Matagal na akong naghahanap ng paraan para hindi makalimot ang AI agent ko sa mga nakaraang usapan, at dito ko nakita ang sagot. Malinaw ang pagkakaexplica kung paano gamitin ang Mem0 para sa pangmatagalang memory, at yung paghahambing ng iba't ibang vector database ang pinakanagustuhan ko. Sumunod akong mabuti sa mga hakbang sa pag-store at pag-retrieve ng context, tapos gumana agad sa una kong subok. Mas naintindihan ko rin ngayon kung kailan dapat gumamit ng semantic search kaysa simpleng lookup. Sulit talaga para sa kahit sinong gustong gumawa ng stateful na agent.
พื้นฐานของหน่วยความจำสำหรับ AI Agent: Mem0 และ Vector Databases
เรียนรู้วิธีสร้าง AI Agent ที่ชาญฉลาดและมีสถานะ (stateful) ซึ่งสามารถรักษาบริบทและจดจำการโต้ตอบในอดีตได้โดยใช้ Mem0 และเทคนิคการจัดเก็บข้อมูลแบบเวกเตอร์สมัยใหม่
-
💬
ผู้สอน AI
ถามเกี่ยวกับบทเรียนใดก็ได้ แล้วรับคำตอบที่ชัดเจนทันที ทุกเมื่อ -
🕐
เริ่มเมื่อไรก็ได้
ไม่มีตารางหรือเดดไลน์ — เรียนตามจังหวะของคุณ เมื่อไรก็ได้ -
🌐
เป็นภาษาไทย
บทเรียน แบบฝึกหัด และใบรับรอง — ทั้งหมดเป็นภาษาของคุณอย่างครบถ้วน
เกี่ยวกับคอร์สนี้
เมื่อ AI Agent มีความซับซ้อนมากขึ้น ความสามารถในการจดจำการโต้ตอบในอดีตจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวอย่างแท้จริง หากไม่มีหน่วยความจำระยะยาว Agent จะสูญเสียบริบทและประสบปัญหาในการรักษาเวิร์กโฟลว์ที่สอดคล้องกัน หลักสูตรนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับแนวคิดพื้นฐานของการเพิ่มหน่วยความจำถาวรให้กับแอปพลิเคชัน AI ของคุณ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเปลี่ยนจากสคริปต์แบบไร้สถานะ (stateless) ไปเป็น Agent แบบมีสถานะ (stateful) ที่สามารถดึงข้อมูล อัปเดต และใช้ข้อมูลย้อนหลังได้
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: [1] เข้าใจแนวคิดหลักของ AI Agent แบบมีสถานะ (stateful) และเหตุผลที่การรักษาบริบทมีความสำคัญ [2] สำรวจพื้นฐานของ Vector Databases และวิธีการจัดเก็บข้อมูลเชิงความหมาย [3] ปรับใช้โซลูชันหน่วยความจำระยะยาวโดยใช้ Mem0 เพื่อติดตามความชอบและประวัติของผู้ใช้ [4] ประยุกต์ใช้รูปแบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ขั้นพื้นฐานเพื่อเชื่อมต่อ Agent เข้ากับความรู้ที่จัดเก็บไว้ [5] ฝึกเขียนโค้ดเพื่อจัดการ Context Windows และโต้ตอบกับ Embedding models อย่างมีประสิทธิภาพ
หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยการกำหนดคำศัพท์หลักเกี่ยวกับหน่วยความจำ AI และ Vector Embeddings ก่อนที่จะเข้าสู่แบบฝึกหัดการเขียนโค้ดเชิงปฏิบัติ คุณจะได้เรียนรู้ผ่านบทเรียนที่เขียนขึ้นอย่างเป็นระบบซึ่งจะสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับการจัดการสถานะ (state management) ทีละขั้นตอน หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นและนักพัฒนาที่ต้องการสำรวจ Agentic AI โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน Machine Learning มาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อมอบพลังของหน่วยความจำระยะยาวให้กับแอปพลิเคชัน AI ของคุณ
สิ่งที่คุณจะได้รับ
-
📜
ใบประกาศนียบัตร
เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ -
💬
ติวเตอร์ AI ส่วนตัว
ติดขัดในบทเรียน? ถามติวเตอร์ในตัวของคุณได้ทุกอย่าง ทุกเวลา -
🎧
รวมเวอร์ชันเสียง
เรียนได้ทุกที่ ไม่ต้องดูจอ -
♾️
เข้าถึงตลอดชีพ
กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ -
📱
โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์ -
💸
คืนเงิน 14 วัน
ไม่ต้องอธิบาย -
⚡
กระชับและตรงประเด็น
2 ชม. 48 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ
รีวิว (11)
This course finally made the concept of agent memory click for me. Working through Mem0 alongside a vector database showed exactly how an agent can remember context across sessions instead of starting from zero every time.
Good deep dive into how Mem0 handles short and long-term memory for agents. The vector database section drags a little in places, but the hands-on examples more than make up for it.
Het gedeelte over hoe Mem0 herinneringen opslaat en weer ophaalt met een vectordatabase was precies de uitleg die ik nodig had.
The way this course breaks down short-term versus long-term memory using Mem0 finally made agent state management make sense to me.
Bisher hatte ich nur eine vage Vorstellung davon, wie KI-Agenten sich über mehrere Sitzungen hinweg an Kontext erinnern sollen, aber dieser Kurs erklärt das Prinzip mit Mem0 wirklich greifbar. Die Kombination aus Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis wird nicht nur theoretisch beschrieben, sondern direkt in Code umgesetzt, was das Verständnis enorm erleichtert. Besonders der Teil über die Vektordatenbank und wie relevante Erinnerungen dort abgerufen werden, war für mich der Aha-Moment des Kurses. Man merkt, dass der Dozent selbst mit solchen Systemen arbeitet, weil die Beispiele nie künstlich wirken. Am Ende hatte ich einen Agenten, der sich tatsächlich an frühere Gespräche erinnert, was ich vorher nur aus Theorie-Videos kannte.
Раньше я довольно смутно представлял, как агенты вообще что-то запоминают между сессиями, а тут всё разложено по полочкам через Mem0. Особенно понравилось, как объясняется разница между кратковременной и долговременной памятью и зачем вообще нужна векторная база в этой связке. Примеры кода не оторваны от реальности — сразу видно, что автор сам строил такие системы. К середине курса я уже собрал своего агента, который помнит контекст из прошлых разговоров, и это реально работает. Пожалуй, лучший курс из тех, что я видел на тему памяти агентов.
AIエージェントが会話の文脈をどうやって覚えておくのか、ずっと曖昧にしか理解できていなかったのですが、この講座でMem0の仕組みを実際に手を動かしながら学んでようやく腑に落ちました。短期記憶と長期記憶を分けて扱う部分の説明が特に丁寧で、なぜベクトルデータベースが必要なのかも自然に理解できます。コード例もおもちゃのようなものではなく、実際に使えるレベルまで踏み込んでいるのが良かったです。講座の後半では自分で作ったエージェントが過去の会話をちゃんと覚えているのを見て、素直に感動しました。次はこれを自分のプロジェクトに組み込んでみようと思っています。
Mem0とベクトルデータベースを使ってエージェントに記憶を持たせる仕組みが、こんなに分かりやすく説明されているとは思いませんでした。
Bom sobre memória vetorial, ritmo meio rápido.
Ik snapte tot nu toe nooit goed hoe een AI-agent info tussen sessies zou moeten onthouden, maar deze cursus legt dat via Mem0 heel concreet uit. Het onderscheid tussen kortetermijn- en langetermijngeheugen wordt niet alleen uitgelegd maar ook meteen in code gebouwd, wat het meteen tastbaar maakt. Het stuk over de vectordatabase en hoe relevante herinneringen daaruit worden opgehaald was voor mij het moment waarop alles op zijn plek viel. De voorbeelden voelen nooit kunstmatig, je merkt dat de docent dit soort systemen zelf bouwt. Aan het einde had ik een agent die daadwerkelijk terugverwijst naar eerdere gesprekken, iets wat ik voorheen alleen in theorie had gezien.
ผู้เรียนคนอื่นเรียน
🎓 มีใบรับรอง
AI ส่วนตัวด้วย LLMs แบบโอเพนซอร์ส: การติดตั้งในเครื่อง, RAG, และเอเจนต์
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿539
→
💼 พร้อมสำหรับงาน
🎓 มีใบรับรอง
การปรับแต่งโมเดล OpenAI (Fine-Tuning): ปรับแต่ง LLMs ด้วยข้อมูลของคุณเอง
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿539
→
💼 พร้อมสำหรับงาน
🎓 มีใบรับรอง
การพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ด้วย LangChain
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿539
→
🔥 ยอดนิยม
🎓 มีใบรับรอง
AI สำหรับครูสอน ESL: บทเรียน, ข้อความ และข้อสอบ
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿539
→
คำถามที่พบบ่อย
ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +
แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ
ฉันชำระเงินอย่างไร? +
ผ่านบัตรด้วย Stripe เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย
ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +
ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 14 วัน ไม่ต้องอธิบาย
ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +
ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด
ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +
ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้
ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี
ดีไซน์
การเงิน
การตลาด
สาธารณสุข
การศึกษา
ธุรกิจการบริการ
อุตสาหกรรม