**Spec Coding** ที่ดี (การเขียนโค้ดตามข้อกำหนด) หัวใจสำคัญคือการเปลี่ยน "ความคิดที่คลุมเครือ" ให้กลายเป็น "สัญญาที่แม่นยำ ตรวจสอบได้ และดำเนินการได้" มันไม่ใช่แค่การเขียนเอกสาร แต่เป็นการสร้างภาษาสื่อสารที่ไร้ความกำกวมระหว่างมนุษย์กับ AI (หรือระหว่างมนุษย์ด้วยกัน) ด้านล่างนี้我将อธิบายลักษณะของ spec ท…
แม้รูปแบบ 'ขับเคลื่อนด้วยความรู้สึก/บรรยากาศ' ของ Vibe Coding จะสนุกมากเมื่อใช้ในการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วและสำรวจความคิดสร้างสรรค์ แต่หากไม่มีการควบคุม ก็จะตกหลุมพรางทั่วไปได้ง่าย ต่อไปนี้คือสรุปจากห้ามิติ: **คุณภาพโค้ด, ความสามารถในการบำรุงรักษา, ความปลอดภัย, วิวัฒนาการของความต้องการ, การทำงานร่ว…
นี่คือปัญหาที่โปรแกรมเมอร์ส่วนใหญ่ต้องเผชิญ **Vibe Coding** และ **Spec Coding** เป็นแนวทางการทำงานที่แตกต่างกันอย่างชัดเจนเมื่อใช้โมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ในการเขียนโปรแกรม ความแตกต่างหลักคือ **"อินพุต" ที่คุณให้ AI เป็นความรู้สึกที่คลุมเครือ หรือข้อกำหนดที่แม่นยำ** --- ## หนึ่ง อธิบายความแตกต่างระหว่าง…
การฉีด Query ที่เป็นอันตราย (การฉีด Prompt ที่มุ่งร้าย / การปนเปื้อนในการค้นคืน) เป็นภัยคุกคามความปลอดภัยที่เกิดขึ้นจริงในระบบ RAG เมื่อนำไปใช้งานจริง ผู้โจมตีอาจใช้ข้อมูลนำเข้าที่ถูกสร้างขึ้นอย่างพิถีพิถันเพื่อพยายามให้โมเดลเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ข้ามข้อจำกัด ดำเนินการคำสั่งที่ไม่คาดคิด หรือปน…
การปรับแต่ง Prompt (Prompt Engineering / Optimization) เป็นทักษะสำคัญที่ทำให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ "เชื่อฟัง" โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบ RAG ซึ่งกำหนดโดยตรงว่าโมเดลจะยึดตามเนื้อหาที่ดึงมา หลีกเลี่ยงภาพหลอน และจัดรูปแบบผลลัพธ์ตามที่กำหนดหรือไม่ --- ## หนึ่ง หลักการสำคัญของการปรับแต่ง Prompt 1. **ชัดเจน >…
การปรับแต่ง RAG ไม่ใช่การปรับเปลี่ยนในขั้นตอนเดียว แต่เป็นกระบวนการ**ปรับปรุงทั้งสายโซ่** ด้านล่างนี้我从**ด้านการจัดทำดัชนีข้อมูล ด้านการค้นคืน ด้านการสร้าง ด้านการประเมิน** สี่มิติ ให้กลยุทธ์การปรับแต่งอย่างเป็นระบบ พร้อมแนบประสบการณ์จริงที่สามารถกล่าวถึงในการสัมภาษณ์ --- ## หนึ่ง การปรับแต่งด้านก…
## Embedding ทำงานอะไรกันแน่? — จากแก่นแท้ทางเทคนิคสู่การตอบสัมภาษณ์ ### ๑. แก่นแท้ทางเทคนิค: หนึ่งประโยคชี้ให้เห็นแกนกลาง **งานหลักของ Embedding คือการแมปข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและไม่ต่อเนื่อง (ข้อความ รูปภาพ ฯลฯ) ไปยังปริภูมิเวกเตอร์ที่มีความต่อเนื่องและมีมิติต่ำ ทำให้วัตถุที่มีความหมายใกล้เคียง…
อัตราความแม่นยำคือเส้นเลือดหลักของระบบตอบคำถามความรู้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณพยายามนำไปใช้ในสถานการณ์ที่จริงจัง (เช่น การแพทย์ กฎหมาย การสนับสนุนภายในองค์กร) มุมมองของฉันสามารถสรุปได้ว่า **อัตราความแม่นยำเป็นแนวคิดหลายมิติ ไม่ใช่แค่ตัวเลขเดียว ต้องพิจารณาร่วมกับความสามารถของระบบ ความยากของงาน และต…
### RAG คืออะไร? **RAG** ย่อมาจาก **Retrieval-Augmented Generation** หรือในภาษาไทยคือ **การสร้างแบบเสริมการค้นคืน** พูดง่ายๆ มันคือเทคโนโลยีที่ **"ทำให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีหนังสืออ้างอิงที่สามารถเปิดอ่านได้ตลอดเวลา"** ลองนึกภาพโมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็น "ซูเปอร์เกรียน" ที่มีความจำดีเยี่ยมและความรู้กว้า…
## หนึ่ง แนวคิดหลักของ Skill Skill คือหน่วยความสามารถที่สามารถดำเนินการได้ซึ่งถูกห่อหุ้มอยู่ใน **Agent** หรือ **ระบบ AI** โดยทั่วไปประกอบด้วย: - **เงื่อนไขการเรียกใช้**: เมื่อใดที่ถูกเรียก (เช่น คำสั่งผู้ใช้, เหตุการณ์ของระบบ) - **พารามิเตอร์นำเข้า**: ข้อมูลหรือบริบทที่ต้องรับ - **ตรรกะการดำเนินกา…
## Three Core Methodologies of AI Agent: ReAct, Plan-and-Solve, and Reflection AI Agent is an intelligent entity that can autonomously perceive the environment, make decisions, and execute actions. Its core methodologies mainly include three types: ReAct, Plan-and-Solve, and Reflection. Below, we i…
## โหมดผู้เชี่ยวชาญผสม MOA (Mixture-of-Agents) คืออะไร? **MOA** คือ **สถาปัตยกรรมการทำงานร่วมกันของหลายเอเจนต์** ซึ่งแนวคิดหลักคือ: การรวมโมเดล AI อิสระหลายตัว (เรียกว่า "ผู้เชี่ยวชาญ" หรือ "Agent") เข้าด้วยกัน ผ่าน **กลไกการกำหนดเส้นทาง/การจัดสรร** ให้ผู้เชี่ยวชาญแต่ละตัวรับผิดชอบงานย่อยที่ตนถนัดท…
# การออกแบบระบบความจำของ Agent: แนวทางการนำความจำระยะสั้นและระยะยาวไปใช้ บทความนี้สำรวจการออกแบบระบบความจำของ Agent โดยแบ่งออกเป็นสองระดับคือความจำระยะสั้นและความจำระยะยาว พร้อมอธิบายรายละเอียดแนวทางการนำไปใช้และข้อควรระวัง ## กรอบแนวคิดและประเด็นหลักมีดังนี้: 1. **หลักการออกแบบโดยรวม**: แบ่งระบ…
# สรุปความแตกต่างระหว่างการเรียกใช้เครื่องมือของ Agent และการเรียกใช้ฟังก์ชันทั่วไป บทความนี้กล่าวถึงความแตกต่างหลักระหว่างการเรียกใช้เครื่องมือของ Agent และการเรียกใช้ฟังก์ชันทั่วไป พร้อมอธิบายกลไก คุณค่า รูปแบบความล้มเหลวทั่วไป และกลยุทธ์การจัดการ ## สรุปความแตกต่างหลัก การเรียกใช้ฟังก์ชันทั่วไ…
# AI คำถามสัมภาษณ์ข้อที่ 2: จะมั่นใจได้อย่างไรว่าการเรียกใช้เครื่องมือของ Large Language Model (LLM) มีความน่าเชื่อถือ จะมั่นใจได้อย่างไรว่า Large Language Model (LLM) ทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือและควบคุมได้เมื่อเรียกใช้เครื่องมือ โดยไม่พึ่งพาแค่พรอมต์เพื่อ "โน้มน้าว" โมเดล จำเป็นต้องมีกรอบการจำกัดแบบ…
# สรุปเทคนิค Function Calling ## 1. นิยาม Function Calling เป็นกลไกที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถอธิบายเครื่องมือภายนอก (เช่น API) ให้กับ Large Language Model (LLM) ผ่าน JSON schema เมื่อโมเดลตัดสินใจว่าจำเป็นต้องเรียกใช้เครื่องมือเพื่อตอบคำถามของผู้ใช้ โมเดลจะส่งออกข้อมูล JSON แบบมีโครงสร้าง `tool_calls…
# คู่มือและวิเคราะห์เทคนิคฐานข้อมูลเวกเตอร์สำหรับสัมภาษณ์ บทความนี้เป็นการแบ่งปันประสบการณ์สัมภาษณ์และวิเคราะห์เทคนิคเกี่ยวกับฐานข้อมูลเวกเตอร์ อธิบายแนวคิดหลัก หลักการทางเทคนิค คำแนะนำในการเลือกใช้ และสถานการณ์การประยุกต์ใช้ของฐานข้อมูลเวกเตอร์อย่างเป็นระบบ ## 1. คำจำกัดความหลัก - **คำจำกัดความ*…