สายงาน AI หลายคนคงเคยได้ยินเรื่อง AI Model ที่ทรงพลังที่สุดจาก Google ถือกำเนิดขึ้นด้วยประสิทธิภาพและความเก่งกาจรอบด้าน กลายเป็นกระแสฮือฮาในสัปดาห์ที่ผ่านมา แต่หากใครตกข่าวนี้ไป! วันนี้จะพาทุกคนไปรู้จักกับ Gemini และทดลองใช้กันแบบสด ๆ กันกับบทความนี้
Gemini คืออะไร ?
เพื่อให้เห็นภาพมากขึ้นลองมาดูวีดีโอจากทาง Google ที่ได้อธิบาย Gemini ใน 90 วินาที
Gemini คือ AI Model ที่ใหญ่ที่สุดและมีความสามารถมากที่สุดเท่าที่ Google เคยมีมา ซึ่งเป็น Generative AI แบบ Multimodal สามารถเข้าใจและทำงานกับโครงสร้างข้อมูลที่หลากหลายแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ วีดีโอ เสียง และโค้ดโปรแกรม ซึ่งเรียกว่าเกือบครอบคลุมทุกข้อมูลบนโลกที่ทำให้ตัว Gemini มีความซับซ้อนและชาญฉลาดจนเรียกว่าตัว Gemini Ultra ท้าชนกับ GPT-4 และได้ผลลัพธ์ในการวัดผล Benchmark ที่ดีกว่ามาก
โดยอ้างอิงจาก technical report
ด้วยความที่ Gemini เป็น Multimodal มาตั้งแต่แรกจึงสามารถรับ Input แบบต่าง ๆ และได้ Output ออกมาในรูปแบบต่าง ๆ ได้ เช่นกัน ดังตัวอย่างต่อไปนี้ที่ Gemini สามารถให้ไอเดียในการถักตุ๊กตาไหมพรมเป็นรูปต่าง ๆ ถือเป็นการสร้างรูปภาพด้วย Generative AI ที่ทรงประสิทธิภาพอย่างมาก
และที่น่าทึ่งคือเรื่องหลักการและเหตุผลที่ Gemini มีตรรกะในการรับรู้ด้วย เช่น การเล่นมายากลเหรียญ ซึ่งในความเป็นจริงเหรียญควรอยู่ในมือขวา แต่ผู้ทดสอบใช้มายากลทำให้เหรียญอยู่มือซ้ายโดย Gemini ก็เข้าใจว่าสิ่งนี้คือมายากลและใช้ทักษะที่นักมายากลฝึกฝน ซึ่งในวงการมายากลเราเรียกว่า Sleight of Hand เป็นเสน่ห์ที่ Gemini เข้าใจสิ่งที่ซับซ้อนเหล่านี้
แต่คงเล่าได้ไม่หมดว่าทำไมนี่ถึงเป็นยุคของ Gemini โดยวีดีโอต่อไปนี้จะทำให้เข้าใจ Gemini กับความสามารถที่เป็น Multimodal มากที่สุด
Gemini มีกี่แบบ ?
สำหรับ Gemini ที่เปิดตัวในช่วงปลายปี 2023 นี้ถือเป็นรุ่น 1.0 โดยแบ่งออกตามขนาดและการใช้งานแบบต่าง ๆ เป็น 3 รุ่นดังนี้
- Gemini Ultra: Model ที่ใหญ่ที่สุดสำหรับงานที่ซับซ้อนและใช้เหตุผลขั้นสูง
- Gemini Pro: Model ขนาดกลางที่มีประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในการทำงานด้านต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น ด้านข้อความหรือรูปภาพ ปัจจุบันนำไปใช้กับ Bard
- Gemini Nano: Model ขนาดเล็กจิ๋ว แต่เผ็ดพริกขี้หนู เหมาะสำหรับ Device ขนาดเล็ก เช่น Smart Phone และทำงานแบบออฟไลน์ได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย
AI ที่ฉลาดทัดเทียมมนุษย์แต่มีความปลอดภัยขั้นสุด
ความน่ากลัวของ AI คือเมื่อมีความฉลาดมาก ๆ อาจก่อให้เกิดหายนะที่มีความรุนแรงเกินต้านไหว แต่ที่ Google ให้ความสำคัญในการพัฒนา AI มีความรับผิดชอบต่อส่วนรวมโดยใช้ Google’s AI Principles นโยบายและความปลอดภัยที่พิจารณาถึงความเสี่ยงซึ่งอาจจะเกิดขึ้น รวมถึงการทดสอบทุกความเสี่ยงเหล่านั้นเพื่อปกป้องมวลมนุษยชาติ
นอกจากนี้ Gemini ยังมีการประเมินความปลอดภัยซึ่งครอบคลุมมากที่สุดมากกว่า Google AI Model ตัวใดในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นความเสี่ยงด้าน Cybersecurity การโน้มน้าวจิตใจ และการตั้งตัวปกครองตัวเอง เหมือนในภาพยนตร์ AI หลากหลายเรื่องที่หลายคนเคยรับชมกัน
เพื่อจำกัดความอันตรายหรือความรุนแรง เช่น ทัศนคติในเชิงลบทาง Google ได้มีตัวกรองเนื้อหาและความรุนแรงที่ออกแบบมาได้ครอบคลุม และยังท้าทายความสามารถที่เป็นปัญหาของ Generative AI เช่น Hullucination หรืออาการหลอนไปเองว่านี่คือข้อเท็จจริง เพื่อให้ AI เข้าใจเหตุผล การระบุแหล่งที่มา หรือการยืนยันข้อเท็จจริง เป็นต้น ดังนั้น Gemini จึงเป็น AI ที่มีความรับผิดชอบและมีความปลอดภัยที่สุด โดยผ่านมาตรฐานขององค์กรต่าง ๆ เช่น MLCommons และ SAIF อีกด้วย
ทดลองเล่น Gemini กัน
หลังจากที่รู้จักกับ Gemini วันนี้จะพาไปทดลองใช้ Gemini Pro ซึ่ง Google เปิดให้เหล่านักพัฒนาและองค์กรต่าง ๆ นำไปใช้ใน Use-cases ต่าง ๆ ของตัวเองได้แล้ว!
โดยสามารถใช้ Gemini Pro ผ่าน Gemini API ในช่วงทดลองนี้ได้ฟรี!! ซึ่งต้องยกความดีให้ Google ใจป๋าสุด ๆ ❤️
แต่หลังจากพ้นช่วงทดลองการใช้งานก็จะมีการคิดเป็นแบบ Pay-as-you-go ซึ่งจาก List Price แล้วค่าใช้จ่ายถือว่าไม่แพงเลย สามารถนำมาอยู่ในการพัฒนาสำหรับ Use-cases ในองค์กรได้เป็นอย่างดี
สำหรับ Gemini Pro ที่ใช้ฟรีเวลานี้จะเป็น Model Size ที่เหมือนใน Benchmark Report ข้างต้น ซึ่งรองรับข้อความขนาด 32K และความสามารถด้านภาษาอย่าง Embeddings, Semantic Retrieval, Custom Knowledge Grounding รองรับภาษาได้มากกว่า 38 ภาษา รวมถึงภาษาไทยด้วย นอกจากนี้ยังมี Gemini Pro Vision เป็น Multimodal Model ที่แยกออกมาเพื่อรองรับข้อความและรูปภาพ มี SDKs ที่พร้อมใช้กับภาษาที่หลากหลาย เช่น Python, Node.js, Swift, Android (Kotlin) เป็นต้น
เริ่มต้นใช้ Gemini บน Google Tools กัน
ในส่วนนี้จะพาไปใช้ Gemini แบบง่าย ๆ ยังไม่ต้องใช้ SDKs ไปลงโค้ดแต่จะใช้ GUI ในการเขียนกัน โดยตัวแรกจะสาธิตถึงตัว Google AI Studio และอีกตัวที่ Hand-on กันคือ Vertex AI
Google AI Studio
Google AI Studio คือเครื่องมือ IDE ในการทำ Prototype ด้วย Generative Model เพื่อไปใช้ในการพัฒนาแอปฟรี! ซึ่งชื่อเดิมคือ MakerSuite ที่หลายคนอาจเคยได้ยินแต่ยังไม่เคยได้ใช้ เพราะต้องเข้าโปรแกรม AI Trusted Tester Program ก่อน ดังนั้นส่วนนี้จะสามารถให้เห็น Look & Feel ดังภาพข้างล่างนี้
Vertex AI
มาถึงพระเอกของเรา Vertex AI นักทำ AI หลายคนรู้จักตัวนี้ดีอยู่แล้ว โดยเฉพาะสาย Prompt Engineer ก็จะมี Vertex AI Studio (ชื่อเดิมคือ Gen AI Studio) ให้ได้เล่นกัน ถ้าใครยังไม่รู้จักสามารถลองอ่านและเล่นไปกับบทความต่อไปนี้ได้เลย
และเราสามารถใช้ Gemini ผ่าน Vertex AI Studio ได้เลยเช่นกัน เพื่อปรับจูน Gemini ให้เข้ากับองค์กร โดยใช้ Gemini เป็นขุมพลังในการสร้างระบบแบบ RAG (Retrieval Augmented Generation) ขึ้นมาในการค้นหา Knowledge Based อีกรูปแบบที่ต่างจากการ Tuning ในการสร้างระบบ Search & Conversational Agent แบบ Low-code/No-code ก็ได้ ซึ่งหากพูดถึงเรื่อง RAG จะขอแยกเป็นอีกบทความนึง เพราะมีความน่าสนใจและอาจจะมีเนื้อหาที่ค่อนข้างยาว
ลองใช้ Gemini Pro
เริ่มต้นใช้ Vertex AI Studio โดยเข้าไปที่ Vertex AI on GCP จะพบกับหน้า Prompt Design และเลือก Model ทางขวาเป็น Gemini Pro https://console.cloud.google.com/vertex-ai/generative/language/create/text
และด้วยมีการรองรับภาษาไทยแล้วจึงมาลอง Prompt กันแบบง่าย ๆ อย่างในบทความนี้ก็ได้ลองให้ Gemini ตั้งให้ด้วยเช่นกัน!!
Prompt:
คิดหัวข้อพาดหัว Blog เกี่ยวกับ Gemini Pro ซึ่งสามารถทดลองเล่นฟรีบน Vertex AI เอาแบบที่ผู้อ่านประทับใจถึงขั้นกดอ่าน Blog นี้
Response:
- ปฏิวัติการวิจัยด้าน AI: สัมผัสประสบการณ์ Gemini Pro ฟรีบน Vertex AI
- เปิดประตูสู่โลกแห่ง AI: ทดลอง Gemini Pro บน Vertex AI ได้แล้ววันนี้
- เพิ่มประสิทธิภาพโครงการของคุณด้วย Gemini Pro: เล่นฟรีบน Vertex AI
- ค้นพบสุดยอด Innovations ด้าน AI: เข้าถึง Gemini Pro ฟรีบน Vertex AI
- สร้างสรรค์ AI เพื่ออนาคต: เล่น Gemini Pro บน Vertex AI ได้แล้ววันนี้
- ยกระดับความสามารถด้าน AI ของคุณ: เปิดประสบการณ์ Gemini Pro ฟรีบน Vertex AI
- ปลดปล่อยพลังของ AI: ทดลองใช้งาน Gemini Pro บน Vertex AI ได้ฟรี
- ปลดล็อกขีดความสามารถของ AI: ทดลอง Gemini Pro บน Vertex AI โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่าย
- สัมผัสพลังแห่ง AI ที่ปลายนิ้ว: ทดลอง Gemini Pro ฟรีบน Vertex AI วันนี้
- ก้าวสู่โลกใหม่แห่ง AI: เล่น Gemini Pro บน Vertex AI ได้เลยตอนนี้
ผลลัพธ์ที่ได้ค่อนข้างใช้ได้เลยทีเดียว จากที่อ่านดูจึงขอหยิบชื่อที่ 2 มาใช้คือ เปิดประตูสู่โลกแห่ง AI: ทดลอง Gemini Pro บน Vertex AI ได้แล้ววันนี้ (หลายคนอาจจะถึงบางอ้อว่าเอามาใช้จริง ๆ หรอ ก็ต้องบอกว่าที่นำมาใช้ได้จริง เพราะสำหรับตัว Gemini นั้นมีความเข้าใจในภาษาไทยค่อนข้างมาก)
อีกตัวอย่างใน Prompt ภาษาไทยที่มีการเล่นคำโดยใช้คำที่มีความหมายแฝงอย่าง “นอกใจ” หรือ “มองเราบ้าง” ตัว Gemini Pro ก็สามารถให้คำตอบที่ดี
| Prompt with Gemini Pro: ทำอย่างไรดีที่จะให้ลูกค้าที่นอกใจจากร้านกาแฟของเราไปชิมกาแฟร้านอื่นกลับมามองเราบ้าง? Response: 1. วิเคราะห์เหตุผลที่ลูกค้าไปใช้บริการร้านอื่น วิเคราะห์ว่าทำไมลูกค้าถึงเลือกไปชิมกาแฟร้านอื่น เป็นเพราะกาแฟของร้านอื่นอร่อยกว่าไหม หรือเพราะราคาถูกกว่า หรือเพราะว่าร้านอื่นมีเมนูที่หลากหลายกว่ากัน 2. ปรับปรุงเมนูและรสชาติกาแฟ หากลูกค้าไปชิมกาแฟร้านอื่นเพราะกาแฟของร้านอื่นอร่อยกว่า ให้ปรับปรุงรสชาติและเมนูของร้านตัวเองให้ดีขึ้น โดยอาจจะเพิ่มเมนูใหม่ๆ ที่น่าสนใจ หรือปรับปรุงสูตรกาแฟให้รสชาติดีขึ้นกว่าเดิม 3. ปรับปรุงบรรยากาศของร้าน หากลูกค้าไปใช้บริการร้านอื่นเพราะบรรยากาศดีกว่า ให้ปรับปรุงบรรยากาศของร้านตัวเองให้ดีขึ้น เช่น ตกแต่งร้านใหม่ ให้ร้านดูสะอาดและน่าอยู่ขึ้น หรือนำเฟอร์นิเจอร์ใหม่ๆ มาตกแต่ง 4. ปรับปรุงการบริการ หากลูกค้าไปใช้บริการร้านอื่นเพราะการบริการดีกว่า ให้ดูว่ามีอะไรที่สามารถปรับปรุงได้บ้าง เช่น พนักงานควรให้บริการลูกค้าด้วยความสุภาพและเป็นมิตรมากขึ้น หรือร้านควรมีการเพิ่มพนักงานช่วงเวลาที่มีลูกค้าเยอะๆ เพื่อลดระยะเวลาการรอ 5. จัดโปรโมชั่นและกิจกรรม เพื่อดึงดูดให้ลูกค้ากลับมาร้าน จัดโปรโมชั่นหรือกิจกรรมอย่างสม่ำเสมอ เช่น ลดราคาเครื่องดื่มวันศุกร์ หรือจัดกิจกรรมชิมกาแฟฟรีวันเสาร์ 6. สร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า การสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าเป็นอีกวิธีที่จะทำให้ลูกค้ากลับมาใช้บริการร้านอีกครั้งได้ สร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าด้วยการพูดคุยกับลูกค้าอย่างเป็นกันเอง หรือจดจำชื่อและเครื่องดื่มที่ลูกค้าชอบ เพื่อที่จะได้แนะนำเมนูที่เหมาะสมกับลูกค้าได้ในครั้งต่อไป 7. ขอคำแนะนำจากลูกค้า ขอคำแนะนำจากลูกค้าเพื่อนำมาปรับปรุงร้าน เช่น ลูกค้าชอบและไม่ชอบอะไร ลูกค้าต้องการให้มีการปรับปรุงอะไรเพิ่มเติม หรือลูกค้ามีคำแนะนำอะไร ให้รับฟังคำแนะนำของลูกค้าและพยายามนำมาปรับปรุงให้ดีขึ้น 8. ใช้โซเชียลมีเดียในการโปรโมทร้าน โซเชียลมีเดียเป็นอีกช่องทางหนึ่งที่จะดึงดูดให้ลูกค้ากลับมาใช้บริการร้านอีกครั้ง โพสต์ภาพหรือวิดีโอพร้อมกับข้อความที่น่าสนใจเกี่ยวกับร้าน เช่น แนะนำเมนูใหม่ หรือโปรโมชั่นใหม่ของร้านเป็นประจำ เพื่อให้ลูกค้าได้ติดตามและกลับมาใช้บริการอีกครั้ง |
หากเราลอง Prompt เดียวกันกับ Model อื่นอย่าง PaLM 2 Text-bison จะเห็นว่า Gemini Pro มีการพัฒนาอย่างมาก ให้ความเป็นเหตุเป็นผลจริงจังที่สามารถช่วยได้ขั้นสุดจริง ๆ
| Prompt with PaLM 2 text-bison: ทำอย่างไรดีที่จะให้ลูกค้าที่นอกใจจากร้านกาแฟของเราไปชิมกาแฟร้านอื่นกลับมามองเราบ้าง? Response: • รักษาคุณภาพกาแฟของคุณไว้เสมอ กาแฟเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดในร้านกาแฟของคุณ ดังนั้นคุณต้องมั่นใจว่าได้เสิร์ฟกาแฟที่ดีที่สุดอยู่เสมอ ใช้เมล็ดกาแฟคุณภาพสูง บดกาแฟอย่างถูกวิธี และใช้เครื่องชงกาแฟที่ได้รับการบำรุงรักษาอย่างดี • มอบบริการลูกค้าที่ยอดเยี่ยม ลูกค้าต้องการรู้สึกว่าได้รับการต้อนรับและได้รับการดูแลเมื่อพวกเขามาที่ร้านของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพนักงานของคุณเป็นมิตร มีความรู้ และสามารถให้คำแนะนำเกี่ยวกับกาแฟได้ พวกเขายังควรมีประสิทธิภาพและสามารถทำตามคำสั่งได้อย่างรวดเร็ว • สร้างบรรยากาศที่น่าดึงดูดใจ บรรยากาศของร้านกาแฟของคุณสามารถส่งผลต่อประสบการณ์โดยรวมของลูกค้าของคุณได้มาก ตรวจสอบให้แน่ใจว่าร้านกาแฟของคุณสะอาด สะดวกสบาย และน่าดึงดูดใจ คุณอาจต้องการเพิ่มเพลงหรือศิลปะเพื่อสร้างบรรยากาศที่ผ่อนคลาย • เสนอโปรโมชั่นและส่วนลด โปรโมชั่นและส่วนลดเป็นวิธีที่ดีในการดึงดูดลูกค้าใหม่และดึงดูดลูกค้าเก่าให้กลับมา คุณอาจเสนอส่วนลดสำหรับลูกค้าใหม่ หรือเสนอโปรโมชั่นเครื่องดื่มหรืออาหารฟรี • ใช้สื่อสังคมออนไลน์เพื่อโปรโมทร้านของคุณ สื่อสังคมออนไลน์เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการติดต่อกับลูกค้าของคุณและโปรโมทร้านกาแฟของคุณ ใช้แพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Facebook และ Instagram เพื่อแบ่งปันรูปภาพของร้านกาแฟของคุณ โพสต์เกี่ยวกับเมนูของคุณ และประกาศเกี่ยวกับโปรโมชั่นและส่วนลด • ส่งข้อความถึงลูกค้าเก่าของคุณ การส่งข้อความถึงลูกค้าเก่าของคุณเป็นวิธีที่ดีในการเตือนให้พวกเขาทราบเกี่ยวกับร้านกาแฟของคุณและดึงดูดให้พวกเขากลับมา คุณอาจส่งอีเมล โทรหาพวกเขา หรือส่งข้อความหาพวกเขาทางโซเชียลมีเดีย |
ลองใช้ Gemini Pro Vision
อีกหนึ่ง Use-cases ที่ค่อนข้างได้ใช้ประโยชน์จากความเป็น Multimodal ที่เข้าใจรูปภาพและตรรกะในการแสดงความเห็น ผู้เขียนจึงขอใช้ Use-cases ในการเลือกเสื้อสำหรับพนักงานร้านกาแฟว่าควรจะเป็นลายแบบไหนดี ซึ่งแต่ละแบบมีคล้ายคลึงและต้องการสร้าง Awarness ที่แตกต่างกันดังภาพต่อไปนี้ทั้ง 4 ภาพ
ซึ่งภาพที่ 1 กับ 3 จะคล้ายกันโดยเอาข้อความที่เป็น Quotes ของโรงคั่วกาแฟมาไว้ข้างหน้าเสื้อ ส่วนข้างหลังเป็นเว็บไซต์ของโรงคั่วเพื่อสร้าง Conversion เมื่อพนักงานสวมใส่
ภาพที่ 2 กับ 4 คล้ายกัน โดยให้ด้านหน้ามีแค่โลโก้ร้านเพื่อแสดงถึงความ Minimal ส่วนข้างหลังเป็น Quotes ร้าน โดยให้ภาพที่ 2 Minimal กว่าแต่ไม่มีเว็บไซต์ร้าน ขณะที่ภาพที่ 4 มีเว็บไซต์ร้าน
และเริ่มต้นทดสอบโดยเข้าไปที่หน้า Vertex AI Studio เมนู Multimodal เพราะเราจะใช้ข้อความร่วมกับรูปภาพ https://console.cloud.google.com/vertex-ai/generative/multimodal/create/text
ในส่วน Input จะมีการใส่ Prompt ร่วมกับการ Upload Images เข้าไปแต่ไม่ได้บอกว่าภาพใดเป็นภาพที่ 1 – 4 ซึ่งเจ้าตัว Gemini Pro Vision ก็สามารถสกัดข้อความบนรูปภาพและวิเคราะห์ได้เป็นอย่างดี
| Prompt: ช่วยเลือกและแสดงความคิดเห็นในการเลือกว่าจะสั่งผลิตเสื้อสำหรับพนักงานร้านกาแฟเป็นแบบไหนดี จากตัวเลือก 4 ภาพต่อไปนี้<image 1> <image 2> <image 3> <image 4> Response: จากตัวเลือกทั้ง 4 แบบ แบบที่ 1 เป็นแบบที่เรียบง่ายที่สุด มีข้อความว่า “We Roast Coffee with love” ที่ด้านหน้าและโลโก้ร้านที่ด้านหลัง เสื้อแบบที่ 2 ก็เรียบง่ายเช่นกัน แต่มีการเพิ่มรูปหยดกาแฟที่ด้านหน้าเสื้อ แบบที่ 3 มีความโดดเด่นตรงที่มีการใช้ตัวอักษรขนาดใหญ่ที่ด้านหลังเสื้อและมีโลโก้ร้านที่ด้านหน้า แบบที่ 4 มีความคล้ายคลึงกับแบบที่ 1 แต่มีการเพิ่มคำว่า “Every day is a kohi day” ที่ด้านหลังเสื้อ โดยส่วนตัวแล้ว ผมชอบแบบที่ 3 มากที่สุดเพราะดูโดดเด่นและสะดุดตาที่สุด แบบที่ 2 ก็ดูดีแต่รู้สึกว่าโลโก้ร้านที่ด้านหลังเสื้อมันเล็กไปหน่อย แบบที่ 1 เรียบง่ายเกินไป ส่วนแบบที่ 4 ก็ดูคล้ายกับแบบที่ 1 แต่มีการเพิ่มคำว่า “Every day is a kohi day” ที่ด้านหลังเสื้อซึ่งผมคิดว่ามันดูไม่ค่อยจำเป็นเท่าไหร่ |
ความน่าสนใจของคำตอบคือการสกัดข้อความแบบ OCR ออกมาวิเคราะห์ได้ ซึ่ง Gemini เข้าใจว่าภาพเสื้อ ส่วนไหนเป็นข้างหน้า ส่วนไหนเป็นข้างหลัง ตรงไหนคือโลโก้ ส่วนไหนเป็นหยดกาแฟ และความคิดเห็นที่ตอบกลับมามีความคล้ายคลึง Feedback จากมนุษย์ซึ่งได้ลองทำแบบสำรวจเป็น Polls ออกมาเพื่อโหวตว่าเพื่อน ๆ ชอบลายเสื้อแบบไหน โดยผลลัพธ์คือแบบที่ 3 มีผู้คนชื่นชอบมากที่สุด แต่บ้างก็ลังเลแบบที่ 2 คล้าย Gemini ดังนั้นหากทางร้านกาแฟลองปรับใช้ Use-cases นี้อาจจะลดขั้นตอนในการทำ Polls หากมีเวลาจำกัดในการรีบสั่งผลิต หรือต้องการเหตุผลเชิงตรรกะ ก็สามารถให้ Gemini ช่วยวิเคราะห์ได้
Conclusion
ซึ่งทั้งหมดนี้เป็นข้อมูลเบื้องต้นที่ทำให้หลายคนได้เล่นกับ Gemini Pro บน Vertex AI ฉบับคนรัก Google Cloud อย่างเรา เพื่อรอการมาของ Gemini Ultra อีกครั้งในปี 2024 และหวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับสาย Prompt Engineer และ AI Practitioner ทุกท่าน
