การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหมายถึงการกำหนดและการดำเนินการของการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพตามการวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกเพื่อให้บรรลุเป้าหมายและค่านิยมของแต่ละบุคคลหรือองค์กร การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีประโยชน์มากมาย เช่น ปรับปรุงความเป็นกลาง ประสิทธิภาพ คุณภาพ และการตรวจสอบย้อนกลับของการตัดสินใจ และการส่งเสริมนวัตกรรม ความสามารถในการแข่งขัน และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องของบุคคลหรือองค์กร นอกจากนี้ยังมีความยากลำบากมากมายในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เช่น ความจำเป็นในการสร้างวัฒนธรรมข้อมูล ความสามารถของข้อมูล การกำกับดูแลข้อมูลและแพลตฟอร์มข้อมูล และการแก้ปัญหาความท้าทายในการรวบรวมข้อมูล การบูรณาการ การวิเคราะห์ การนำเสนอ และการประยุกต์ใช้

เทคโนโลยี Web3 และ AI เป็นแนวโน้มเทคโนโลยีที่พลิกโฉมสองเทรนด์ซึ่งนำเสนอความเป็นไปได้และโอกาสใหม่ๆ สำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล Web3 หมายถึงอินเทอร์เน็ตยุคใหม่ที่ใช้บล็อกเชน การกระจายอำนาจ และเศรษฐกิจการเข้ารหัส ซึ่งสามารถตระหนักถึงความปลอดภัยของข้อมูล ความโปร่งใส และความเป็นอิสระ AI หมายถึงปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้เทคโนโลยี เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งสามารถเข้าใจ สร้าง และประยุกต์ใช้ข้อมูลได้

เมื่อรวมเทคโนโลยี Web3 และ AI เราสามารถสร้างระบบนิเวศใหม่ล่าสุดของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพื่อให้ทุกคนสามารถมีส่วนร่วมในการจัดเตรียม แบ่งปัน วิเคราะห์ และประยุกต์ใช้ข้อมูล และตระหนักถึงชีวิตดิจิทัลส่วนบุคคลและอัจฉริยะ ในระบบนิเวศนี้ เราสามารถใช้การรวมกันของ LLM+ฐานข้อมูลเวกเตอร์+เทคโนโลยี Langchain เพื่อทำการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล LLM หมายถึงความเข้าใจภาษาธรรมชาติและเทคโนโลยีการสร้างตามแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model) ซึ่งสามารถประมวลผลข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ ถูกต้อง และหลากหลาย ฐานข้อมูลเวกเตอร์หมายถึงเทคโนโลยีการจัดเก็บและจัดการข้อมูลแบบหลายมิติแบบเวกเตอร์ ซึ่งสามารถดำเนินการสืบค้นข้อมูลตัวเลขได้อย่างรวดเร็ว ยืดหยุ่น และชาญฉลาด Langchain หมายถึงเทคโนโลยีการสื่อสารข้อมูลข้ามโดเมนและข้ามภาษาที่ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนและ AI ซึ่งสามารถระบุและสร้างภาพ เสียง วิดีโอ ฯลฯ ได้อย่างปลอดภัย โปร่งใส และเป็นอิสระ

การใช้การรวมกันของ LLM+ฐานข้อมูลเวกเตอร์+เทคโนโลยี Langchain ทำให้เราสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลตามลิงค์เก้าลิงค์ต่อไปนี้:

ระบุปัญหา: ชี้แจงวัตถุประสงค์ ขอบเขต ผลกระทบ และความคาดหวังของการตัดสินใจ พร้อมทั้งสมมติฐาน อคติ และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง

การรวบรวมข้อมูล: ตามความต้องการของปัญหา เลือกแหล่งข้อมูล ชนิด คุณภาพ และปริมาณที่เหมาะสม ตลอดจนวิธีการและเครื่องมือในการเก็บรวบรวมข้อมูลที่สมเหตุสมผล

จัดระเบียบข้อมูล: ทำความสะอาด แปลงร่าง ผสาน ทำให้ข้อมูลดิบที่รวบรวมได้เสร็จสมบูรณ์และสร้างมาตรฐานเพื่อปรับปรุงการใช้งานและความสอดคล้องของข้อมูล

จัดระเบียบข้อมูล: ทำความสะอาด แปลงร่าง ผสาน ทำให้ข้อมูลดิบที่รวบรวมได้เสร็จสมบูรณ์และสร้างมาตรฐานเพื่อปรับปรุงการใช้งานและความสอดคล้องของข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูล: ใช้เทคนิคและวิธีการที่เหมาะสม เช่น สถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และปัญญาประดิษฐ์ เพื่อดำเนินการสำรวจ เชิงพรรณนา คาดการณ์ และวิเคราะห์เชิงสาเหตุของข้อมูลที่จัดเรียงในระดับต่างๆ เพื่อค้นหากฎและแนวโน้มที่อยู่เบื้องหลังข้อมูล ความผิดปกติ และ ความสัมพันธ์

นำเสนอข้อมูล: ใช้แผนภูมิ รายงาน แดชบอร์ด เรื่องราว ฯลฯ เพื่อนำเสนอผลการวิเคราะห์ต่อผู้มีอำนาจตัดสินใจหรือผู้เกี่ยวข้องด้วยวิธีที่ชัดเจน กระชับ น่าเชื่อถือ และน่าสนใจ เพื่อให้เข้าใจและแยกแยะข้อมูลได้

ประเมินข้อมูล: ตรวจสอบความถูกต้อง ตีความ ประเมิน และให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลการวิเคราะห์เพื่อตรวจสอบความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ ความน่าเชื่อถือ และคุณค่า และดูว่าตรงตามความต้องการและความคาดหวังของปัญหาหรือไม่

การประยุกต์ใช้ข้อมูล: จากผลการประเมิน กำหนดแผนปฏิบัติการที่เป็นไปได้และแปลงเป็นงานเฉพาะและตัวบ่งชี้เพื่อง่ายต่อการนำไปใช้และติดตามผล

ปรับข้อมูลให้เหมาะสม: ตามผลลัพธ์ของแอปพลิเคชัน รวบรวมข้อมูลความคิดเห็นอย่างต่อเนื่อง และปรับและปรับปรุงคำจำกัดความของปัญหา การรวบรวมข้อมูล วิธีการวิเคราะห์ วิธีการนำเสนอ ฯลฯ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการตัดสินใจ

ข้อมูลที่ใช้ร่วมกัน: สื่อสารและทำงานร่วมกันในกระบวนการและผลลัพธ์ของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลกับบุคคลที่เกี่ยวข้องทั้งภายในและภายนอกบุคคลเพื่ออำนวยความสะดวกในการเผยแพร่ความรู้ การแลกเปลี่ยนประสบการณ์ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

ลิงก์ทั้งเก้านี้เป็นแกนหลักของแอปพลิเคชันอัจฉริยะดิจิทัลส่วนบุคคลในการแก้ปัญหา พวกเขาสามารถช่วยให้เราตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลในสถานการณ์ต่างๆ เช่น: การเลือกอาชีพ การซื้อสินค้า การลงทุนในการจัดการทางการเงิน การวางแผนการเดินทาง ฯลฯ โดยใช้เทคโนโลยี Web3 และ AI เราสามารถบรรลุความปลอดภัยของข้อมูล ความโปร่งใส และความเป็นอิสระ ตลอดจนการทำความเข้าใจข้อมูล การสร้าง และการประยุกต์ใช้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงคุณภาพและประสิทธิภาพการตัดสินใจของเรา และบรรลุเป้าหมายและค่านิยมของเรา

เพื่อแสดงให้เห็นถึงสถานการณ์การใช้งานส่วนบุคคลแบบดิจิทัลและอัจฉริยะของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในเทคโนโลยี Web3 และ AI โดยเฉพาะ เราสามารถยกตัวอย่าง: การเลือกอาชีพ การเลือกอาชีพเป็นปัญหาการตัดสินใจที่สำคัญและซับซ้อน ซึ่งเกี่ยวข้องกับหลายๆ ด้าน เช่น ความสนใจส่วนบุคคล ความสามารถ ค่านิยม รายได้ การเติบโต และความพึงพอใจ การใช้การรวมกันของ LLM + ฐานข้อมูลเวกเตอร์ + เทคโนโลยี Langchain เราสามารถทำตามขั้นตอนด้านล่างเพื่อทำการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล:

• ระบุปัญหา: เป้าหมายของเราคือการหาอาชีพที่จะทำให้เราพึงพอใจ มีความสุข และสมหวัง ขอบเขตของเราคืออาชีพที่เป็นไปได้ทั้งหมด ผลกระทบของเราคือการพัฒนาในอนาคตและคุณภาพชีวิตของเรา ความคาดหวังของเราคือการหาอาชีพที่เหมาะสมกับเรา บุคลิกภาพ ความสามารถ และค่านิยม สมมติฐานของเราคืออาชีพที่แตกต่างกันมีลักษณะความต้องการและผลตอบแทนที่แตกต่างกัน อคติของเราคือเราอาจมีความคิดเกี่ยวกับอาชีพบางอย่างเป็นอุปาทาน ความเสี่ยงของเราคือเราอาจเลือกอาชีพที่ไม่เหมาะสมหรือเป็นที่ต้องการ

• การรวบรวมข้อมูล: เราสามารถใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อสร้างแพลตฟอร์มสำหรับการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลทั่วทั้งเครือข่าย เพื่อให้ทุกคนสามารถมีส่วนร่วมในการให้ข้อมูล เช่น บุคคล สถาบัน องค์กร รัฐบาล ฯลฯ เราอาจรวบรวมข้อมูลจาก แหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น แบบทดสอบอาชีพออนไลน์ คู่มืออาชีพ ตำแหน่งงาน รายงานอุตสาหกรรม แบบสำรวจเงินเดือน ข้อมูลการจ้างงาน ฯลฯ เราสามารถเลือกประเภทข้อมูลต่างๆ เช่น ข้อความ ตัวเลข รูปภาพ เสียง วิดีโอ ฯลฯ เราสามารถคัดกรองข้อมูลตามคุณภาพและปริมาณของข้อมูล เช่น ความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ ความทันเวลา ความเกี่ยวข้อง ความสมบูรณ์ ความเป็นตัวแทน ฯลฯ เราสามารถใช้วิธีการและเครื่องมือในการเก็บรวบรวมข้อมูลที่สมเหตุสมผล เช่น แบบสอบถาม การสัมภาษณ์ การสังเกต โปรแกรมรวบรวมข้อมูล API ฯลฯ เราสามารถใช้สัญญาอัจฉริยะเพื่อจูงใจผู้ร่วมให้ข้อมูล เช่น การออกโทเค็น

• การล้างข้อมูล: เราสามารถจัดระเบียบข้อมูลดิบที่รวบรวมได้ เช่น ลบข้อมูลที่ซ้ำกัน ข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่เกี่ยวข้อง แปลงข้อมูลในรูปแบบหรือการเข้ารหัสที่แตกต่างกัน รวมข้อมูลจากแหล่งหรือประเภทต่างๆ กรอกข้อมูลที่ขาดหายไปหรือไม่เพียงพอ สร้างมาตรฐานข้อมูลในหน่วยต่างๆ หรือมาตรการ ฯลฯ เราสามารถใช้ LLM + ฐานข้อมูลเวกเตอร์ + เทคโนโลยี Langchain เพื่อช่วยเราจัดระเบียบข้อมูล ตัวอย่างเช่น ใช้ LLM เพื่อดึงข้อมูลสำคัญเป็นข้อความ ใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลหลายมิติ และใช้ Langchain เพื่อ บรรลุการแลกเปลี่ยนข้อมูลข้ามภาษาและข้ามโดเมน

• วิเคราะห์ข้อมูล: เราสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่จัดเรียง เช่น ใช้ LLM เพื่อทำความเข้าใจและสร้างภาษาธรรมชาติสำหรับข้อความ ใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อดำเนินการทางคณิตศาสตร์และวิเคราะห์สถิติเกี่ยวกับตัวเลข ใช้ Langchain เพื่อวิเคราะห์ภาพ เสียง วิดีโอ ฯลฯ สำหรับ การรับรู้ภาพและการได้ยินและการสร้าง เราสามารถทำการวิเคราะห์ในระดับต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงสำรวจ (ค้นหาว่ามีอาชีพใดบ้างในข้อมูล) การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (อธิบายลักษณะ ความต้องการ และผลตอบแทนของแต่ละอาชีพ) การวิเคราะห์เชิงทำนาย (ทำนายการพัฒนาของแต่ละอาชีพใน แนวโน้มและโอกาสในอนาคต), Causality Analysis (วิเคราะห์ว่าปัจจัยใดส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงานและความพึงพอใจของแต่ละอาชีพ) เป็นต้น เราสามารถรับข้อมูลเชิงลึกผ่านการวิเคราะห์ เช่น อาชีพที่เหมาะกับความสนใจ ความสามารถ และค่านิยมของเรา อาชีพไหนมีรายได้สูงและมีโอกาสเติบโต อาชีพไหนมีความกดดันและความเสี่ยงในการแข่งขันต่ำ เป็นต้น

• นำเสนอข้อมูล: เราสามารถใช้แผนภูมิ รายงาน แดชบอร์ด เรื่องราว ฯลฯ เพื่อนำเสนอผลการวิเคราะห์แก่ตนเองหรือบุคคลที่เกี่ยวข้องด้วยวิธีที่ชัดเจน กระชับ น่าเชื่อถือ และน่าสนใจ ตัวอย่างเช่น การใช้ LLM เพื่อสร้างข้อความหรือเสียงสรุป และ ข้อเสนอแนะ ใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อสร้างการจัดอันดับและการเปรียบเทียบที่เป็นตัวเลขหรือกราฟิก ใช้ Langchain เพื่อสร้างตัวอย่างและกรณีของภาพ เสียง วิดีโอ ฯลฯ เราสามารถทำให้ตนเองหรือผู้ที่เกี่ยวข้องเข้าใจและแยกแยะข้อมูลได้ง่ายขึ้นด้วยการนำเสนอ เช่น เข้าใจข้อดี ข้อเสีย และความเหมาะสมของแต่ละอาชีพ เปรียบเทียบผลประโยชน์และต้นทุนของอาชีพต่างๆ ดูสถานการณ์และประสบการณ์จริงของอาชีพต่างๆ เป็นต้น

• ประเมินข้อมูล: เราสามารถตรวจสอบ ตีความ ประเมิน และให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่นำเสนอ เช่น ตรวจสอบว่าข้อมูลถูกต้อง น่าเชื่อถือ ทันเวลาและตรงประเด็น อธิบายตรรกะ เหตุผล ความหมายและคุณค่าเบื้องหลังข้อมูล และประเมิน ความต้องการของข้อมูลสำหรับคำถามและระดับความพึงพอใจของความคาดหวัง ความรู้สึก และผลกระทบของข้อมูลป้อนกลับที่มีต่อตนเองหรือผู้ที่เกี่ยวข้อง เราสามารถตรวจสอบความถูกต้อง ความเชื่อถือได้ ความมีเหตุผล และคุณค่าของข้อมูลผ่านการประเมินว่าตรงกับความต้องการและความคาดหวังของปัญหาหรือไม่ เช่น ยืนยันว่าอาชีพใดน่าสนใจ มีความสามารถ และสอดคล้องกับค่านิยมของเรามากที่สุด ตรวจสอบว่าอาชีพใด อาชีพคืออาชีพที่เรามีรายได้เติบโตและพึงพอใจมากที่สุดประเมินว่าอาชีพไหนที่เราเต็มใจเลือกและแนะนำมากที่สุด ฯลฯ

• การนำข้อมูลไปใช้: จากผลการประเมิน เราสามารถจัดทำแผนปฏิบัติการที่เป็นไปได้และแปลงเป็นงานและตัวบ่งชี้ที่เฉพาะเจาะจง เช่น การกำหนดอาชีพที่เราต้องการเลือกหรือสมัคร การกำหนดเงื่อนไขและความสามารถที่เราต้องการเตรียมหรือ ปรับปรุง กำหนดเป้าหมายและมาตรฐานที่เราต้องการบรรลุหรือเกินกว่านั้น เราสามารถนำการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไปใช้ในการปฏิบัติจริง และนำไปปฏิบัติและตรวจสอบประสิทธิผลและประสิทธิภาพ เช่น การสมัครหรือสัมภาษณ์อาชีพที่เราเลือก การเรียนรู้หรือการฝึกอบรมความรู้หรือทักษะที่เราต้องการ การทำให้สำเร็จหรือเพิ่มประสิทธิภาพของงาน เรากำหนดหรือสิ่งของเป็นต้น

• การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล: เราสามารถรวบรวมข้อมูลความคิดเห็นได้อย่างต่อเนื่องตามผลลัพธ์ของแอปพลิเคชัน และปรับและปรับปรุงคำจำกัดความของปัญหา การรวบรวมข้อมูล วิธีการวิเคราะห์ วิธีการนำเสนอ ฯลฯ ตัวอย่างเช่น ตรวจสอบวัตถุประสงค์ ขอบเขต ผลกระทบ และความคาดหวังของเราอีกครั้ง อาชีพ การเลือกแหล่งข้อมูล ประเภท คุณภาพ และปริมาณที่เหมาะสมตามปัญหาและโอกาสที่เราพบในอาชีพ การนำข้อมูลที่เหมาะสมไปใช้ใหม่ตามกฎหมายและแนวโน้มที่เราพบในอาชีพ วิเคราะห์เทคนิคและวิธีการ ปรับเปลี่ยนและนำเสนอข้อมูล ในรูปแบบที่มีประสิทธิภาพตามข้อเสนอแนะและคำแนะนำที่เราได้รับในวิชาชีพของเรา เราสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพ และบรรลุการปรับปรุงและนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง เช่น: การปรับหรือเปลี่ยนอาชีพที่เราเลือกหรือสมัคร การปรับปรุงหรือขยายเงื่อนไขและความสามารถที่เราเตรียมหรือปรับปรุง การแก้ไขหรือปรับปรุงการบรรลุของเราหรือเกินเป้าหมายและมาตรฐาน ฯลฯ

• ข้อมูลที่ใช้ร่วมกัน: เราสามารถใช้เทคโนโลยี blockchain เพื่อสร้างแพลตฟอร์มแบ่งปันข้อมูลแบบกระจายและทำงานร่วมกัน ทำให้ข้อมูลฟิลด์แนวตั้งที่ยอดเยี่ยมเข้าสู่ฐานข้อมูลเวกเตอร์สาธารณะเพื่อสร้างรูปแบบการแบ่งปันที่มีแรงจูงใจ เช่น การรักษาพยาบาล การศึกษา การเงิน ความบันเทิง การรอคอย เราสามารถสื่อสารและทำงานร่วมกันในกระบวนการและผลลัพธ์ของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลกับบุคคลที่เกี่ยวข้องทั้งภายในและภายนอกของเรา เช่น แบ่งปันเหตุผลและประสบการณ์ในการเลือกอาชีพกับครอบครัว เพื่อน เพื่อนร่วมงาน ที่ปรึกษา ฯลฯ และสื่อสารกับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม เพื่อนร่วมงาน และคู่แข่ง แลกเปลี่ยนวิธีการและข้อมูลเชิงลึกของเราในการวิเคราะห์อุตสาหกรรม และร่วมมือกับนายจ้าง ลูกค้า คู่ค้า ฯลฯ ในการประยุกต์ใช้โปรแกรมและผลลัพธ์ของอุตสาหกรรม เราสามารถใช้สัญญาอัจฉริยะเพื่ออนุญาตและดูแลผู้ใช้ข้อมูลที่แบ่งปัน ตัวอย่างเช่น: การตั้งค่าสิทธิ์การเข้าถึง การเรียกเก็บค่าธรรมเนียม การติดตามและการติดตาม ฯลฯ เราสามารถใช้การรวมกันของ LLM+ฐานข้อมูลเวกเตอร์+เทคโนโลยี Langchain เพื่อประเมินและให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับ มูลค่าและผลกระทบของข้อมูลที่ใช้ร่วมกัน เช่น ใช้ LLM เพื่อสร้างข้อมูลสรุปและข้อเสนอแนะ ใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อสร้างการจัดอันดับและเปรียบเทียบข้อมูล และใช้ Langchain เพื่อสร้างตัวอย่างและกรณีของข้อมูล เราสามารถส่งเสริมการเผยแพร่ความรู้ แลกเปลี่ยนประสบการณ์และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด ขยายอิทธิพลและความสามารถในการแข่งขันผ่านการแบ่งปัน

สรุปแล้ว

การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลคือวิธีการตัดสินใจและดำเนินการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพโดยอิงจากการวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึก ซึ่งสามารถช่วยให้เราบรรลุเป้าหมายและค่านิยมส่วนบุคคลหรือขององค์กร เทคโนโลยี Web3 และ AI เป็นแนวโน้มเทคโนโลยีที่พลิกโฉมสองเทรนด์ซึ่งนำเสนอความเป็นไปได้และโอกาสใหม่ๆ สำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เมื่อรวมเทคโนโลยี Web3 และ AI เราสามารถสร้างระบบนิเวศใหม่ล่าสุดของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพื่อให้ทุกคนสามารถมีส่วนร่วมในการจัดเตรียม แบ่งปัน วิเคราะห์ และประยุกต์ใช้ข้อมูล และตระหนักถึงชีวิตดิจิทัลส่วนบุคคลและอัจฉริยะ ในระบบนิเวศนี้ เราสามารถใช้การรวมกันของ LLM+ฐานข้อมูลเวกเตอร์+เทคโนโลยี Langchain เพื่อทำการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ลิงก์ทั้งเก้านี้เป็นแกนหลักของแอปพลิเคชันอัจฉริยะดิจิทัลส่วนบุคคลในการแก้ปัญหา พวกเขาสามารถช่วยให้เราตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลในสถานการณ์ต่างๆ เช่น: การเลือกอาชีพ การซื้อสินค้า การลงทุนในการจัดการทางการเงิน การวางแผนการเดินทาง ฯลฯ โดยใช้เทคโนโลยี Web3 และ AI เราสามารถบรรลุความปลอดภัยของข้อมูล ความโปร่งใส และความเป็นอิสระ ตลอดจนการทำความเข้าใจข้อมูล การสร้าง และการประยุกต์ใช้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงคุณภาพและประสิทธิภาพการตัดสินใจของเรา และบรรลุเป้าหมายและค่านิยมของเรา

FlerkenS เป็นแพลตฟอร์มแอปพลิเคชัน AI ส่วนบุคคลแบบกระจายศูนย์ อิงตามเครือข่าย Web3 ที่ช่วยให้ผู้ใช้บรรลุการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล และให้บริการดิจิทัลและอัจฉริยะแบบไร้พรมแดนแก่ผู้ใช้

FlerkenS สร้างตลาด AI ผู้เผยแพร่ AI และระบบปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) แบบเปิดและปรับขนาดได้ AI-DSL ช่วยให้แอปพลิเคชันและบริการ AI ประเภทและสาขาต่างๆ สามารถทำงานร่วมกันและโต้ตอบกันได้ผ่านฐานข้อมูลเวกเตอร์ส่วนบุคคล (Personal Vector Database) + โซลูชันเทคโนโลยี Langchain (โซลูชันเทคโนโลยี Langchain) + เส้นทางการใช้งานเทคโนโลยีแบบจำลองขนาดใหญ่ ช่วยให้ผู้ใช้ เพื่อรับบริการ AI ส่วนบุคคล และดำเนินการแบบจุดต่อจุดกับผู้ให้บริการภายใต้เทคโนโลยี AI ในสภาพแวดล้อมเครือข่ายแบบกระจาย การเชื่อมต่อเพื่อสร้างธุรกิจอัจฉริยะ AI แบบกระจายและเศรษฐกิจ AI แบบกระจาย

แอปพลิเคชันแรกของ FlerkenS: การวางแผนอาชีพอย่างชาญฉลาดโดยใช้ Web3+AI ซึ่งสามารถให้คำแนะนำการพัฒนาอาชีพส่วนบุคคลตามข้อมูลส่วนบุคคล ความสนใจ ความสามารถ และเป้าหมายของผู้ใช้ รวมถึงการวางแผนอาชีพ การฝึกอบรม และคำแนะนำด้านอาชีพรออยู่ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยผู้ใช้แก้ปัญหาในที่ทำงานและพัฒนาทักษะทางวิชาชีพและความมั่นใจผ่านบทสนทนาและการโต้ตอบ