ປ່ຽນເປັນ Claude ໂດຍບໍ່ມີການເລີ່ມຕົ້ນໃຫມ່

ເປັນ​ຫຍັງ​ທີມ​ຈຶ່ງ​ກ້າວ​ໄປ​ຫາ Claude — ແລະ​ເຮັດ​ແນວ​ໃດ​ມັນ​ໂດຍ​ບໍ່​ມີ​ການ​ສູນ​ເສຍ Momentum

ທຸກໆສອງສາມເດືອນ, ຮູບແບບ AI ໃໝ່ຈະຈັບພາບຈຸດເດັ່ນ. ແຕ່ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ Claude ແມ່ນແຕກຕ່າງກັນ. ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ປະທັບໃຈໃນດັດຊະນີ - ມັນໄດ້ກາຍເປັນແບບຢ່າງງຽບໆສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ຕ້ອງການຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື, ຄວາມແຕກຕ່າງ, ແລະປະເພດຂອງການສົມເຫດສົມຜົນທີ່ບໍ່ເຮັດໃຫ້ຕົວເລກລາຍໄດ້ປະຈໍາໄຕມາດຂອງທ່ານ. ບັນຫາ? ທີມງານຂອງທ່ານມີຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນຕົວແບບອື່ນແລ້ວ. ການກະຕຸ້ນເຕືອນໄດ້ຖືກປັບ, ການເຊື່ອມໂຍງແມ່ນມີສາຍ, ແລະບໍ່ມີໃຜຢາກໄດ້ຍິນຄໍາວ່າ "ເລີ່ມຕົ້ນຈາກຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ." ຂ່າວດີ: ທ່ານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງ. ການປ່ຽນໄປໃຊ້ Claude ແມ່ນໜ້ອຍກວ່າການຖອດທໍ່ນ້ຳອອກ ແລະ ຄືກັບການຍົກລະດັບເຄື່ອງຈັກ — ລົດຍັງຂັບລົດໄປຕາມເສັ້ນທາງດຽວກັນ, ມັນເຮັດໄດ້ດີກວ່າຢູ່ເທິງເນີນພູ.

ເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ເຈົ້າກຳລັງຍ້າຍຕົວຈິງ

ກ່ອນທີ່ຈະແຕະໃສ່ລະຫັດແຖວດຽວ ຫຼືຂຽນຄືນໃໝ່ການເຕືອນດຽວ, ເອົາບັນຊີລາຍການ. ທີມງານສ່ວນໃຫຍ່ປະເມີນຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຕົວແບບ AI ຫຼາຍເກີນໄປເພາະວ່າພວກເຂົາລວມຕົວແບບກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ອ້ອມຮອບມັນ. ຖານຂໍ້ມູນຂອງເຈົ້າບໍ່ສົນໃຈວ່າຕົວແບບໃດທີ່ສ້າງຂໍ້ຄວາມພາຍໃນມັນ. ດ້ານໜ້າຂອງເຈົ້າບໍ່ຮູ້ວ່າຄຳຕອບມາຈາກ GPT-4, Gemini, ຫຼື Claude. ສິ່ງທີ່ຕ້ອງປ່ຽນແປງຕົວຈິງແມ່ນແຄບທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈ: ການໂທ API, ແມ່ແບບການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ແລະຕົວກໍານົດການສະເພາະຂອງຕົວແບບເຊັ່ນການຈໍາກັດ token ຫຼືການຈັດຮູບແບບຂໍ້ຄວາມຂອງລະບົບ.

ເລີ່ມຕົ້ນໂດຍການຈັດລາຍການທຸກຈຸດສໍາຜັດທີ່ຕົວແບບປັດຈຸບັນຂອງທ່ານຖືກເອີ້ນ. ສໍາລັບການປະຕິບັດ SaaS ປົກກະຕິ, ນີ້ອາດຈະປະກອບມີອັດຕະໂນມັດສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າ, ທໍ່ການຜະລິດເນື້ອຫາ, ຂະບວນການສະກັດຂໍ້ມູນ, ແລະເຄື່ອງມືພາຍໃນ. ບໍລິສັດທີ່ດໍາເນີນການ 12 ລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນ AI-powered ອາດຈະພົບວ່າພຽງແຕ່ 3 ຫຼື 4 ຕ້ອງການການປັບຕົວທັນທີທີ່ມີຄວາມຫມາຍ - ສ່ວນທີ່ເຫຼືອເຮັດວຽກກັບການແລກປ່ຽນຈຸດສິ້ນສຸດ API ກົງໄປກົງມາ. ບັນທຶກແຕ່ລະອັນ, ບັນທຶກໂຄງສ້າງການເຕືອນໃນປັດຈຸບັນ, ແລະທຸງຄຸນສົມບັດໃດໆກໍຕາມທີ່ອີງໃສ່ quirks ສະເພາະຕົວແບບເຊັ່ນ: ຟັງຊັນ syntax ຫຼືໂຫມດ JSON.

ການ​ກວດ​ສອບ​ນີ້​ພຽງ​ແຕ່​ຊ່ວຍ​ປະ​ຢັດ​ອາ​ທິດ​ຂອງ​ການ​ສັບ​ສົນ​ໃນ​ຕໍ່​ມາ​. ທີມງານທີ່ຂ້າມມັນໄປສິ້ນສຸດລົງເຖິງການຄົ້ນພົບການເຊື່ອມໂຍງທີ່ລືມໃນການຜະລິດສາມເດືອນຫຼັງຈາກສະວິດ, ປົກກະຕິແລ້ວໃນຊ່ວງເວລາທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດ.

ນິທານການແປພາສາທັນທີ

ມີຄວາມເຊື່ອຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງວ່າການປ່ຽນແບບຈໍາລອງຫມາຍເຖິງການຂຽນຄືນໃຫມ່ທຸກໆການເຕືອນຈາກພື້ນຖານ. ໃນທາງປະຕິບັດ, Claude ຈັດການກັບການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ດີຈາກຕົວແບບອື່ນໆຢ່າງໂດດເດັ່ນ - ມັກຈະດີກວ່າແບບເດີມ. ຄວາມສາມາດປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາຂອງ Claude ຫມາຍຄວາມວ່າການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຊັດເຈນ, ສະເພາະມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າໂດຍບໍ່ມີການວິສະວະກໍາໃຫມ່ຢ່າງຫນັກ.

ທີ່​ເວົ້າ​ວ່າ, ມີ​ຄວາມ​ແຕກ​ຕ່າງ​ທີ່​ແທ້​ຈິງ​ທີ່​ມີ​ຄ່າ​ຄວນ​ເຂົ້າ​ໃຈ. Claude ຕອບສະໜອງໄດ້ດີພິເສດຕໍ່ກັບການກະຕຸ້ນເຕືອນຂອງລະບົບທີ່ອີງໃສ່ບົດບາດ ແລະຜົນປະໂຫຍດຈາກຄຳແນະນຳການຈັດຮູບແບບທີ່ຈະແຈ້ງ. ບ່ອນທີ່ທ່ານອາດຈະໄດ້ໃຊ້ຕ່ອງໂສ້ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ລະອຽດເພື່ອຫລອກຮູບແບບຜົນຜະລິດສະເພາະຈາກຕົວແບບອື່ນ, Claude ມັກຈະໄດ້ຮັບມັນຢ່າງຖືກຕ້ອງດ້ວຍຂໍ້ຄວາມລະບົບດຽວ, ຫັດຖະກໍາທີ່ດີ. ທີມງານທີ່ເຄື່ອນຍ້າຍຈາກ GPT-4 ມັກຈະລາຍງານວ່າການເຕືອນຂອງເຂົາເຈົ້າ ສັ້ນລົງ ຫຼັງຈາກສະວິດ, ບໍ່ແມ່ນຕໍ່ໄປອີກແລ້ວ.

ການເພີ່ມຜົນຜະລິດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນການປ່ຽນໄປໃຊ້ Claude ບໍ່ແມ່ນຄວາມສາມາດດິບຂອງຕົວແບບ — ມັນແມ່ນຊົ່ວໂມງທີ່ທີມງານຂອງທ່ານຟື້ນຕົວໂດຍການບໍ່ຕໍ່ສູ້ກັບການຕໍ່ສູ້ກັບການຍື່ນສະເຫນີ. ການເຕືອນທີ່ເອົາ 400 tokens ຂອງຄໍາແນະນໍາຢ່າງລະອຽດຢູ່ບ່ອນອື່ນມັກຈະຕ້ອງການພຽງແຕ່ 150 tokens ກັບ Claude, ແລະສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສອດຄ່ອງຫຼາຍ.

ເນັ້ນໃສ່ຄວາມພະຍາຍາມໃນການແກ້ໄຂທັນທີຂອງທ່ານໃນຂັ້ນຕອນວຽກທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ. ຄຸນສົມບັດທີ່ປະເຊີນກັບລູກຄ້າ, ອັດຕະໂນມັດທີ່ສ້າງລາຍໄດ້, ແລະຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວອັນໃດກໍໄດ້ສົມຄວນໄດ້ຮັບການທົດສອບຢ່າງລະມັດລະວັງ. ເຄື່ອງ​ມື​ພາຍ​ໃນ​ແລະ​ລັກ​ສະ​ນະ​ການ​ທົດ​ລອງ​ມັກ​ຈະ​ສະ​ຫຼັບ​ທີ່​ມີ​ການ​ປັບ​ຫນ້ອຍ​ສຸດ​ແລະ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ປັບ​ປຸງ​ໃນ​ໄລ​ຍະ​ເວ​ລາ​.

ປື້ມຫຼິ້ນການຍ້າຍຖິ່ນຖານຕົວຈິງ

ການ​ເຄື່ອນ​ຍ້າຍ​ທີ່​ປະສົບ​ຜົນ​ສໍາ​ເລັດ​ຫຼາຍ​ທີ່​ສຸດ​ແມ່ນ​ເຮັດ​ຕາມ​ວິທີ​ທີ່​ເປັນ​ຂັ້ນ​ຕອນ​ແທນ​ທີ່​ຈະ​ເປັນ​ການ​ເຄື່ອນ​ຍ້າຍ​ທີ່​ໃຫຍ່. ນີ້ແມ່ນກອບທີ່ເຮັດວຽກບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ 5 ຄົນ ຫຼື ການດໍາເນີນງານ 200 ຄົນ:

1. ໂໝດເງົາ (ອາທິດທີ 1-2): ແລ່ນ Claude ໃນຂະໜານກັບຕົວແບບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງທ່ານໃນ 2-3 ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ສຳຄັນ. ປຽບທຽບຜົນໄດ້ຮັບຂ້າງຄຽງ. ອັນນີ້ສ້າງຄວາມໝັ້ນໃຈໃຫ້ກັບທີມ ແລະ ເນັ້ນໃສ່ທຸກກໍລະນີກ່ອນການຜະລິດ.
2. ການທົດແທນທີ່ເລືອກ (ອາທິດທີ 3-4): ປ່ຽນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ມີຄ່າສູງສຸດ, ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າສຸດຂອງທ່ານເປັນ Claude. ການສ້າງເນື້ອຫາພາຍໃນ ຫຼືການສະຫຼຸບຂໍ້ມູນແມ່ນຜູ້ສະໝັກທີ່ເໝາະສົມ — ປະລິມານທີ່ສູງ, ປະເມີນງ່າຍ ແລະລັດສະໝີຂອງລະເບີດຕໍ່າ ຖ້າມີບາງຢ່າງບໍ່ຄາດຄິດເກີດຂຶ້ນ.
3. ການເປີດຕົວເທື່ອລະກ້າວ (ອາທິດທີ 5-8): ຍ້າຍຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ຍັງເຫຼືອເທື່ອລະອັນ, ໂດຍເລີ່ມຈາກອັນທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນການປັບປຸງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນການທົດສອບເງົາ. ຮັກສາລະຫັດ API ຂອງຕົວແບບກ່ອນໜ້າຂອງເຈົ້າໃຫ້ເຮັດວຽກເປັນຕົວສຳຮອງ.
4. ຕັດຕໍ່ເຕັມ (ອາທິດ 9+): ເມື່ອຂະບວນການເຮັດວຽກທັງໝົດເຮັດວຽກຢູ່ໃນ Claude ຢ່າງໜ້ອຍສອງອາທິດໂດຍບໍ່ມີບັນຫາ, ໃຫ້ປະຕິເສດການລວມຕົວແບບເກົ່າ. ຈັດເກັບການເຕືອນເກົ່າຂອງເຈົ້າໄວ້ — ຢ່າລຶບພວກມັນ — ໃນກໍລະນີທີ່ທ່ານຕ້ອງການເອກະສານອ້າງອີງໃນພາຍຫຼັງ.

ວິທີນີ້ໝາຍຄວາມວ່າທີມຂອງເຈົ້າບໍ່ເຄີຍປະສົບກັບມື້ໃດມື້ໜຶ່ງທີ່ທຸກຢ່າງປ່ຽນໄປໃນຄັ້ງດຽວ. ແຕ່ລະໄລຍະມີເສັ້ນທາງ rollback ທີ່ຊັດເຈນ, ແລະຄົນທີ່ໃກ້ຊິດກັບແຕ່ລະ workflow ມີເວລາກວດສອບຜົນໄດ້ຮັບກ່ອນທີ່ຈະກ້າວຕໍ່ໄປ.

ມີຫຍັງປ່ຽນແປງໃນ Tech Stack ຂອງທ່ານ

ໃນລະດັບ API, ການປ່ຽນໄປໃຊ້ Claude ຜ່ານ Anthropic API ແມ່ນກົງໄປກົງມາ. ໂຄງສ້າງການຮ້ອງຂໍໃຊ້ array ຂໍ້ຄວາມທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບສິ່ງທີ່ທີມງານສ່ວນໃຫຍ່ເຮັດວຽກຢູ່ແລ້ວ. ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ ສຳ ຄັນແມ່ນຢູ່ໃນລາຍລະອຽດ: Claude ໃຊ້ຕົວກໍານົດການ ລະບົບ ແຍກຕ່າງຫາກແທນທີ່ຈະເປັນຂໍ້ຄວາມກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງລະບົບ, ສະຫນັບສະຫນູນການຄິດຂະຫຍາຍສໍາລັບວຽກງານທີ່ສົມເຫດສົມຜົນທີ່ສັບສົນ, ແລະຈັດການການສົນທະນາຫຼາຍຝ່າຍດ້ວຍຮູບແບບຜູ້ໃຊ້ / ຜູ້ຊ່ວຍທີ່ຊັດເຈນ.

ສຳລັບທີມທີ່ໃຊ້ໂຄງຮ່າງການຈັດວາງເຊັ່ນ LangChain, LlamaIndex, ຫຼືຕົວກາງແບບກຳນົດເອງ, ການສະຫຼັບແມ່ນມັກຈະເປັນການປ່ຽນແປງການຕັ້ງຄ່າອັນດຽວ. ກອບທີ່ທັນສະໄຫມສ່ວນໃຫຍ່ abstract ຊັ້ນຕົວແບບຢ່າງແນ່ນອນເພື່ອໃຫ້ສະຫຼັບເຊັ່ນນີ້ບໍ່ cascade ຜ່ານ codebase ຂອງທ່ານ. ຖ້າທ່ານສ້າງໂດຍກົງຕໍ່ກັບ SDK ຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການອື່ນ, Anthropic SDK ແມ່ນມີຢູ່ໃນ Python, TypeScript, Java, ແລະ Go — ແລະການຍ້າຍຖິ່ນຖານໂດຍປົກກະຕິກ່ຽວຂ້ອງກັບການປ່ຽນແປງການເລີ່ມຕົ້ນລູກຄ້າ ແລະປັບຮູບແບບຂໍ້ຄວາມ.

ບ່ອນທີ່ສິ່ງທີ່ໜ້າສົນໃຈຫຼາຍແມ່ນຢູ່ໃນເວທີທີ່ມີ AI ເຂົ້າໄປໃນການເຮັດວຽກຫຼັກຂອງພວກເຂົາ. ລະບົບປະຕິບັດການທາງທຸລະກິດເຊັ່ນ Mewayz — ເຊິ່ງປະສົມປະສານ AI ໃນທົ່ວ 207 ໂມດູນຂອງຕົນທີ່ກວມເອົາທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຈາກ CRM ແລະໃບແຈ້ງຫນີ້ກັບ HR ແລະການວິເຄາະ — ຈັດການການຍົກລະດັບຕົວແບບໃນລະດັບເວທີ. ເມື່ອແພລະຕະຟອມຈັດການຊັ້ນ AI ສໍາລັບທ່ານ, ສະຫຼັບແບບຈໍາລອງຈະເກີດຂື້ນ, ແລະຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທ່ານພຽງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າໂດຍບໍ່ມີຄວາມພະຍາຍາມໃນການເຄື່ອນຍ້າຍໃດໆ. ນີ້ແມ່ນໜຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈຂອງການໃຊ້ OS ທຸລະກິດແບບປະສົມປະສານ ແທນທີ່ຈະເອົາເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ AI ແຕ່ລະອັນເຂົ້າກັນ: ທ່ານບໍ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການຮັກສາທຸກໆການເຊື່ອມໂຍງ AI ດ້ວຍຕົວທ່ານເອງ.

ການຈັດການດ້ານມະນຸດຂອງສະວິດ

ການ​ເຄື່ອນ​ຍ້າຍ​ທາງ​ເຕັກ​ນິກ​ເປັນ​ສ່ວນ​ທີ່​ງ່າຍ. ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຍາກກວ່າແມ່ນທີມງານ. ຜູ້​ຄົນ​ທີ່​ໃຊ້​ເວ​ລາ​ອາ​ທິດ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ກະ​ຕຸ້ນ​ໃຫ້​ສົມ​ບູນ​ແບບ​ໃນ​ຕົວ​ແບບ​ອື່ນ​ອາດ​ຈະ​ຮູ້​ສຶກ​ວ່າ​ການ​ປົກ​ປ້ອງ​ວຽກ​ງານ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ. ວິສະວະກອນທີ່ສ້າງການເຊື່ອມໂຍງປະມານພຶດຕິກໍາຕົວແບບສະເພາະອາດຈະຕ້ານກັບການປ່ຽນແປງສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ແລ້ວ. ນີ້​ແມ່ນ​ເປັນ​ທຳ​ມະ​ຊາດ, ແລະ ການ​ຈັດ​ການ​ມັນ​ໃຫ້​ດີ​ເຮັດ​ໃຫ້​ຄວາມ​ແຕກ​ຕ່າງ​ລະ​ຫວ່າງ​ການ​ຫັນ​ປ່ຽນ​ທີ່​ສະ​ດວກ​ແລະ​ຄວາມ​ວຸ້ນ​ວາຍ​ທາງ​ການ​ເມືອງ.

ຄວາມໂປ່ງໃສຊະນະທຸກຄັ້ງ. ແບ່ງປັນເຫດຜົນສະເພາະສໍາລັບການສະຫຼັບ — ບໍ່ວ່າຈະເປັນເຫດຜົນອັນດີເລີດຂອງ Claude ກ່ຽວກັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ສະເພາະຂອງທ່ານ, ລາຄາທີ່ດີກວ່າໃນຂະຫນາດ, ອັດຕາການຫມອງຄ້ໍາຫຼຸດລົງ, ຫຼືປ່ອງຢ້ຽມບໍລິບົດ 200K ທີ່ກໍາຈັດການແກ້ໄຂ chunking ທີມງານຂອງທ່ານກຽດຊັງ. ສຳຮອງມັນດ້ວຍຂໍ້ມູນຈາກໄລຍະການທົດສອບເງົາຂອງທ່ານ. ເມື່ອ​ຄົນ​ໃດ​ຜູ້​ໜຶ່ງ​ເຫັນ​ວ່າ Claude ສ້າງ​ຄວາມ​ຜິດ​ພາດ​ໜ້ອຍ​ລົງ 34% ໃນ​ຂະ​ບວນ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ສະ​ເພາະ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ, ຄວາມ​ຕ້ານ​ທານ​ຈະ​ລະ​ເຫີຍ​ໄປ​ໄວ.

ກຳນົດ "Claude champion" ໃນແຕ່ລະທີມ — ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງທີ່ລົງເລິກຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບ ແລະ ກາຍເປັນແຫຼ່ງທີ່ມາເພື່ອການເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະ ແກ້ໄຂບັນຫາ. ຮູບແບບຄວາມຊ່ຽວຊານທີ່ແຈກຢາຍນີ້ຂະຫຍາຍໄດ້ດີກວ່າການສ້າງທຸກຄຳຖາມຜ່ານທີມ AI ດຽວ. ພາຍໃນໜຶ່ງເດືອນ, ແຊ້ມເຫຼົ່ານີ້ຈະຄົ້ນພົບຄວາມສາມາດທີ່ບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນແຜນທີ່ເສັ້ນທາງການເຄື່ອນຍ້າຍເດີມ.

ການວັດແທກຄວາມສຳເລັດຫຼັງຈາກສະວິດ

ກຳ​ນົດ​ຕົວ​ຊີ້​ວັດ​ຄວາມ​ສຳ​ເລັດ​ຂອງ​ທ່ານ​ກ່ອນ​ທີ່​ທ່ານ​ຈະ​ເລີ່ມ​ເຄື່ອນ​ຍ້າຍ, ບໍ່​ແມ່ນ​ຫຼັງ. ຕົວຊີ້ວັດທີ່ມີຄວາມຫມາຍທີ່ສຸດສໍາລັບການສະຫຼັບຕົວແບບ AI ໂດຍປົກກະຕິຈະຕົກເປັນສາມປະເພດ:

• ຄຸນ​ນະ​ພາບ​ຜົນ​ໄດ້​ຮັບ: ການ​ວັດ​ແທກ​ຄວາມ​ຖືກ​ຕ້ອງ, ຄວາມ​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ, ແລະ​ຄວາມ​ສອດ​ຄ່ອງ​ໂດຍ​ນໍາ​ໃຊ້​ມາດ​ຖານ​ການ​ປະ​ເມີນ​ຜົນ​ດຽວ​ກັນ​ທີ່​ທ່ານ​ໄດ້​ນໍາ​ໃຊ້​ໃນ​ລະ​ຫວ່າງ​ການ​ທົດ​ສອບ​ເງົາ. ຕິດຕາມອັດຕາການຕົກຕະລຶງ, ການປະຕິບັດຕາມການຈັດຮູບແບບ ແລະອັດຕາການສໍາເລັດໜ້າວຽກໃນທົ່ວທຸກຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ເຄື່ອນຍ້າຍ.
• ປະສິດທິພາບການດຳເນີນການ: ຕິດຕາມຄວາມແຝງ, ການນຳໃຊ້ໂທເຄັນ ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ຄຳຮ້ອງຂໍ. ປະສິດທິພາບຂອງ Claude ດ້ວຍການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ສັ້ນກວ່າມັກຈະເຮັດໃຫ້ເກີດການປະຫຍັດຕົ້ນທຶນທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ — ບາງທີມລາຍງານການຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ຈ່າຍຂອງ token 20-40% ສໍາລັບຄຸນນະພາບຜົນຜະລິດທີ່ທຽບເທົ່າ.
• ຄວາມໄວຂອງທີມ: ຕິດຕາມຄວາມໄວຂອງທີມງານຂອງທ່ານສາມາດສ້າງຄຸນສົມບັດໃໝ່ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຫຼັງຈາກການເຄື່ອນຍ້າຍ. ຖ້າຮູບແບບໃຫມ່ແມ່ນດີກວ່າຢ່າງແທ້ຈິງ, ການພັດທະນາຄຸນສົມບັດຄວນເລັ່ງ. ຖ້າທີມງານຂອງທ່ານໃຊ້ເວລາຫຼາຍກວ່າທີ່ຈະຕໍ່ສູ້ກັບຕົວແບບຫຼັງຈາກສະວິດ, ມີບາງຢ່າງຜິດພາດໃນໄລຍະການແປພາສາທັນທີ.
• ອັດຕາຄວາມຜິດພາດ ແລະການເພີ່ມຂຶ້ນ: ສໍາລັບຄຸນສົມບັດ AI ທີ່ປະເຊີນກັບລູກຄ້າ, ຕິດຕາມປີ້ສະຫນັບສະຫນູນ ແລະອັດຕາການເພີ່ມຂຶ້ນ. ການຍ້າຍຖິ່ນຖານທີ່ປະຕິບັດໄດ້ດີຄວນສະແດງອັດຕາຄວາມຜິດພາດທີ່ຮາບພຽງ ຫຼືຫຼຸດລົງພາຍໃນ 30 ມື້ທໍາອິດ.

ກວດເບິ່ງການວັດແທກເຫຼົ່ານີ້ຢູ່ທີ່ 7, 30, ແລະ 90 ມື້ຫຼັງການຍ້າຍຖິ່ນຖານ. ການກວດ 7 ມື້ ຈັບບັນຫາສ້ວຍແຫຼມ. ການທົບທວນຄືນ 30 ມື້ຢືນຢັນຄວາມຫມັ້ນຄົງ. ການປະເມີນ 90 ມື້ເປີດເຜີຍຜົນກະທົບໃນໄລຍະຍາວທີ່ແທ້ຈິງ, ລວມທັງຜົນປະໂຫຍດທີ່ຕ້ອງໃຊ້ເວລາໃນການປະສົມ - ເຊັ່ນ: ການຫຼຸດຜ່ອນການບໍາລຸງຮັກສາທັນທີແລະຮອບວຽນຄຸນສົມບັດທີ່ໄວຂຶ້ນ.

ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການລໍຖ້າ

ທຸກໆເດືອນທີ່ທ່ານເລື່ອນເວລາການເຄື່ອນຍ້າຍທີ່ການທົດສອບຂອງທ່ານໄດ້ຮັບການກວດສອບແລ້ວແມ່ນເປັນເດືອນທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນຕົວແບບທີ່ໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຕໍ່າກວ່າສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ສະເພາະຂອງທ່ານ. ໃນພູມສັນຖານທີ່ມີການແຂ່ງຂັນທີ່ 138,000 ທຸລະກິດໃນເວທີເຊັ່ນ Mewayz ກໍາລັງໃຊ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ໃຊ້ AI ຢູ່ທົ່ວທຸກພະແນກ - ຈາກການປຸງແຕ່ງເງິນເດືອນໄປສູ່ກະແສການຈອງຂອງລູກຄ້າ - ການປະຕິບັດກັບກະດູກສັນຫຼັງ AI ທີ່ເຫມາະສົມແມ່ນຂໍ້ເສຍທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ, ບໍ່ແມ່ນທິດສະດີ.

ທີມ​ງານ​ທີ່​ປ່ຽນ​ຢ່າງ​ສຳ​ເລັດ​ຜົນ​ສ່ວນ​ໃຫຍ່​ມີ​ລັກ​ສະ​ນະ​ທຳ​ມະ​ດາ: ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ຮັກ​ສາ​ການ​ເຄື່ອນ​ຍ້າຍ​ເປັນ​ການ​ປັບ​ປຸງ​ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ, ບໍ່​ແມ່ນ​ວຽກ​ງານ​ດ້ານ​ວິ​ຊາ​ການ. ພວກເຂົາເຈົ້າສື່ສານຜົນປະໂຫຍດຢ່າງຊັດເຈນ, ປະຕິບັດວິທີການ, ແລະວັດແທກຢ່າງເຂັ້ມງວດ. ເຂົາເຈົ້າບໍ່ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນໃໝ່ — ພວກເຂົາຍົກລະດັບ. ແລະເມື່ອສະຫຼັບສຳເລັດແລ້ວ, ປະຕິກິລິຍາທົ່ວໄປແມ່ນຄືກັນ: "ພວກເຮົາຄວນເຮັດອັນນີ້ໄວກວ່ານີ້."

ການເຕືອນຂອງທ່ານສາມາດໂອນໄດ້. ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານແມ່ນຂອງເຈົ້າ. ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທ່ານຈະຢູ່ລອດຈາກສະວິດ. ສິ່ງ​ດຽວ​ທີ່​ທ່ານ​ຈະ​ສູນ​ເສຍ​ແມ່ນ​ຂໍ້​ຈໍາ​ກັດ​ທີ່​ທ່ານ​ໄດ້​ເຮັດ​ວຽກ​ກ່ຽວ​ກັບ​ການ​.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ເປັນຫຍັງການປ່ຽນໄປໃຊ້ Claude ຈຶ່ງຄຸ້ມຄ່າ?

Claude ເກັ່ງ​ໃນ​ການ​ໃຫ້​ເຫດຜົນ​ທີ່​ຊັບ​ຊ້ອນ, ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ອັດ​ຕາ​ການ​ຫມອງ​ຄ້ຳ​ທີ່​ຫຼຸດ​ລົງ, ແລະ​ຈັດ​ການ​ຄຳ​ແນະ​ນຳ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ໜ້າ​ເຊື່ອ​ຖື​ສູງ. ນີ້ແປວ່າຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍຂຶ້ນສໍາລັບວຽກງານທຸລະກິດທີ່ສໍາຄັນ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການກວດສອບຄວາມຈິງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການແກ້ໄຂຄູ່ມື. ມັນ​ເປັນ​ການ​ປັບ​ປຸງ​ຍຸດ​ທະ​ສາດ​ສໍາ​ລັບ​ທີມ​ທີ່​ຈັດ​ລໍາ​ດັບ​ຄວາມ​ຖືກ​ຕ້ອງ​ແລະ​ຄວາມ​ເລິກ​ເກີນ​ຄວາມ​ໄວ​ຂອງ​ວັດ​ຖຸ​ດິບ​, ບໍ່​ໄດ້​ກວດ​ກາ​.

ພວກເຮົາຈະຍ້າຍການເຕືອນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງພວກເຮົາໄດ້ແນວໃດ?

ທ່ານ​ບໍ່​ຈໍາ​ເປັນ​ຕ້ອງ​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​ຈາກ​ຕົ້ນ​. API ຂອງ Claude ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບຕົວແບບອື່ນໆ, ດັ່ງນັ້ນການກະຕຸ້ນເຕືອນຈໍານວນຫຼາຍເຮັດວຽກດ້ວຍການປັບຕົວຫນ້ອຍທີ່ສຸດ. ສຸມໃສ່ການຕອບຄືນການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ສໍາຄັນ, ຍ້ອນວ່າ Claude ມັກຈະປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າດ້ວຍຄໍາແນະນໍາທີ່ຊັດເຈນຫນ້ອຍ. ສໍາລັບການຊີ້ນໍາທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ເວທີເຊັ່ນ Mewayz ສະເຫນີ 207 ໂມດູນເພື່ອຊ່ວຍປັບປຸງການເຕືອນຂອງທ່ານສໍາລັບຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງ Claude.

ການ​ເຊື່ອມ​ໂຍງ​ໃນ​ປັດ​ຈຸ​ບັນ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​ຍັງ​ຄົງ​ເຮັດ​ໄດ້​ບໍ?

ໃນກໍລະນີຫຼາຍທີ່ສຸດ, ແມ່ນແລ້ວ. ນັບຕັ້ງແຕ່ Claude ສະເຫນີຈຸດສິ້ນສຸດ API ມາດຕະຖານ, ທ່ານມັກຈະສາມາດປ່ຽນແທນລະຫັດ API ແລະ URL ພື້ນຖານໃນການເຊື່ອມໂຍງກັບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງທ່ານ. ຄຸນສົມບັດຂັ້ນສູງບາງອັນອາດຕ້ອງການການປ່ຽນແປງການຕັ້ງຄ່າເລັກນ້ອຍ, ແຕ່ການສ້າງຄືນໃຫມ່ຄົບຖ້ວນແມ່ນບໍ່ຄ່ອຍຈໍາເປັນ. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ການຫັນປ່ຽນທາງເທັກນິກມີຄວາມຄ່ອງແຄ້ວຢ່າງແປກໃຈ.

ວິທີທົດສອບ Claude ທີ່ຄຸ້ມຄ່າທີ່ສຸດແມ່ນຫຍັງ?

ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​ດ້ວຍ​ໂຄງ​ການ​ທົດ​ລອງ​ໂດຍ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ລະ​ດັບ​ຟຣີ​ຂອງ Claude ເພື່ອ​ວັດ​ແທກ​ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບ​. ສຳລັບທີມທີ່ຕ້ອງການການສະໜັບສະໜູນທີ່ສົມບູນ, ການສະໝັກໃຊ້ການບໍລິການເຊັ່ນ: Mewayz ($19/ເດືອນ) ໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງຫ້ອງສະໝຸດອັນກວ້າງໃຫຍ່ຂອງ 207 ໂມດູນທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ອນ, ໃຫ້ທ່ານທົດສອບ ແລະປະຕິບັດ Claude ໃນທົ່ວກໍລະນີການນຳໃຊ້ຕ່າງໆ ໂດຍບໍ່ມີການລົງທຶນລ່ວງໜ້າ.