⌕ ค้นหา model / experiment / pipeline… ⌘K
● ONLINEguide.topmanidmb.studio
Start here
เริ่มที่นี่: Lab และ workflow ทดลอง
ใช้ FOTON อธิบาย model stack, RAG, experiment pipeline และวิธีพัฒนางาน AI ให้เป็นระบบ
Use whenเหมาะกับงานนี้
ต้องคุยกับ dev/lab, plan experiment, รีวิว model mix หรืออธิบาย RAG pipeline
Do not use forห้ามใช้แทนสิ่งนี้
ไม่ใช้ประกาศผลวิจัยที่ยังไม่ verify, ไม่วาง API keys, dataset ดิบ หรือ private eval logs
Data boundaryขอบเขตข้อมูล
Lab guide is sanitized · code, secret, private benchmark และ raw data อยู่ใน repo/protected storage
Models
4
multi-vendor
Pipelines
6
ingest → ship
RAG Tiers
3
bge-m3 · Chroma · Qwen
Uptime
24/7
local + cloud compute
Model Mix
Claude
gpt-5.5
Qwen
GLM
Experiments / week
FOTON · LAB GUIDE
Model Stack
| Model | Tier | Role | Status |
|---|---|---|---|
| 🧠Claude | reasoning | วิเคราะห์ลึก · เอกสาร · โค้ด | primary |
| ⚡gpt-5.5 | code/agent | autonomous · refactor | online |
| 🔮Qwen | local/RAG | embedding · data-bound | local |
| 💠GLM | cost-opt | volume · routing | standby |
Lab Focus
🧪
Agentic-first
workflow แตกเป็น agent ขนาน + verify
🗂
RAG grounded
bge-m3 + ChromaDB · ตอบจาก source
🌱
Open-source
ใช้/คืน OSS · ไม่ผูก vendor เดียว
Compute Activity
Pipeline
①
Ingest
Drive → DB → embeddings
②
Train / Tune
prompt vs fine-tune ตามงาน
③
Evaluate
eval harness · adversarial
④
Ship
sanitized service · monitor