ตั้งแต่ embedding และการค้นคืน ไปจนถึงระบบความจำที่ทำให้ agent จำงานเก่าได้ข้ามเซสชัน
RAG ย่อมาจาก Retrieval-Augmented Generation คือการค้นข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากคลังของเราก่อน แล้วแนบเข้าไปใน context ให้โมเดลตอบจากของจริง แทนที่จะให้มันเดาจากสิ่งที่จำมาตอนเทรน วิธีทำแบบคลาสสิกคือแปลงเอกสารเป็น embedding เก็บใน vector database แล้วค้นด้วยความใกล้เคียงเชิงความหมาย แต่ปัจจุบันมีทางที่ง่ายกว่าและได้ผลดีในหลายกรณี คือจัดเอกสารเป็นไฟล์ที่มีโครงสร้างชัดแล้วให้ agent เปิดอ่านเองตามต้องการ ประเด็นสำคัญไม่ใช่เลือกเทคนิคไหน แต่คือทำให้สิ่งที่ค้นมาตรงกับคำถามจริง ๆ เพราะถ้าค้นผิด โมเดลก็ตอบผิดอย่างมั่นใจ
ไล่ตามลำดับนี้ได้เลย ตั้งแต่ยังไม่รู้อะไรจนใช้กับงานจริง
ฟีเจอร์ & อัปเดต · 3 เรื่อง
สอนใช้งาน · 5 เรื่อง
เครื่องมือ & สกิล · 12 เรื่อง
พื้นฐาน & อธิบาย · 4 เรื่อง
อ่านหลักการที่นี่แล้วไปดูของจริงที่หน้าเครื่องมือได้เลย
มีบทความใหม่ เทคนิคเด็ด หรือของฟรีเมื่อไหร่ เราส่งเมลไปบอก