เครื่องมือค้นหา LLM: การค้นคืนข้อมูลด้วยปัญญาประดิษฐ์

เครื่องมือค้นหาได้กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการค้นหาข้อมูลมาโดยตลอด แต่พฤติกรรมของผู้ใช้ได้เปลี่ยนแปลงไป แทนที่จะค้นหาด้วยคำค้นหาแบบง่าย ๆ เช่น 'สมาร์ทโฟน' ผู้คนในปัจจุบันมักจะถามคำถามที่เฉพาะเจาะจงและส่วนตัวมากขึ้น เช่น 'โทรศัพท์ราคาประหยัดที่ดีที่สุดสำหรับการเล่นเกม'

ในขณะเดียวกันโมเดลภาษาขนาดใหญ่(LLMs) เช่น ChatGPT กำลังเปลี่ยนแปลงการค้นหาด้วยการทำหน้าที่เป็นระบบตอบคำถามอย่างชาญฉลาด

เมื่อพวกเขาผสานรวมกับเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมพวกเขาจะเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาข้อมูลผ่านการค้นหาและเสริมสร้างผลลัพธ์(Retrieval-Augmented Generation - RAG) ทำให้ผลลัพธ์มีความแม่นยำและเข้าใจบริบทมากขึ้น

แทนที่จะแข่งขันกัน LLMs และเครื่องมือค้นหาทำงานร่วมกันเพื่อจัดการกับคำค้นหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในบทความนี้ เราจะสำรวจว่าการผสานรวมนี้กำลังกำหนดอนาคตของการค้นหาอย่างไร

โดยไม่ต้องพูดพร่ำทำเพลง เรามาเริ่มกันเลย!

LLM คืออะไร?

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงที่ประมวลผลและสร้างภาษาของมนุษย์ พวกมันได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ ทำให้สามารถจัดการงานต่างๆ เช่น การแปล การสรุป และการสนทนา

ตัวอย่างที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของ LLMs ได้แก่ GPT-3 และ GPT-4 ซึ่งได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในความสามารถในการจัดการกับคำถามที่เกี่ยวข้องกับภาษาที่ซับซ้อน

ต่างจากเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมที่พึ่งพาคำค้นหา เครื่องมือค้นหาที่ใช้ LLM สามารถทำได้มากกว่าการค้นหาข้อมูลผิวเผิน มันเข้าใจบริบทและความตั้งใจเบื้องหลังคำถาม ให้คำตอบที่ตรงประเด็นและละเอียดครบถ้วน

คุณสมบัติของเครื่องมือค้นหา LLM

เครื่องมือค้นหา LLM มอบความสามารถขั้นสูงที่เปลี่ยนแปลงวิธีการที่ผู้ใช้เข้าถึงและโต้ตอบกับข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต มาดูคุณสมบัติหลักของเครื่องมือเหล่านี้กัน:

เทคนิคการค้นหาขั้นสูงด้วย LLMs

เมื่อเทคโนโลยีการค้นหาพัฒนาไปข้างหน้า LLMs อย่างเช่น GPT-4, BERT, และ T5 กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เครื่องมือค้นหาประมวลผลคำค้นหา, ปรับแต่งผลลัพธ์, และปรับปรุงการจัดอันดับ. มาสำรวจกันว่าโมเดลเหล่านี้กำลังนิยามอนาคตของการค้นหาใหม่อย่างไร.

วิธีที่ LLMs ส่งคำค้นหา

การค้นหาได้พัฒนาจากการค้นหาคำสำคัญอย่างง่ายไปสู่การค้นหาด้วยเวกเตอร์เชิงความหมาย แทนที่จะค้นหาคำเฉพาะเช่น 'ภูเขาฟูจิ' ผู้ใช้สามารถค้นหา 'ภูเขาในญี่ปุ่น' และระบบจะแสดงผลลัพธ์ที่อิงตามความหมาย

การเปลี่ยนคำถามให้เป็นคำถาม—เช่น "ภูเขาที่มีชื่อเสียงในญี่ปุ่นคืออะไร?"—สามารถปรับปรุงความแม่นยำของการค้นหาได้. แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ยังช่วยปรับปรุงการค้นหาโดยการกระตุ้นคำถามเพิ่มเติมหากความมั่นใจต่ำ โดยใช้เทคนิคเช่น FLARE.

การให้เหตุผลแบบลำดับความคิดช่วยปรับปรุงการค้นหาให้ดียิ่งขึ้นโดยแบ่งงานออกเป็นขั้นตอนที่มีเหตุผล ดังที่เห็นในAutoGPT นอกจากนี้ การค้นหาแบบสนทนายังช่วยให้ผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย LLM สามารถปรับแต่งคำค้นหาได้แบบเรียลไทม์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นตลอดการโต้ตอบ

การค้นหาที่ปรับให้เหมาะกับบุคคลและการรับรู้บริบท

การรับรู้บริบทเป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่ทรงพลังที่สุดของ LLMs ต่างจากเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมที่จัดอันดับผลลัพธ์ตามการจับคู่คำหลัก LLMs จะพิจารณาเจตนาของผู้ใช้ ตำแหน่งที่ตั้ง ประวัติการค้นหา และการโต้ตอบในอดีต

ด้วยการปรับแต่งด้วยข้อมูลเฉพาะด้าน LLMs สามารถปรับผลลัพธ์การค้นหาให้เหมาะสมกับผู้ใช้แต่ละราย โดยจดจำรูปแบบและให้ความสำคัญกับเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ที่ค้นหาสูตรอาหารมังสวิรัติบ่อยครั้ง จะเห็นตัวเลือกที่เน้นพืชเป็นหลักเมื่อค้นหา 'สูตรอาหารเย็นที่ดีที่สุด'

LLMs ยังสามารถตีความคำค้นหาแบบหลายรูปแบบได้ โดยเข้าใจทั้งข้อความและภาพเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น นอกจากนี้ ยังสร้างบริบทเชิงยาว โดยเรียนรู้จากการโต้ตอบอย่างต่อเนื่องเพื่อเสนอคำค้นหาที่เกี่ยวข้องได้อย่างเชิงรุก

LLMs ในการจัดอันดับใหม่และปรับปรุงผลการค้นหา

LLMs ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องมือค้นหาโดยการจัดอันดับผลลัพธ์ใหม่แบบไดนามิกเพื่อสะท้อนความตั้งใจของผู้ใช้ได้ดีขึ้น ต่างจากการจัดอันดับแบบดั้งเดิมที่ใช้คำค้นหาเป็นฐาน LLMs ใช้กลไกการให้ความสนใจเพื่อวิเคราะห์บริบททั้งหมดของคำค้นหา และให้ความสำคัญกับเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

ตัวอย่างเช่น การอัปเดต BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ของ Google ได้ปฏิวัติการค้นหาโดยการเข้าใจบริบทเบื้องหลังคำเช่น 'apple' (ผลไม้) กับ 'Apple' (บริษัทเทคโนโลยี)

LLMs ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ SERP (หน้าผลการค้นหาของเครื่องมือค้นหา) ด้วยการวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ เช่น อัตราการคลิกผ่าน (CTR), อัตราการตีกลับ, และระยะเวลาที่ผู้ใช้อยู่บนหน้าเว็บ LLMs สามารถปรับอันดับได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยเพิ่มผลลัพธ์ที่มีการมีส่วนร่วมของผู้ใช้สูง

เครื่องมือค้นหา LLM ยอดนิยม

เมื่อการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI พัฒนาไป เครื่องมือค้นหาที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายตัวกำลังได้รับความนิยมมากขึ้นเนื่องจากความสามารถขั้นสูง Perplexity AI ให้คำตอบโดยตรงพร้อมแหล่งอ้างอิง ทำให้การค้นหามีปฏิสัมพันธ์และให้ข้อมูลมากขึ้น

You.com มอบประสบการณ์ที่ปรับแต่งได้ ให้ผู้ใช้สามารถจัดลำดับความสำคัญของแหล่งข้อมูล ผสานสรุปที่สร้างโดย AI และโต้ตอบกับผู้ช่วย AI ได้

เราทุกคนทราบดีว่าเราสามารถหันไปพึ่งเครื่องมือค้นหาเหล่านี้เพื่อค้นหาข้อมูลและรับคำตอบอย่างรวดเร็วได้ แต่แล้วการค้นหาไฟล์สำคัญเพียงไฟล์เดียวในที่ทำงานล่ะ? หรือการดึงบทสนทนาที่เต็มไปด้วยข้อมูลสำหรับงานนำเสนอครั้งใหญ่ครั้งต่อไปของคุณล่ะ?

นี่คือจุดที่ClickUp, แอปทุกอย่างสำหรับการทำงาน, เข้ามาช่วยคุณได้!

ClickUp Brainผสานความสามารถในการค้นหาขั้นสูงเข้ากับฟีเจอร์การจัดการโครงการที่ครอบคลุม เชื่อมโยงงาน ไฟล์ สมาชิกทีม และโครงการทั้งหมดไว้ในที่เดียว ไม่ต้องสลับแอปหรือจัดการกับเครื่องมือและข้อมูลที่กระจัดกระจายอีกต่อไป!

ความไม่มีประสิทธิภาพเหล่านี้ทำให้เกิดการสูญเสียเวลา, ขวัญกำลังใจที่ลดลง, และค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่เพิ่มขึ้น. โชคดีที่Connected AIสามารถเปลี่ยนความท้าทายเหล่านี้ให้กลายเป็นโอกาสสำหรับการตัดสินใจที่ชาญฉลาดขึ้น, การค้นหาข้อมูลที่รวดเร็วขึ้น, และการดำเนินงานที่ราบรื่น.

นี่คือวิธีที่การค้นหาแบบเชื่อมโยงของ ClickUpเปลี่ยนแปลงการทำงานร่วมกัน:

ตัวอย่างเช่น เมื่อกลับมาจากการหยุดงาน เพียงถาม ClickUp Brain เพื่ออัปเดตเกี่ยวกับโครงการของคุณ มันจะจัดเตรียมรายการหัวข้อย่อยที่จัดระเบียบเรียบร้อยพร้อมรายการดำเนินการที่สำคัญและการสนทนาที่เกิดขึ้นในขณะที่คุณไม่อยู่

ด้วย ClickUp Brain คุณจะมีผู้จัดการความรู้อัจฉริยะที่ช่วยให้คุณค้นหาทุกสิ่งภายในพื้นที่ทำงานและแอปที่เชื่อมต่อของคุณ

ClickUp Brain เข้าใจบริบทของงานของคุณและเสนอคำแนะนำที่เกี่ยวข้องตามความชอบในการทำงานหรือกิจกรรมหลักของคุณ สำหรับผู้สร้างเนื้อหา ตัวอย่างเช่น มันจะให้คำแนะนำสำหรับการสร้างเนื้อหา การระดมความคิด และงานที่เกี่ยวข้อง

คุณสามารถใช้ AI เพื่อทำงานซ้ำๆ อัตโนมัติหรืออัปเดตสถานะงานด้วยคำสั่งง่ายๆ ทำให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ต้องใช้ความคิดอย่างลึกซึ้งได้ หากคุณกำลังมองหาเครื่องมือค้นหา AIที่ทรงพลังเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ClickUp Brain พร้อมตอบโจทย์คุณ

ด้วย ClickUp Brain คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพฐานความรู้ของคุณได้โดยการจัดหมวดหมู่, ติดแท็ก, และจัดระเบียบข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดโดยอัตโนมัติ

ตัวอย่างเช่น ทีมวิจัยสามารถใช้ ClickUpเพื่อสร้างระบบการจัดการความรู้แบบรวมศูนย์ เพื่อจัดเก็บข้อมูลเชิงลึก เอกสาร และผลการวิจัยทั้งหมดในรูปแบบที่เข้าถึงได้ง่าย

นอกจากนี้ ความหลากหลายของClickUp Docsยังสนับสนุนการสร้างวิกิ คลังเอกสาร และการจัดการงานที่เกี่ยวข้องกับองค์ความรู้

คุณยังสามารถจัดระเบียบข้อมูลได้หลากหลายวิธี โดยใช้ClickUp Spaces, โฟลเดอร์ และรายการต่าง ๆ เพื่อจัดโครงสร้างเนื้อหาให้ค้นหาได้อย่างรวดเร็ว ทีมงานของคุณจะสามารถค้นหาและเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องได้อย่างง่ายดายเมื่อต้องการ โดยไม่ต้องเสียเวลาค้นหาผ่านหลายแพลตฟอร์ม

นอกจากนี้ แพลตฟอร์มยังช่วยติดตามงานและโครงการผ่านClickUp Tasksโดยอิงจากข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากเครื่องมือค้นหา LLM คุณสามารถผสานผลการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับกระบวนการติดตามงานและโครงการของคุณได้โดยตรง ทำให้การนำความรู้ที่คุณค้นพบไปใช้ได้ง่ายยิ่งขึ้น

เครื่องมือการทำงานร่วมกันของ ClickUp ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมและการแบ่งปันข้อมูลให้ดียิ่งขึ้นClickUp Chatช่วยให้สมาชิกในทีมสามารถหารือเกี่ยวกับโครงการ แบ่งปันข้อมูลเชิงลึก และถามคำถามได้แบบเรียลไทม์

ความคิดเห็นที่มอบหมายให้ช่วยให้การสื่อสารเกี่ยวกับเอกสารหรืองานเฉพาะเจาะจงเป็นไปอย่างชัดเจน ทำให้ทุกคนได้รับข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับความคืบหน้าของโครงการ

ทีมสามารถร่วมมือกันได้โดยแบ่งปันความคิดและมองเห็นแนวคิดได้ชัดเจนขึ้น สามารถเพิ่มบันทึก, อัปโหลดรูปภาพ, และฝังลิงก์เพื่อเพิ่มบริบทให้ดีขึ้น ใช้ตัวเชื่อมต่อเพื่อเชื่อมโยงความคิดและเน้นความสัมพันธ์ของมัน

เมื่อไอเดียของคุณพร้อมแล้ว ให้แปลงเป็นงานที่สามารถติดตามได้จากClickUp Whiteboardsเพื่อให้ทุกอย่างเป็นไปตามกำหนดเวลา

สุดท้ายนี้มุมมองปริมาณงานของ ClickUpช่วยให้คุณสามารถจัดการความสามารถของทีม ติดตามงานที่กำลังดำเนินอยู่ และจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โดยการให้บริการศูนย์กลางสำหรับการแบ่งปันความรู้และการร่วมมือ ClickUp ช่วยให้กระบวนการทำงานเป็นระบบและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการใช้เครื่องมือค้นหา LLM

เมื่อใช้เครื่องมือค้นหา LLM การปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อเพิ่มศักยภาพสูงสุดในขณะที่จัดการความเสี่ยงเป็นสิ่งสำคัญ

กลยุทธ์เหล่านี้จะช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากเครื่องมือที่ใช้ AI ของคุณ เพื่อให้มั่นใจในการใช้งานที่ราบรื่นและประสบความสำเร็จในระยะยาว:

ความท้าทายและแนวทางแก้ไขในการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย LLM

เครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย LLM มีศักยภาพมหาศาล แต่ก็มาพร้อมกับชุดความท้าทายของตัวเองเช่นกันด้านล่างนี้คือความท้าทายด้าน AIที่พบบ่อยและแนวทางแก้ไขที่เป็นประโยชน์:

คุณภาพและความเกี่ยวข้องของข้อมูล

เครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ขึ้นอยู่กับคุณภาพและความเกี่ยวข้องของข้อมูลที่ประมวลผลเป็นอย่างมาก ข้อมูลที่ไม่ดีหรือล้าสมัยอาจนำไปสู่ผลลัพธ์การค้นหาที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เกี่ยวข้อง ซึ่งส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของผู้ใช้

การขาดความโปร่งใส

แบบจำลอง LLM มักถูกมองว่าเป็น 'กล่องดำ' ซึ่งเหตุผลเบื้องหลังผลลัพธ์ที่ได้ไม่สามารถมองเห็นได้ชัดเจนสำหรับผู้ใช้ การขาดความโปร่งใสนี้อาจทำให้ผู้ใช้ยากที่จะไว้วางใจผลลัพธ์ที่ได้รับ

อคติและข้อกังวลทางจริยธรรม

LLMs สามารถรับเอาอคติจากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนได้ ซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เอนเอียงหรือไม่เหมาะสมทางจริยธรรม หากข้อมูลที่ใช้ฝึกฝนไม่มีความหลากหลายหรือเป็นตัวแทนที่ไม่ครบถ้วน เครื่องมือค้นหาอาจสะท้อนอคติเหล่านั้น ส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจและความเป็นธรรม

ความซับซ้อนของระบบและการบูรณาการ

การผสานรวมเครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย LLM เข้ากับกระบวนการทำงานและแอปพลิเคชันที่มีอยู่เดิมอาจเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะเมื่อต้องจัดการกับระบบเก่าหรือแหล่งข้อมูลหลายแห่ง ความซับซ้อนในการเชื่อมต่อเครื่องมือใหม่เหล่านี้กับแพลตฟอร์มที่มีอยู่แล้วอาจทำให้การนำไปใช้ล่าช้า

ปัญหาเรื่องภาพหลอน

ภาพหลอนหมายถึงกรณีที่โมเดลสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง สร้างขึ้นเอง หรือไม่เกี่ยวข้องกับบริบท สิ่งนี้เกิดขึ้นเนื่องจากโมเดลไม่ได้ดึงข้อมูลโดยตรงจากแหล่งที่อ้างอิงไว้ แต่บางครั้ง 'สร้าง' ข้อมูลขึ้นมาเองโดยอิงจากรูปแบบที่ได้เรียนรู้ระหว่างการฝึกฝน

อนาคตของการค้นหาด้วย LLMs

การค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย LLM รุ่นถัดไปสัญญาว่าจะมีความแม่นยำ ความสามารถในการปรับตัว และการตอบสนองที่ดียิ่งขึ้น โดยเฉพาะในการจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของผู้ใช้ ระบบเหล่านี้จะปรับตัวได้อย่างยืดหยุ่นตามความต้องการของผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงไป โดยเรียนรู้จากการโต้ตอบก่อนหน้านี้และข้อมูลแบบเรียลไทม์

ตัวอย่างเช่น ในสภาพแวดล้อมขององค์กร LLM สามารถตีความคำขอเช่น 'ค้นหาการวิเคราะห์การสูญเสียลูกค้าในไตรมาสที่แล้ว' และส่งคืนไม่เพียงแค่ไฟล์ดิบเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลเชิงลึกที่สังเคราะห์ แนวโน้มที่เกี่ยวข้อง และข้อสรุปที่สามารถนำไปปฏิบัติได้

อุตสาหกรรมที่พึ่งพาการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนจะได้รับประโยชน์มากที่สุด:

การผสานรวมความสามารถในการค้นหาแบบหลายรูปแบบ—การรวมการรู้จำข้อความ เสียง และภาพ—จะช่วยขยายประโยชน์ของ LLM ให้มากยิ่งขึ้น

ตัวอย่างเช่น ทีมที่ทำงานร่วมกันในการเปิดตัวผลิตภัณฑ์สามารถอัปโหลดรูปภาพได้ทันที เพิ่มคำอธิบายด้วยเสียง และเรียกดูเอกสารและรายงานที่เกี่ยวข้องได้ การปรับตัวในระดับนี้ทำให้ LLMs มีความสำคัญอย่างยิ่งในการรับประกันการเข้าถึงข้อมูลในรูปแบบที่หลากหลายได้อย่างราบรื่น

แพลตฟอร์มเช่นClickUp ที่ผสานรวมกับการค้นหาด้วย LLM มอบโซลูชันที่แข็งแกร่งสำหรับการจัดระเบียบและเข้าถึงไฟล์ ปรับปรุงกระบวนการทำงาน และขับเคลื่อนการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ

เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณด้วยระบบค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย LLM

เมื่อเครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งได้รับการสนับสนุนโดยระบบ LLM (Large Language Models) ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง พวกมันกำลังปฏิวัติวิธีการที่ธุรกิจค้นหาข้อมูลจากหน้าเว็บและจัดการข้อมูล

ด้วยความสามารถในการเข้าใจบริบท, ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น, และผสานการทำงานกับกระบวนการทำงานขององค์กรได้อย่างราบรื่น LLMs กำลังเปิดทางให้กับการดำเนินงานที่ฉลาดขึ้น, รวดเร็วขึ้น, และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เมื่อค้นหาเครื่องมือค้นหา AI ที่ผสานการทำงานเข้ากับกระบวนการทำงานของคุณได้อย่างไร้รอยต่อ ไม่มีอะไรเทียบได้กับ ClickUp Brain ไม่ว่าคุณจะต้องการค้นหาไฟล์หรืองานอย่างรวดเร็ว ระดมความคิด หรือแม้แต่ร่างอีเมล ความสามารถอันทรงพลังของ AI ใน ClickUp Brain สามารถจัดการได้ทุกอย่าง

การผสานการทำงานกับเครื่องมือการจัดการโครงการที่ครอบคลุมของ ClickUp ช่วยให้ทุกอย่างอยู่ในมือคุณ ช่วยให้คุณสามารถจัดระเบียบ ประหยัดเวลา และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐานได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

แล้วคุณรออะไรอยู่ล่ะ?ลงทะเบียนใช้ ClickUp วันนี้และทำงานได้มากขึ้นด้วย ClickUp Brain!