暂无内容，随便看看吧...
หลังจากที่เราเชื่อมต่อ API ChatGPT เข้ากับระบบบริการลูกค้าอีคอมเมิร์ซเราประหยัดแรงงาน 32% และเหยียบหลุม 2 หลุม
เราสามารถลดเวลาในการติดตั้งระบบในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายด้วย Docker Deployment ลงได้ถึง 1 ใน 10 และยังช่วยประหยัดตำแหน่งงานด้านการบำรุงรักษาระบบ (Ops) ไปได้ 2 ตำแหน่งสำหรับทีมขนาด 10 คนอีกด้วย
เราแก้ปัญหาข้อผิดพลาด 429 ด้วย Kubernetes และประหยัดค่าใช้จ่ายเซิร์ฟเวอร์ 30%
นักวิทยาศาสตร์ OpenAI Noam Brown: ขีด จํากัด ที่แท้จริงของ AI อาจไม่มีใครสามารถวัดได้เลย
การสร้างเกตเวย์ API ของเราเองช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการเรียกใช้บริการจากผู้ให้บริการภายนอกได้ถึง 38% แต่เราก็พบปัญหาเกี่ยวกับการปรับแต่งให้เหมาะสมกับการใช้งานในพื้นที่ต่างๆ
จากการร้องขอที่มีข้อผิดพลาด 13% ในช่วง Black Friday สู่การไม่มีเวลาหยุดทำงานเลย: เราประหยัดค่าใช้จ่ายในการเช่าเซิร์ฟเวอร์ได้ 60% ด้วยการใช้การติดตั้งแบบคอนเทนเนอร์ (Containerization)
เราได้ย้ายกระบวนการจัดการคำขอบริการลูกค้าไปใช้ระบบ Claude 3.5 Sonnet ซึ่งช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายด้านแรงงานได้ถึง 21,000 ยูโรในช่วง 3 เดือน
ฉันลดค่าใช้จ่าย API LLM ลง 70%: บันทึกการใช้งานจริงของ AirAi ที่รวมถึงการเรียกเส้นทาง (routing) และการใช้งานความจำเพื่อการค้าง (caching)
ใช้ API ของ OpenAI ในการตรวจสอบที่อยู่ขนส่งในยุโรป: เราประหยัดค่าแรงได้ 32% และยังหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดร้ายแรงไปได้ 2 ข้ออีกด้วย
1. บทเรียนการสร้างโทเคนของ AirAi