ပိုမိုကောင်းမွန်သော Qlik ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် GPT-n ကို အသုံးပြုခြင်း။

သင်သိသည့်အတိုင်း၊ ကျွန်ုပ်နှင့်ကျွန်ုပ်တို့အဖွဲ့သည် Qlik အသိုင်းအဝိုင်းသို့ Qlik နှင့် Git ပေါင်းစပ်ထားသော ဘရောက်ဆာ extension တစ်ခုကို အခြား windows များသို့မပြောင်းဘဲ ဒက်ရှ်ဘုတ်များအတွက် ပုံသေးများပြုလုပ်ကာ ဒက်ရှ်ဘုတ်ဗားရှင်းများကို ချောမွေ့စွာသိမ်းဆည်းနိုင်စေပါသည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Qlik developer များအား အချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ သက်သာစေပြီး နေ့စဉ်နေ့တိုင်း စိတ်ဖိစီးမှုကို လျှော့ချပေးပါသည်။

Qlik ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် နေ့စဉ်လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် နည်းလမ်းများကို အမြဲရှာဖွေနေပါသည်။ ထို့ကြောင့် OpenAI သို့မဟုတ် Large Language Model ဖြင့် အများအားဖြင့် အပြောများဆုံး အကြောင်းအရာဖြစ်သည့် ChatGPT နှင့် GPT-n ကို ရှောင်ရှားရန် အလွန်ခက်ခဲပါသည်။

ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၊ GPT-n အလုပ်လုပ်ပုံအကြောင်း အပိုင်းကို ကျော်ကြည့်ရအောင်။ ယင်းအစား၊ သင်သည် ChatGPT ကို မေးနိုင်သည် သို့မဟုတ် Steven Wolfram ၏ အကောင်းဆုံး လူသားရှင်းပြချက်ကို ဖတ်နိုင်သည်။

"GPT-n Generated Insights from the data is a Curiosity-Quenching Toy" လို့ လူကြိုက်များတဲ့ thesis ကနေ စပါမယ်၊ ပြီးတော့ ကျွန်တော်တို့ အလုပ်လုပ်နေတဲ့ AI assistant က ပုံမှန်အလုပ်တွေကို အလိုအလျောက်ပြန်လုပ်ပေးတယ်၊ အားလပ်ချိန်တွေမှာ ပိုရှုပ်ထွေးတဲ့ လက်တွေ့ဘဝ ဥပမာတွေကို မျှဝေပါမယ်။ BI-developers/analyst များအတွက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း။

ငယ်စဉ်ကတည်းက AI လက်ထောက်

GPT-n သည် သင့်ကို လမ်းလွဲစေခြင်း မပြုပါနှင့်

… ၎င်းသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်ရေးပစ္စည်းတွင် “အသံတူ” သောအရာများအပေါ် အခြေခံ၍ “မှန်သည်” ဟူသည့်အရာများကို ပြောနေခြင်းသာဖြစ်သည်။ © Steven Wolfram

ထို့ကြောင့် သင်သည် ChatGPT နှင့် တစ်နေ့တာလုံး ချတ်လုပ်နေသည်။ ရုတ်တရက်၊ တောက်ပသော အကြံဥာဏ်တစ်ခု သတိရလာသည်- "ဒေတာများမှ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ပေးရန် ChatGPT ကို ကျွန်ုပ်တောင်းဆိုလိုက်ပါမည်။"

GPT-n မော်ဒယ်များကို လုပ်ငန်းဒေတာနှင့် ဒေတာမော်ဒယ်များအားလုံးဖြင့် OpenAI API ကိုအသုံးပြု၍ ကျွေးမွေးခြင်းသည် အရေးယူနိုင်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များရရှိရန် ကြီးစွာသောသွေးဆောင်မှုဖြစ်သည်၊ သို့သော် ဤနေရာတွင် အရေးကြီးသောအချက်ဖြစ်သည် — GPT-3 သို့မဟုတ် ထို့ထက်မြင့်မားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်လ်များအတွက် အဓိကတာဝန်မှာ မည်သို့မည်ပုံရှာဖွေရန်ဖြစ်သည် ။ ပေးထားသည့် စာသားတစ်ပိုင်းကို ဆက်လုပ်ရန်။ တစ်နည်းဆိုရသော် ၎င်းသည် ဝဘ်ပေါ်တွင်ရှိသောအရာများနှင့် စာအုပ်များနှင့် ၎င်းတွင်အသုံးပြုသည့် အခြားပစ္စည်းများ၏ “ပုံစံအတိုင်း” လိုက်နာသည်။

ဤအချက်ကိုအခြေခံ၍ GPT-n မှထုတ်လုပ်သောထိုးထွင်းသိမြင်နားလည်မှုများသည်အဘယ်ကြောင့်လူ့ဦးနှောက်ဟုခေါ်သောစိတ်ကူးထုတ်လုပ်သူအတွက်သင့်သိချင်စိတ်နှင့်လောင်စာဆီပေးသွင်းခြင်းကိုဖြေဖျောက်ရန်အရုပ်တစ်ခုမျှသာဖြစ်ကြောင်းဆင်ခြင်တုံတရားခြောက်ခုရှိသည်-

1. GPT-n၊ ChatGPT သည် ဒေတာနှင့် ၎င်း၏ ကွဲပြားချက်များ—အကြောင်းအရင်းမရှိခြင်း—အကြောင်းအရင်းကို နားလည်ရန် လိုအပ်သော ဆက်စပ်အကြောင်းအရာမရှိသောကြောင့် ၎င်းတွင် ဆီလျော်မှုမရှိသော သို့မဟုတ် အဓိပ္ပာယ်မရှိသော ထိုးထွင်းအမြင်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။
2. GPT-n၊ ChatGPT သည် ဒေတာလုပ်ဆောင်ရာတွင် အမှားအယွင်းများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းသော အယ်လဂိုရီသမ်များ— တိကျမှုမရှိခြင်းကြောင့် မမှန်ကန်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။
3. GPT-n ကိုသာ အားကိုးခြင်းဖြင့်၊ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအတွက် ChatGPT သည် လူသားကျွမ်းကျင်သူများထံမှ ဝေဖန်ပိုင်းခြားနိုင်သော တွေးခေါ်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကင်းမဲ့မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပြီး၊ မှားယွင်းသော သို့မဟုတ် မပြည့်စုံသော ကောက်ချက်များအား ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည် — အလိုအလျောက်စနစ်အပေါ် အလွန်အမင်း အားကိုးနေပါသည်။
4. GPT-n၊ ChatGPT သည် ၎င်းအား လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ဒေတာကြောင့် ဘက်လိုက်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ပေးနိုင်ပြီး အန္တရာယ်ရှိသော သို့မဟုတ် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုဆိုင်ရာ ရလဒ်များကို ဖြစ်စေနိုင်သည် — ဘက်လိုက်မှုအန္တရာယ်။
5. GPT-n၊ ChatGPT သည် BI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို တွန်းအားပေးသည့် လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များနှင့် ရည်မှန်းချက်များကို နက်နဲစွာနားလည်မှု ကင်းမဲ့နေနိုင်ပြီး၊ အလုံးစုံဗျူဟာနှင့် မကိုက်ညီသော အကြံပြုချက်များ—စီးပွားရေးပန်းတိုင်များကို အကန့်အသတ်ဖြင့် နားလည်မှုဖြစ်စေသည်။
6. စီးပွားရေးဆိုင်ရာ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ယုံကြည်ပြီး ကိုယ်တိုင်လေ့လာနိုင်သည့် “အနက်ရောင်သေတ္တာ” ဖြင့် မျှဝေခြင်းသည် သင်၏ပြိုင်ဘက်များကို အနိုင်ယူနည်းကို သင်ကြားပေးနေသည့် ထိပ်တန်းစီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ တောက်ပသော အကြံဉာဏ်ကို ပေါက်ဖွားစေလိမ့်မည်—ယုံကြည်မှုကင်းမဲ့ခြင်း။ Amazon DynamoDB ကဲ့သို့သော ပထမဆုံး cloud databases များ ပေါ်လာသောအခါတွင် ၎င်းကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်ပြီးဖြစ်သည်။

အနည်းဆုံး အငြင်းအခုံတစ်ခုကို သက်သေပြရန်၊ ChatGPT မည်ကဲ့သို့ ယုံကြည်စိတ်ချနိုင်သည်ကို ဆန်းစစ်ကြည့်ကြပါစို့။ ဒါပေမယ့် တချို့ကိစ္စတွေမှာ မမှန်ပါဘူး။

ရိုးရှင်းသောတွက်ချက်မှု 965*590 ကိုဖြေရှင်းရန် ChatGPT ကို ကျွန်ုပ်မေးမည်ဖြစ်ပြီး ရလဒ်များကို အဆင့်ဆင့်ရှင်းပြရန် ၎င်းအား တောင်းဆိုပါမည်။

568 350? OOPS… တစ်ခုခု မှားနေပြီ။

ကျွန်ုပ်၏ကိစ္စတွင်၊ အဖြေ 568,350 သည် မမှန်သောကြောင့် ChatGPT တုံ့ပြန်မှုတွင် အံ့ဩခြင်းတစ်ခု ဖြစ်ပွားခဲ့သည်။

ဒုတိယရိုက်ချက်လုပ်ပြီး ရလဒ်တွေကို အဆင့်ဆင့်ရှင်းပြဖို့ ChatGPT ကို မေးကြည့်ရအောင်။

ရိုက်ချက်ကောင်းသည်! ဒါပေမယ့် မှားနေတုန်းပဲ…

ChatGPT သည် အဆင့်ဆင့်ရှင်းပြချက်တွင် ဆွဲဆောင်မှုရှိစေရန် ကြိုးစားသော်လည်း မှားယွင်းနေသေးသည်။

အကြောင်းအရာက အရေးကြီးတယ်။ ထပ်စမ်းကြည့်ရအောင်၊ ဒါပေမယ့် “act as…” ဆိုတဲ့ အချက်နဲ့ တူညီတဲ့ ပြဿနာကို ဖြည့်ဆည်းပေးပါ။

ဘင်ဂို 569 350 အဖြေမှန်

ဒါပေမယ့် ဒါက 965*590 ဆိုတာကို အလွယ်တကူလုပ်ဆောင်နိုင်တဲ့ အာရုံကြောပုံသဏ္ဍာန်ကို ယေဘုယျသတ်မှတ်ခြင်းမျိုးနဲ့ မလုံလောက်ပါဘူး။ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုသက်သက်မဟုတ်ဘဲ အမှန်တကယ် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ algorithm တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။

ဘယ်သူသိမလဲ… AI သည် ယခင်က သင်္ချာဆရာများနှင့် သဘောတူခဲ့ပြီး အထက်တန်းအထိ ဂဏန်းပေါင်းစက်ကို အသုံးမပြုခဲ့ပေ။

ယခင်နမူနာရှိ ကျွန်ုပ်၏အကြံပြုချက်သည် ရိုးရှင်းသောကြောင့်၊ ChatGPT မှ တုံ့ပြန်မှု၏မှားယွင်းမှုကို လျင်မြန်စွာဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး ၎င်းကိုပြင်ဆင်ရန်ကြိုးစားပါ။ ဒါပေမယ့် ဒီလိုမေးခွန်းတွေကို အံ့အားသင့်သွားအောင် ဖြတ်သွားရင်တော့ ဘာဖြစ်မလဲ။

1. ဘယ်အရောင်းသမားက အထိရောက်ဆုံးလဲ။
2. နောက်ဆုံးသုံးလပတ်အတွက် ဝင်ငွေကို ပြပါ။

၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား မှိုမပါဘဲ ဟန်ချက်ညီသော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။

Generative AI နယ်ပယ်တွင် ကျဉ်းမြောင်းသော အာရုံစူးစိုက်မှုဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းနည်းများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာမှုကြောင့် ကျွန်ုပ်၏အထက်ပါအငြင်းပွားမှုများသည် လအနည်းငယ် သို့မဟုတ် နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း ဆက်စပ်မှုမရှိဖြစ်လာမည်မှာ သေချာပါသည်။

GPT-n ၏ ကန့်သတ်ချက်များကို လျစ်လျူမရှုသင့်သော်လည်း၊ လုပ်ငန်းများသည် လူသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ၏ အားသာချက်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် (Human) နှင့် AI လက်ထောက်များကို မီးမောင်းထိုးပြရသည်မှာ ရယ်စရာကောင်းပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖောက်သည်အကျပ်အတည်းဖြစ်စေသော အကြောင်းရင်းများကို လူသားသုံးသပ်သူများက ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကြိုးစားသည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ GPT-3 နှင့်အထက် ပံ့ပိုးပေးထားသော AI assistant များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လေ့လာသူသည် စျေးနှုန်း၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုနှင့် ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးတို့ကဲ့သို့ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသောအချက်များစာရင်းကို လျင်မြန်စွာထုတ်ပေးနိုင်ပြီး၊ ထို့နောက် အဆိုပါအကြံပြုချက်များကို အကဲဖြတ်ကာ ဒေတာကို ထပ်မံစုံစမ်းစစ်ဆေးကာ နောက်ဆုံးတွင် သက်ဆိုင်ရာအချက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အဲဒါက ဖောက်သည်တွေကို လှည့်စားတယ်။

လူသားနှင့်တူသော စာသားများကို ကျွန်ုပ်အား ပြပါ။

လူသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူသည် ChatGPT သို့ အချက်ပြသည်။

AI assistant ကို သင်ယခုလုပ်ဆောင်နေသည့် နာရီပေါင်းမရေမတွက်နိုင်သော အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထင်ရှားပါတယ်၊ ဒါပေမယ့် GPT-3 နဲ့ အထက်လိုမျိုး ကြီးမားတဲ့ Language Models တွေက စွမ်းဆောင်ထားတဲ့ AI assistant တွေကို ကောင်းကောင်းစမ်းသပ်ပြီး — လူသားနဲ့တူတဲ့ စာသားတွေကို ထုတ်ပေးတဲ့ ဧရိယာကို ကြည့်ကြရအောင်။

BI ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများ၏ နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် ၎င်းတို့ထဲမှ အမြောက်အများ ရှိပါသည်။

1. ဇယားများ၊ စာရွက်ခေါင်းစဉ်များနှင့် ဖော်ပြချက်များ ရေးသားခြင်း။ GPT-3 နှင့်အထက်သည် ကျွန်ုပ်တို့အား သတင်းအချက်အလက်နှင့် တိကျသောခေါင်းစဉ်များကို လျင်မြန်စွာဖန်တီးနိုင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကို မြင်သာထင်သာမြင်ယောင်မှုသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများအတွက် လွယ်ကူစွာ နားလည်ရန်နှင့် လမ်းညွှန်ရန်နှင့် "act as.." ဟူသော အချက်ကို အသုံးပြုကြောင်း သေချာစေပါသည်။
2. ကုဒ်စာရွက်စာတမ်း။ GPT-3 နှင့်အထက်ဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သားများအတွက် codebase ကို နားလည်ပြီး ထိန်းသိမ်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေကာ ကောင်းစွာမှတ်တမ်းတင်ထားသော ကုဒ်အတိုအထွာများကို လျင်မြန်စွာ ဖန်တီးနိုင်ပါသည်။
3. မာစတာပစ္စည်းများကို ဖန်တီးခြင်း (လုပ်ငန်းသုံးအဘိဓာန်)။ AI assistant သည် ဒေတာအချက်များစွာအတွက် တိကျပြီး တိကျပြတ်သားသော အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များကို ပံ့ပိုးပေးကာ ရှုပ်ထွေးမှုများကို လျှော့ချကာ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အဖွဲ့လိုက်ဆက်သွယ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးခြင်းဖြင့် ပြီးပြည့်စုံသော စီးပွားရေးအဘိဓာန်ကို တည်ဆောက်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
4. အက်ပ်ရှိ စာရွက်များ/ဒက်ရှ်ဘုတ်များအတွက် ဖမ်းစားနိုင်သော ပုံသေး (ကာဗာများ) ဖန်တီးခြင်း။ GPT-n သည် ဆွဲဆောင်မှုရှိပြီး အမြင်အာရုံဖြင့် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ပုံသေးများကို ထုတ်ပေးနိုင်ပြီး၊ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေကာ ရရှိနိုင်သောဒေတာများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် အသုံးပြုသူများအား အားပေးတိုက်တွန်းနိုင်သည်။
5. Power BI ရှိ Qlik Sense / DAX queries တွင် set-analysis expressions များဖြင့် တွက်ချက်မှုဖော်မြူလာများကို ရေးသားခြင်း။ GPT-n သည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဤအသုံးအနှုန်းများနှင့် မေးခွန်းများကို ရေးဆွဲရာတွင် ပိုမိုထိရောက်စွာ ကူညီပေးနိုင်ပြီး ဖော်မြူလာများရေးသားရာတွင် အချိန်ကို လျှော့ချကာ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။
6. data load scripts (ETL) ရေးခြင်း။ GPT-n သည် ETL script များဖန်တီးခြင်း၊ ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စနစ်များတစ်လျှောက် ဒေတာညီညွတ်မှုရှိစေရန်အတွက် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
7. ဒေတာနှင့် အပလီကေးရှင်းပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း။ GPT-n သည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ဘုံဒေတာနှင့် အပလီကေးရှင်းပြဿနာများအတွက် ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးဆောင်ရန် အကြံပြုချက်များနှင့် ထိုးထွင်းအမြင်များကို ပေးနိုင်ပါသည်။
8. Data Model တွင် နယ်ပယ်များကို နည်းပညာမှ လုပ်ငန်းသို့ အမည်ပြောင်းခြင်း။ GPT-n သည် နည်းပညာဆိုင်ရာ အသုံးအနှုန်းများကို ပိုမိုလက်လှမ်းမီနိုင်သော လုပ်ငန်းသုံးဘာသာစကားသို့ ဘာသာပြန်ဆိုရန် ကူညီပေးနိုင်ပြီး ဒေတာပုံစံကို ကလစ်အနည်းငယ်နှိပ်ရုံဖြင့် နည်းပညာမဟုတ်သော ကာယကံရှင်များအတွက် နားလည်ရလွယ်ကူစေသည်။

GPT-n မော်ဒယ်များမှ ပံ့ပိုးပေးထားသော AI လက်ထောက်များသည် ပုံမှန်အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပြီး ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်အတွက် အချိန်ကို အခမဲ့ပေးခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ငန်းတွင် ပိုမိုထိရောက်ပြီး ထိရောက်မှုရှိစေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

ဤသည်မှာ Qlik Sense အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘရောက်ဆာ တိုးချဲ့မှုတန်ဖိုးကို ပေးဆောင်နိုင်သည့် နေရာဖြစ်သည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအက်ပ်များကို တီထွင်နေစဉ်တွင် Qlik developer များထံ ခေါင်းစဉ်များနှင့် ဖော်ပြချက်မျိုးဆက်များ သယ်ဆောင်လာမည့် AI assistant ၏ လာမည့်ထုတ်ဝေမှုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ ပြင်ဆင်ထားပါသည်။

ဤလုပ်ရိုးလုပ်စဉ်အလုပ်များအတွက် OpenAI API မှ ဒဏ်ငွေတပ်ထားသော GPT-n ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် Qlik developer များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများသည် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသာထင်ရှားစွာတိုးတက်စေပြီး ရှုပ်ထွေးသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်အတွက် အချိန်ပိုခွဲဝေပေးနိုင်ပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အရေးကြီးသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုထုတ်လုပ်ခြင်းအတွက် ၎င်းကို အားကိုးခြင်းအန္တရာယ်များကို လျော့နည်းစေပြီး GPT-n ၏အားသာချက်များကို အသုံးချနိုင်စေရန်လည်း သေချာစေပါသည်။

ကောက်ချက်

နိဂုံးချုပ်အနေနဲ့၊ ChatGPT ကို နည်းလမ်းပေးပါရစေ။

Qlik Sense နှင့် အခြားစီးပွားရေးထောက်လှမ်းရေးကိရိယာများ၏ ဆက်စပ်မှုအတွင်း GPT-n ၏ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အသုံးချပရိုဂရမ်များကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် အဖွဲ့အစည်းများအနေဖြင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အန္တရာယ်များကို လျော့ပါးသက်သာစေချိန်တွင် ဤအစွမ်းထက် AI နည်းပညာကို အကောင်းဆုံးအသုံးချနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ GPT-n-ထုတ်လုပ်ထားသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့် လူသားကျွမ်းကျင်မှုတို့အကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် AI နှင့် လူသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ၏ အားသာချက်များကို အရင်းအနှီးပြုသည့် ခိုင်မာသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဖန်တီးနိုင်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ လာမည့်ထုတ်ကုန်ဖြန့်ချိမှု၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို ပထမဆုံးတွေ့ကြုံခံစားခွင့်ရရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ အစောပိုင်းဝင်ရောက်ခွင့်အစီအစဉ်အတွက် ဖောင်ဖြည့်ရန် သင့်အား ဖိတ်ကြားလိုပါသည်။ ပရိုဂရမ်တွင်ပါဝင်ခြင်းဖြင့် သင်သည် သင်၏ Qlik ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းအသွားအလာတွင် AI assistant ၏စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်စေမည့် နောက်ဆုံးပေါ်အင်္ဂါရပ်များနှင့် မြှင့်တင်မှုများကို သီးသန့်ဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ မျဉ်းကွေး၏ရှေ့တွင်ရှိနေရန်နှင့် သင့်အဖွဲ့အစည်းအတွက် AI-မောင်းနှင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှု၏ အလားအလာကို အပြည့်အဝသော့ဖွင့်ရန် ဤအခွင့်အရေးကို လက်မလွတ်ပါစေနှင့်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ အစောပိုင်းဝင်ရောက်မှုအစီအစဉ်တွင် ပါဝင်ပါ။