อนาคตของเว็บอยู่ที่นี่แล้ว ทําความเข้าใจวิธีที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถใช้ AI และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างประสบการณ์การใช้งานเว็บที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ทำความเข้าใจพื้นฐานและคำจำกัดความของเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่เกิดขึ้นใหม่ ซึ่งมักเรียกว่า AI
อ่านเอกสาร
ในฐานะผู้ปฏิบัติงานด้านเว็บ เราจำเป็นต้องสร้างเทคโนโลยีใหม่อย่างรอบคอบและมีความรับผิดชอบ
อ่านเอกสาร
เลือกขนาดโมเดลและการนำส่งที่ดีที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ ซึ่งส่งผลดีต่อธุรกิจ ผู้ใช้ และโลก
อ่านเอกสาร
หลักสูตร
ในหลักสูตรนี้ เราจะแนะนำพิมพ์เขียวสำหรับนักพัฒนาเว็บเพื่อสร้างฟีเจอร์ AI อย่างมีความรับผิดชอบ ดูวิธีกำหนดกรณีการใช้งาน เลือกแพลตฟอร์ม และเขียนพรอมต์อย่างมีประสิทธิภาพด้วย Generative AI
เริ่มเรียนรู้

เคล็ดลับที่นำไปใช้ได้จริง

ลองดู LLM ในชีวิตจริงบางส่วนและผลกระทบเชิงปฏิบัติของโมเดลขนาดต่างๆ
อ่านเอกสาร
ประเมินโมเดลและพรอมต์ด้วย LLM เป็นเทคนิคการพิพากษา มอบสิทธิ์การตรวจสอบให้กับ LLM อื่น แทนมนุษย์
อ่านเอกสาร
เราได้อธิบายประเภทโมเดลต่างๆ เพื่อให้คุณเลือกโมเดลที่เหมาะสมและยั่งยืนสำหรับแอปพลิเคชันของคุณได้
อ่านเอกสาร
ค้นพบประโยชน์ต่างๆ เช่น เวลาในการตอบสนองต่ำ ต้นทุนฝั่งเซิร์ฟเวอร์ลดลง ไม่ต้องใช้คีย์ API ความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้มากขึ้น และการเข้าถึงแบบออฟไลน์
อ่านเอกสาร
สร้างคำถามเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจาก LLM
อ่านเอกสาร
ช่วยให้แอปพลิเคชันของคุณเปิดใช้งานได้เร็วขึ้นโดยการแคชโมเดลไว้ในอุปกรณ์
อ่านเอกสาร
ปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ในการดาวน์โหลดโมเดล AI ขนาดใหญ่ด้วยการปรับปรุงแบบค่อยเป็นค่อยไป
อ่านเอกสาร

ตัวแทน

เอเจนต์ AI คือผู้ใช้เว็บรายล่าสุดที่ได้รับประโยชน์จากการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณ
อ่านเอกสาร

เริ่มสร้าง

สำรวจเทคนิคต่างๆ เพื่อให้ได้รับผลลัพธ์ตามบริบทจาก Generative AI ในวงกว้าง
เริ่มสร้าง
เหตุผลที่การตรวจหาเนื้อหาที่เป็นพิษมีความสําคัญ และวิธีใช้ AI ฝั่งไคลเอ็นต์เพื่อลดเนื้อหาที่เป็นพิษตั้งแต่ต้นทาง
เริ่มสร้าง
ดูวิธีสร้างระบบ AI ฝั่งไคลเอ็นต์เพื่อตรวจหาและลดความรุนแรงของเนื้อหาที่เป็นพิษตั้งแต่ต้นทาง
เริ่มสร้าง
ร้านค้าออนไลน์ได้รับ Conversion เพิ่มขึ้น 270% จากการแสดงรีวิวผลิตภัณฑ์ รองรับรีวิวที่ดีขึ้นด้วย AI ฝั่งไคลเอ็นต์
เริ่มสร้าง
อธิบาย
เริ่มสร้าง
WebLLM รวม WebAssembly และ WebGPU เพื่อทำการอนุมานในอุปกรณ์ สร้างแชทบ็อตที่ทำงานแบบออฟไลน์และในเครื่องในแอปพลิเคชันรายการสิ่งที่ต้องทำแบบคลาสสิก
เริ่มสร้าง
สร้างแชทบ็อตที่ทำงานแบบออฟไลน์และในเครื่องในแอปพลิเคชันรายการสิ่งที่ต้องทำแบบคลาสสิกด้วย Prompt API ซึ่งเป็น API สําหรับสํารวจจาก Google Chrome
เริ่มสร้าง
Gemini บนเว็บ
เริ่มต้นใช้งาน Gemini
ดูวิธีเข้าถึง Gemini API บนเว็บด้วย Google AI JavaScript SDK
เริ่มใช้งาน Gemini Nano ใน Chrome
ดูตัวอย่างโค้ดและพรอมต์สําหรับ Gemini API และ Vertex AI API
ตำราอาหาร แกลเลอรีข้อความแจ้ง
ดูวิธีใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบด้วยแนวทางปฏิบัติแนะนำและแหล่งข้อมูล
ดูข้อมูลเพิ่มเติม

AI ใน Chrome

ดูเอกสารประกอบของ Google Chrome สําหรับ AI, WebGPU และ WebAssembly
อ่านเอกสาร
ใช้งานโมเดลที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดของ Gemini ใน Chrome บนอุปกรณ์
ขอให้ Gemini ให้ข้อมูลเชิงลึกในคอนโซลเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาเว็บโดยตรง เพื่อให้คุณเข้าใจข้อผิดพลาดและคําเตือนได้ดียิ่งขึ้น
AI ฝั่งไคลเอ็นต์จะนําโมเดลที่มีประสิทธิภาพมาสู่ผู้ใช้ ขณะเดียวกันก็ปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและปรับปรุงเวลาในการตอบสนอง
การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการทดสอบที่สอดคล้องกันด้วย GPU อาจเป็นเรื่องยากกว่าที่คาดไว้ ดูปัญหาที่เราเผชิญและวิธีที่เราแก้ปัญหาเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพแอปพลิเคชันของคุณ

รับชมเพื่อเรียนรู้

ดูวิดีโอเหล่านี้เพื่อเรียนรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ AI และค้นพบ TensorFlow JS
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับครีเอทีฟโฆษณา นักพัฒนาเว็บ และผู้ปฏิบัติงาน JavaScript ที่สนใจใช้แมชชีนเลิร์นนิงในโปรเจ็กต์หรือแนวคิดถัดไป
ดูบน YouTube
เรียนรู้พื้นฐานและคำจำกัดความสำหรับคำที่นิยมใช้กันมากที่สุดในอุตสาหกรรม และความหมายของคำเหล่านั้น
ดูบน YouTube
การใช้โมเดลที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้าจะช่วยให้คุณสร้างต้นแบบแนวคิดได้เร็วขึ้น ในบางกรณี คุณสามารถใช้โมเดลเหล่านี้ในเวอร์ชันที่ใช้งานจริงได้
ดูบน YouTube