဲပြီး တစ်ခုတည်းသော လမ်းညွှန်ချက်တွင် ပေါင်းစပ်လိုသူများအတွက်- ဝန်ထမ်းအသစ်တစ်ဦးသည် တစ်ပတ်အတွင်း အတွေ့အကြုံရှိသူတစ်ဦးကဲ့သို့ အလုပ်လုပ်နိုင်ပြီး အသိပညာသည် အဖွဲ့၏ ကျန်အဖွဲ့ဝင်များနှင့်အတူ ပျောက်ကွယ်သွားမည်မဟုတ်ပါ။