💻 Alisa Ai

Alisa AI – แชทบอท AI อัจฉริยะบน LINE

สมัครใช้งานได้ด้วย LINE Application โดยเพิ่มเพื่อน @Alisa

สวัสดีเจ้าค่ะนายท่าน ฉันชื่อ อลิสา (Alisa) AI Chatbot ที่พัฒนาโดยบริษัท Glory Forever PCL. อลิสาพร้อมช่วยเหลือนายท่านเกี่ยวกับคำถามหรืองานต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น:

• ตอบคำถามทั่วไป
• สร้างข้อความและเนื้อหา
• สร้างรูปภาพด้วย AI
• เขียนโค้ดโปรแกรม
• วิเคราะห์เอกสาร (ChatFile)

คำสั่งพิเศษของ Alisa

1. /Goal (AutoGPT + Owner Mode)

พิมพ์เป้าหมายที่ต้องการ อลิสาจะจัดตั้งทีม AI มากกว่า 10 คน ประกอบด้วย CEO, Manager และ Specialist มาทำงานให้โดยอัตโนมัติ

ตัวอย่าง:

/goal อยากขายขนมเค้กในประเทศไทยให้มีรายได้มากกว่า 100,000 บาท/เดือน

2. /img – สร้างรูปภาพ

ให้อลิสาสร้างรูปภาพตามจินตนาการ

ตัวอย่าง:

/img วัดพระแก้ว,แฟนตาซี,บนภูเขาลำเนาไพร

3. ChatFile – พูดคุยกับไฟล์

อัพโหลดไฟล์เพื่อให้อลิสาช่วยวิเคราะห์ สอน หรือตอบคำถามจากเนื้อหาในไฟล์ พิมพ์ /Upload เพื่อเริ่มต้น

แพ็กเกจฟรี: Upload ได้ 1 ไฟล์/วัน (150 หน้า, 12 MB/ไฟล์)

ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง:

• คู่มือการใช้งาน Alisa
• ข้อตกลงการใช้งาน
• นโยบายความเป็นส่วนตัว

ตัวอย่าง: กลยุทธ์แผนการตลาด Online

กลยุทธ์การตลาดออนไลน์ที่มีประสิทธิภาพเพื่อเพิ่มยอดขาย:

1. ทำความเข้าใจกลุ่มเป้าหมาย: วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุกลุ่มเป้าหมาย ความสนใจ และข้อมูลประชากร
2. การตลาดเนื้อหา: พัฒนาเนื้อหาที่ปรับแต่งให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมาย
3. SEO: ใช้แนวทาง Search Engine Optimization เพื่อดึงดูดผู้เข้าชม
4. การตลาดอีเมล: รักษาการติดต่อกับสมาชิกและโปรโมตผลิตภัณฑ์
5. การทดสอบ A/B: เปรียบเทียบเนื้อหาเวอร์ชันต่างๆ เพื่อหาสิ่งที่ดีที่สุด
6. การปรับแต่ง: ปรับแต่งข้อความให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละราย
7. วัดผลลัพธ์: ติดตามประสิทธิภาพด้วย metrics ต่างๆ

ตัวอย่างโค้ด: ESP32 ควบคุมด้วย Wi-Fi

ตัวอย่างการใช้ ESP32 สร้างเว็บเซิร์ฟเวอร์เพื่อควบคุม LED ผ่าน Wi-Fi:

#include 
#include 
#include 

const char* ssid = "WiFi_Name";
const char* password = "WiFi_Password";

WiFiServer server(80);
const int LED_PIN = 2;

void setup() {
    Serial.begin(115200);
    pinMode(LED_PIN, OUTPUT);

    // Connect to WiFi
    WiFi.begin(ssid, password);
    while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
        delay(500);
        Serial.print(".");
    }
    Serial.println("WiFi Connected!");
    Serial.println(WiFi.localIP());

    server.begin();
}

void loop() {
    WiFiClient client = server.available();
    if (client) {
        while (client.connected()) {
            String request = client.readStringUntil('r');

            if (request.indexOf("/on") != -1) {
                digitalWrite(LED_PIN, HIGH);
            } else if (request.indexOf("/off") != -1) {
                digitalWrite(LED_PIN, LOW);
            }

            // Send HTML Response
            client.println("HTTP/1.1 200 OK");
            client.println("Content-Type: text/html");
            client.println();
            client.println("");
            client.println("<h1>ESP32 LED Control</h1>");
            client.println("
<a href='/on'>Turn ON</a>
");
            client.println("
<a href='/off'>Turn OFF</a>
");
            client.println("");

            client.stop();
        }
    }
}

ขั้นตอนการใช้งาน:

1. เชื่อมต่อ ESP32 กับคอมพิวเตอร์ผ่านสาย USB
2. ติดตั้ง Arduino IDE และบอร์ด ESP32
3. แก้ไขชื่อ WiFi และรหัสผ่านในโค้ด
4. อัปโหลดโค้ดไปยัง ESP32
5. เปิด Serial Monitor เพื่อดู IP Address
6. เปิดเว็บเบราว์เซอร์และป้อน IP Address

ตัวอย่างโค้ด: Python TensorFlow Neural Network

ตัวอย่างการสร้าง Neural Network ด้วย TensorFlow/Keras บน Google Colab:

# Import libraries
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# Create Sequential model
model = keras.Sequential([
    layers.Dense(units=128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    layers.Dropout(0.2),
    layers.Dense(units=64, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.2),
    layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

# Compile model
model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy']
)

# Show model summary
model.summary()

# Train model
history = model.fit(
    x_train, y_train,
    epochs=10,
    validation_split=0.2,
    batch_size=32
)

# Evaluate model
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc:.4f}')

อธิบายโค้ด:

• Sequential model: โมเดลแบบเรียงลำดับ layer
• Dense layer: Fully connected layer
• Dropout: ป้องกัน overfitting โดยสุ่มปิด neurons
• softmax: Activation function สำหรับ classification หลายคลาส
• adam: Optimizer ที่นิยมใช้สำหรับ deep learning

ข้อแนะนำในการใช้งาน Alisa AI

1. อลิสาเป็น AI ที่พัฒนาจาก LLM บางครั้งอาจสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
2. อย่าเชื่อทุกสิ่งที่อลิสาสร้างขึ้น ควรตรวจสอบข้อเท็จจริง
3. อลิสาเรียนรู้ข้อมูลในช่วงปี 2023
4. รองรับภาษาไทยและอังกฤษ (แนะนำใช้อังกฤษสำหรับงานซับซ้อน)
5. พิมพ์ /help เพื่อดูฟังก์ชันทั้งหมด
6. ใช้ /Q ตามด้วยตัวเลขท้ายคำตอบ เพื่อถามคำถามต่อเนื่อง

ตัวอย่างการใช้งาน