RAG และการค้นหาความรู้
เปรียบเทียบคุณภาพของคำตอบ เวลาในการตอบสนอง และต้นทุนสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่เพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาข้อมูล
การเข้าถึง API ของ GLM
ประเมิน GLM-5.2 สำหรับภาระงานระดับองค์กร LLM
ChinaAPI ให้ทีมที่มีคุณสมบัติเหมาะสม GLM-5.2 และ GLM-5.1 ฐานะทางเลือก LLM จีนสำหรับภาระงาน API ผลิต RAG ระบบอัตโนมัติ และการอนุมานแอปพลิเคชัน AI
กรณีศึกษา
ในกรณีที่นักบิน GLM มีความเหมาะสม
ระบบอัตโนมัติในการสนับสนุนลูกค้า
ประเมินคุณภาพการสนทนา อัตราการส่งต่อปัญหา และต้นทุนต่อการแก้ไขปัญหาแต่ละครั้ง
การอนุมานแอป AI
ส่งคุณสมบัติผลิตภัณฑ์ที่เลือกไปยัง GLM เมื่อคุณภาพและต้นทุนมีความน่าสนใจ
การกระจายโมเดล
เพิ่มโมเดลรถยนต์จีนลงในตระกูลโมเดล เพื่อลดการพึ่งพาผู้ให้บริการหรือภูมิภาคใดภูมิภาคหนึ่งมากเกินไป
สิ่งที่ต้องส่งก่อนการประเมินราคา
รายละเอียดที่เป็นประโยชน์ ได้แก่ ผู้ให้บริการปัจจุบัน จำนวนโทเค็นที่ใช้ต่อเดือน ข้อกำหนดด้านความหน่วงแฝง จำนวนการทำงานพร้อมกันที่คาดหวัง ความละเอียดอ่อนของข้อมูล ประเทศเป้าหมาย และไม่ว่าปริมาณงานจะเป็นการใช้งานจริงหรือเพื่อการประเมินผลเท่านั้น
ขอราคา GLM
แบ่งภาระงานและปริมาณเป้าหมายให้เท่ากัน
การใช้งานที่มีคุณสมบัติเหมาะสมและขอบเขตงานที่ชัดเจนจะช่วยให้การหารือเกี่ยวกับเครดิตนำร่องหรือการกำหนดราคาตามการใช้งานที่กำหนดไว้เป็นไปได้ง่ายขึ้น