AI Grounding ແມ່ນຫຍັງ? ຄູ່ມືການປະຕິບັດການກວດສອບຂໍ້ເທັດຈິງຂອງ LLM ແລະການປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບດ້ວຍ Web Search

AI Grounding ແມ່ນຄຳສັບລວມຂອງເທັກໂນໂລຊີທີ່ໃຊ້ໃນການຢືນຢັນຄຳຕອບທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLM ດ້ວຍແຫຼ່ງຂໍ້ມູນພາຍນອກທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ ເພື່ອໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບຄວາມເປັນຈິງ. ໃນເວລາທີ່ນຳເອົາ LLM ມາລວມເຂົ້າໃນການເຮັດວຽກ, ບັນຫາ Hallucination (ການສະແດງຜົນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຕາມຄວາມເປັນຈິງ) ຈະກາຍເປັນຄວາມສ່ຽງທີ່ສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ, ຄວາມເຊື່ອໝັ້ນຂອງລູກຄ້າ ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງການຕັດສິນໃຈ.

ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການ "ໃສ່ RAG" ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງມີການສົນທະນາທີ່ກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບວິທີການວາງຕຳແໜ່ງຂອງ Grounding ພາຍໃນແນວຄວາມຄິດລະດັບສູງ ເຊັ່ນ: Context Engineering (ການອອກແບບຂໍ້ມູນທີ່ຈະສົ່ງໃຫ້ LLM) ແລະ Harness Engineering (ການອອກແບບສະພາບແວດລ້ອມການປະຕິບັດງານທີ່ລ້ອມຮອບ LLM).

ບົດຄວາມນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ຜູ້ຮັບຜິດຊອບດ້ານ AI ແລະ ນັກພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ LLM ໃນບໍລິສັດ B2B ໄດ້ເຂົ້າໃຈເຖິງນິຍາມຂອງ AI Grounding, ຮູບແບບຫຼັກໆ ເຊັ່ນ: RAG, ການຄົ້ນຫາຜ່ານເວັບ ແລະ ການປະຕິບັດງານດ້ວຍເຄື່ອງມື, ຄວາມສຳພັນກັບ Context/Harness Engineering, ຂັ້ນຕອນການນຳໄປໃຊ້ໃນລະບົບທຸລະກິດ, ລວມເຖິງການແກ້ໄຂຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ພົບເລື້ອຍ. ເມື່ອອ່ານຈົບ, ທ່ານຈະສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ວ່າກໍລະນີການນຳໃຊ້ (Use case) ຂອງບໍລິສັດທ່ານຕ້ອງການ Grounding ປະເພດໃດ ແລະ ຄວນຕິດຕັ້ງຫຍັງແດ່ໃນແຕ່ລະຊັ້ນຂອງການຄົ້ນຫາ, ການປະເມີນຜົນ ແລະ Harness.

AI Grounding ໝາຍເຖິງຮູບແບບການອອກແບບໂດຍລວມຂອງ "ການຍຶດຄຳຕອບຂອງ LLM ໄວ້ກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນພາຍນອກ". ມັນບໍ່ແມ່ນເທັກໂນໂລຢີພຽງຢ່າງດຽວ, ແຕ່ເປັນແນວຄວາມຄິດທີ່ກວ້າງຂວາງເຊິ່ງລວມເຖິງການຄົ້ນຫາ, ການປະຕິບັດງານຂອງເຄື່ອງມື ແລະ ການອ້າງອີງຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ທັງຍັງເປັນໜຶ່ງໃນອົງປະກອບທີ່ເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຂອງ Harness Engineering ອີກດ້ວຍ.

Grounding ແມ່ນວິທີການທີ່ເຮັດໃຫ້ຜົນລວມຂອງ LLM ບໍ່ໄດ້ຂຶ້ນກັບພຽງແຕ່ພາຣາມິເຕີທີ່ຮຽນຮູ້ມາແລ້ວເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງອີງໃສ່ຂໍ້ມູນພາຍນອກທີ່ໄດ້ມາໃນຂະນະທີ່ກຳລັງປະມວນຜົນ (ເຊັ່ນ: ເອກະສານພາຍໃນບໍລິສັດ, ຜົນການຄົ້ນຫາທາງເວັບ, ຫຼື API response ຂອງລະບົບວຽກງານ). ທີ່ມາຂອງຄຳສັບນີ້ແມ່ນມາຈາກສຳນວນທີ່ວ່າ "ການຜູກມັດກັບຄວາມເປັນຈິງ (ground a model in evidence)" ເຊິ່ງເປັນຄຳສັບທີ່ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຫຼັກໆຢ່າງ Google, OpenAI, ແລະ Anthropic ໄດ້ນຳໃຊ້ໃນເອກະສານ API ຂອງພວກເຂົາ.

ຮູບແບບການນຳໄປໃຊ້ງານມີຫຼາກຫຼາຍ, ແຕ່ສິ່ງທີ່ຄືກັນມີ 3 ປະການດັ່ງນີ້:

• ສອບຖາມໄປຍັງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນພາຍນອກ ໃນຂະນະທີ່ກຳລັງປະມວນຜົນ
• ນຳເນື້ອຫາທີ່ໄດ້ມາໃສ່ເຂົ້າໄປເປັນບໍລິບົດ (Context) ຂອງ Prompt
• ສະແດງແຫຼ່ງທີ່ມາ ຫຼື ການອ້າງອີງ ໄປພ້ອມກັບຄຳຕອບ

ຮູບແບບທີ່ບໍ່ໄດ້ປະຕິບັດຕາມ 3 ປະການນີ້ ແລະ ໃຫ້ LLM ຕອບໂດຍໃຊ້ພຽງແຕ່ຄວາມຮູ້ທີ່ຮຽນຮູ້ມາແລ້ວນັ້ນ ຈະຖືກເອີ້ນວ່າ "Ungrounded" ເຊິ່ງມັກຈະເກີດອາການ Hallucination ໄດ້ງ່າຍ.

ໃນໄລຍະປີມໍ່ໆມານີ້, ວິທີການເຮັດ Grounding ພາຍໃນໂຄງສ້າງແບບ Multi-agent (ເຊັ່ນ: Agentic RAG) ແທນທີ່ຈະໃຊ້ LLM ພຽງຢ່າງດຽວນັ້ນໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຫຼາຍຂຶ້ນ. ເປັນວິທີການທີ່ Agent ສ້າງຍຸດທະສາດການຄົ້ນຫາດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ ສ້າງຄຳຕອບໃນຂະນະທີ່ສອບຖາມໄປຍັງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຫຼາຍແຫຼ່ງ. ເຖິງວ່າຈະມີຮູບແບບໃໝ່ໆເຫຼົ່ານີ້, ແຕ່ສິ່ງທີ່ເປັນພື້ນຖານຂອງມັນກໍຍັງຄົງເປັນຫຼັກການ Grounding ແບບດັ້ງເດີມທີ່ວ່າ "ການຜູກມັດຄຳຕອບເຂົ້າກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນພາຍນອກ".

Hallucination ແມ່ນປະກົດການທີ່ LLM ສ້າງເນື້ອຫາທີ່ບໍ່ກົງກັບຄວາມເປັນຈິງອອກມາຢ່າງໝັ້ນໃຈ, ເຊິ່ງມີສາເຫດມາຈາກຫຼາຍປັດໄຈ ເຊັ່ນ: ຄວາມບໍ່ສົມດຸນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການຮຽນຮູ້, ການຂາດບໍລິບົດ (Context), ແລະ ການສ້າງເນື້ອຫາຫຼາຍເກີນໄປ. Grounding ແມ່ນມາດຕະການໜຶ່ງທີ່ຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາ "ການຂາດບໍລິບົດ" ແລະ "ການຂາດແຫຼ່ງອ້າງອີງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື" ເຫຼົ່ານີ້.

ສິ່ງທີ່ຄວນລະວັງຄື Grounding ບໍ່ແມ່ນເທັກໂນໂລຢີທີ່ສາມາດກຳຈັດ Hallucination ໄດ້ຢ່າງສົມບູນດ້ວຍຕົວມັນເອງ. ຖ້າເອກະສານທີ່ດຶງຂໍ້ມູນມາຜິດພາດ ກໍຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄຳຕອບທີ່ຜິດພາດໄດ້ ແລະ LLM ກໍອາດຈະສ້າງເນື້ອຫາທີ່ຂັດແຍ່ງກັບແຫຼ່ງອ້າງອີງໄດ້ເຊັ່ນກັນ (ບັນຫາ "ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງການອ້າງອີງ" ທີ່ຈະກ່າວເຖິງໃນພາຍຫຼັງ).

ດັ່ງນັ້ນ, ຈຶ່ງເປັນເລື່ອງປົກກະຕິທີ່ຈະນຳໃຊ້ Grounding ຄວບຄູ່ກັບເທັກໂນໂລຢີອ້ອມຂ້າງດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

• ການກວດສອບຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຄຳຕອບ ຕໍ່ກັບເອກະສານທີ່ດຶງມາໄດ້ (ຊັ້ນການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງໂດຍ LLM-as-a-Judge)
• ເຫດຜົນໃນການປະຕິເສດການຕອບ ໂດຍອີງໃສ່ຄະແນນຄວາມເຊື່ອໝັ້ນ (Confidence-based abstention)
• ການຕິດຕາມຄຸນນະພາບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ໂດຍໃຊ້ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ດ້ານ AI Observability
• ການກວດສອບໂດຍມະນຸດ (HITL: Human-in-the-Loop)

ສະຫຼຸບກໍຄື Grounding ເປັນ "ເງື່ອນໄຂທີ່ຈຳເປັນ" ໃນການຄວບຄຸມ Hallucination ແຕ່ບໍ່ແມ່ນເງື່ອນໄຂທີ່ພຽງພໍ. "Harness Engineering" ທີ່ຈະກ່າວເຖິງໃນເຄິ່ງຫຼັງຂອງບົດຄວາມນີ້ ແມ່ນວິທີການອອກແບບລະບົບສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກຂອງ LLM ໂດຍລວມຢ່າງເປັນລະບົບ ເຊິ່ງລວມເຖິງອົງປະກອບອ້ອມຂ້າງເຫຼົ່ານີ້ດ້ວຍ ແລະ Grounding ກໍຖືກຈັດວາງໃຫ້ເປັນຊັ້ນໜຶ່ງໃນນັ້ນ.

ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງ LLM ໃນວຽກງານທຸລະກິດ ແມ່ນຂຶ້ນຢູ່ກັບຄຸນນະພາບຂອງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ Grounding. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ, ການບໍລິການລູກຄ້າ ຫຼື ການຕັດສິນໃຈພາຍໃນອົງກອນ, ຄຳຕອບທີ່ປາດສະຈາກຫຼັກຖານອ້າງອີງຈະກາຍເປັນຄວາມສ່ຽງທາງທຸລະກິດໂດຍກົງ.

ບໍ່ຄືກັບແຊັດບັອດສຳລັບຜູ້ບໍລິໂພກທົ່ວໄປ, ຄຳຕອບທີ່ໄດ້ຈາກ LLM ທາງທຸລະກິດຈະສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ກັບສັນຍາ, ການເຮັດທຸລະກຳ, ການຕັດສິນໃຈດ້ານບຸກຄະລາກອນ, ແລະ ການອອກແບບທາງເຕັກນິກໂດຍກົງ. ຖ້າຄຳຕອບທີ່ຜິດພາດຖືກນຳໄປໃຊ້ໃນເອກະສານອະນຸມັດ ຫຼື ຂໍ້ສະເໜີຕໍ່ລູກຄ້າ, ມັນຈະເຮັດໃຫ້ຕົ້ນທຶນໃນການແກ້ໄຂໃນຂະບວນການຕໍ່ໄປເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ຫຼື ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດອາດກາຍເປັນບັນຫາດ້ານຄວາມເຊື່ອໝັ້ນຕໍ່ພາຍນອກ.

ໂດຍສະເພາະ, ບັນຫາ Hallucination ມັກຈະເກີດຂຶ້ນໄດ້ງ່າຍໃນຂົງເຂດດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

• ການຕີຄວາມໝາຍກົດລະບຽບພາຍໃນບໍລິສັດ ແລະ ຂໍ້ກຳນົດໃນສັນຍາ
• ການອ້າງອີງປະຫວັດການສອບຖາມຂອງລູກຄ້າໃນອະດີດ
• ການອ້າງອີງຂໍ້ມູນຄູ່ແຂ່ງ ແລະ ຂໍ້ມູນຕະຫຼາດ
• ການອະທິບາຍມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ທາງເຕັກນິກ ແລະ ຮູບແບບການຕອບໂຕ້ຂອງ API
• ການແນະນຳກ່ຽວກັບການຕີຄວາມໝາຍກົດໝາຍ, ຂໍ້ບັງຄັບ ແລະ ຂໍ້ກຳນົດດ້ານຂັ້ນຕອນຕ່າງໆ

ສິ່ງທີ່ຂົງເຂດເຫຼົ່ານີ້ມີຄືກັນຄື: "ຂໍ້ມູນທີ່ LLM ມີໂອກາດສູງທີ່ຈະບໍ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ມາກ່ອນ, ຫຼື ເປັນຂໍ້ມູນທີ່ມີການອັບເດດຢ່າງວ່ອງໄວ". ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຖືກຖາມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ໄດ້ລວມຢູ່ໃນຂໍ້ມູນການຮຽນຮູ້, LLM ກໍຈະສ້າງຄຳຕອບທີ່ ເບິ່ງຄືວ່າເປັນໄປໄດ້ ຈາກບໍລິບົດແລ້ວສົ່ງກັບມາ, ດັ່ງນັ້ນຖ້າບໍ່ມີຊັ້ນ Grounding, ຄຳຕອບທີ່ຜິດພາດກໍຈະປົນເຂົ້າມາຢ່າງງຽບໆ.

ສິ່ງທີ່ຫຍຸ້ງຍາກຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນຄື ຮູບແບບການຂຽນຂອງ LLM ມີຄວາມສະໝ່ຳສະເໝີ ແລະ "ຄວາມບໍ່ໝັ້ນໃຈ" ແທບຈະບໍ່ສະແດງອອກມາໃຫ້ເຫັນ. ເນື່ອງຈາກຄຳຕອບທີ່ຂາດຫຼັກຖານໜັກແໜ້ນກໍຍັງຖືກສົ່ງກັບມາດ້ວຍພາສາຍີ່ປຸ່ນທີ່ສະຫຼາດສະຫຼຽວ, ເຮັດໃຫ້ການກວດສອບໂດຍມະນຸດກໍຍັງມີໂອກາດທີ່ຈະເບິ່ງຂ້າມໄດ້ງ່າຍ. ນອກຈາກການເຮັດ Grounding ແລ້ວ, ຍັງມີຄວາມຕ້ອງການກົນໄກໃນການເຮັດໃຫ້ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງຄຳຕອບສາມາດເບິ່ງເຫັນໄດ້ ແລະ ຍັບຍັ້ງຄຳຕອບທີ່ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຕ່ຳ.

ລະບຽບການກ່ຽວກັບ AI ພວມໄດ້ຮັບການພັດທະນາໃນທົ່ວໂລກ, ໂດຍສະເພາະລະບຽບການທີ່ກວມລວມເຊັ່ນ EU AI Act ໄດ້ກຳນົດໃຫ້ລະບົບ AI ທີ່ຖືກຈັດປະເພດວ່າມີຄວາມສ່ຽງສູງ ຕ້ອງມີ "ການກຳກັບດູແລໂດຍມະນຸດ", "ຄວາມໂປ່ງໃສ" ແລະ "ຄວາມຖືກຕ້ອງ". Grounding ກາຍເປັນຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ໃນການຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການເຫຼົ່ານີ້ໃນລະດັບການປະຕິບັດງານ.

ໂດຍສະເພາະ, ດ້ານທີ່ Grounding ມີສ່ວນຮ່ວມໃນບໍລິບົດຂອງການປະຕິບັດຕາມລະບຽບການ ມີດັ່ງນີ້:

• ຄວາມໂປ່ງໃສ: ສາມາດສະແດງເອກະສານທີ່ເປັນແຫຼ່ງທີ່ມາຂອງຄຳຕອບໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເຫັນໄດ້
• ຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມ: ສາມາດບັນທຶກ ID ຂອງເອກະສານທີ່ອ້າງອີງໃນຂະນະທີ່ປະມວນຜົນໄວ້ໃນ Log ໄດ້
• ຄວາມສາມາດໃນການແກ້ໄຂ: ສາມາດປັບປ່ຽນພຶດຕິກຳຂອງຄຳຕອບທັງໝົດໄດ້ ພຽງແຕ່ອັບເດດແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຜິດພາດ
• ການຮອງຮັບການກວດສອບ: ສາມາດກວດສອບຍ້ອນຫຼັງໄດ້ວ່າໄດ້ອ້າງອີງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໃດ ແລະ ເວລາໃດ

ເຖິງແມ່ນວ່າຄວາມຕ້ອງການຈະແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມພາກພື້ນ ແລະ ອຸດສາຫະກຳ ເຊັ່ນ: PDPA ຂອງໄທ, ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນສະບັບປັບປຸງຂອງຍີ່ປຸ່ນ, ແລະ ແນວທາງປະຕິບັດຕ່າງໆຕາມແຕ່ລະອຸດສາຫະກຳ, ແຕ່ຫຼັກການອອກແບບທີ່ວ່າ "ການໃຫ້ເຫດຜົນປະກອບໃນຄຳຕອບຂອງ LLM" ແມ່ນມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງ.

ນອກຈາກນີ້, ພາຍໃນກອບການບໍລິຫານຈັດການຄວາມເຊື່ອໝັ້ນ, ຄວາມສ່ຽງ ແລະ ຄວາມປອດໄພແບບປະສົມປະສານ ເຊັ່ນ AI TRiSM (AI Trust, Risk and Security Management) ທີ່ Gartner ໄດ້ສະເໜີໄວ້ນັ້ນ, Grounding ໄດ້ຖືກຈັດໃຫ້ເປັນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສຳລັບ "ຄວາມໂປ່ງໃສ" ແລະ "ການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງເນື້ອຫາ" (Content Anomaly Detection).

ການເຮັດ Grounding ສາມາດແບ່ງອອກເປັນ 3 ໝວດໝູ່ໃຫຍ່ຕາມປະເພດຂອງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ. ມັນເປັນເລື່ອງຍາກທີ່ຈະໃຊ້ພຽງແຕ່ວິທີໃດໜຶ່ງໃຫ້ສຳເລັດຜົນ, ດັ່ງນັ້ນການອອກແບບໂດຍການປະສົມປະສານຕາມຈຸດປະສົງການນຳໃຊ້ຈຶ່ງເປັນເລື່ອງທົ່ວໄປ. ໃນໄລຍະຫຼັງໆນີ້, ວິທີການທີ່ LLM ສາມາດສະຫຼັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຫຼາຍແຫຼ່ງໄດ້ຢ່າງອິດສະຫຼະ ເຊັ່ນ: Agentic RAG ກໍໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ແມ່ນການເຮັດ Grounding ໂດຍໃຊ້ກຸ່ມເອກະສານແບບສະຖິດ ເຊັ່ນ: ເອກະສານພາຍໃນບໍລິສັດ, ຖານຄວາມຮູ້ (Knowledge Base), ແລະ ຄູ່ມືຜະລິດຕະພັນ ເປັນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ. ຂະບວນການຫຼັກມີດັ່ງນີ້:

1. ແບ່ງເອກະສານອອກເປັນສ່ວນໆ (Chunk), ສ້າງ Embedding, ແລະ ຈັດເກັບໄວ້ໃນຖານຂໍ້ມູນ Vector.
2. ນຳຄຳຖາມຂອງຜູ້ໃຊ້ໄປ Map ໃສ່ພື້ນທີ່ Embedding ດຽວກັນເພື່ອຄົ້ນຫາເອກະສານທີ່ມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນ.
3. ນຳເອກະສານທີ່ໄດ້ມາໃສ່ໃນ Prompt ຂອງ LLM ເພື່ອໃຫ້ສ້າງຄຳຕອບ.

ໃນຫຼາຍກໍລະນີ, ການຄົ້ນຫາດ້ວຍ Vector ພຽງຢ່າງດຽວອາດບໍ່ໃຫ້ຄວາມແມ່ນຍຳທີ່ພຽງພໍ, ເຮັດໃຫ້ການໃຊ້ Hybrid Search ທີ່ປະສົມປະສານກັບການຄົ້ນຫາດ້ວຍ Keyword ເຊັ່ນ BM25 ແລະ ການລວມຄະແນນດ້ວຍ RRF (Reciprocal Rank Fusion) ກາຍເປັນມາດຕະຖານ.

ນອກຈາກນີ້, ຍັງມີຮູບແບບໃໝ່ໆປະກົດຂຶ້ນ ເຊັ່ນ: GraphRAG ທີ່ສ້າງແບບຈຳລອງຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງເອກະສານຢ່າງຈະແຈ້ງ, ແລະ Agentic RAG ທີ່ Agent ຈະແຍກຄຳຖາມອອກເປັນສ່ວນຍ່ອຍແລ້ວຄົ້ນຫາແບບຊ້ຳໆ. GraphRAG ແມ່ນວິທີການສ້າງກຸ່ມເອກະສານໃຫ້ເປັນ Knowledge Graph ແລະ ປະກອບຄຳຕອບໂດຍການຕິດຕາມຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງ Entity, ເຊິ່ງມີຈຸດແຂງໃນການຕອບຄຳຖາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຫຼາຍເອກະສານ. ສ່ວນ Agentic RAG ແມ່ນການທີ່ LLM ວາງແຜນ ແລະ ດຳເນີນການຄົ້ນຫາດ້ວຍຕົນເອງ, ພ້ອມທັງຕັດສິນໃຈວ່າຈຳເປັນຕ້ອງຄົ້ນຫາເພີ່ມເຕີມຫຼືບໍ່ໂດຍພິຈາລະນາຈາກຜົນລັດທີ່ໄດ້.

ໃນການອອກແບບ Grounding ສຳລັບ LLM ທາງທຸລະກິດ, ແນວທາງທີ່ເປັນໄປໄດ້ຈິງຄືການເລີ່ມນຳໃຊ້ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ເທື່ອລະຂັ້ນຕາມຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງ Use Case.

Web Search Grounding ແມ່ນວິທີການທີ່ນຳເອົາຂໍ້ມູນທີ່ມີການປ່ຽນແປງ ແບບ Real-time (ເຊັ່ນ: ຂ່າວຫຼ້າສຸດ, ລາຄາຫຸ້ນ, ສະພາບອາກາດ, ໜ້າເວັບໄຊຂອງຄູ່ແຂ່ງ ແລະ ອື່ນໆ) ມາຜ່ານ Web Search API ເພື່ອສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ LLM. ຕົວແບບ Gemini ຂອງ Google, Claude ຂອງ Anthropic ແລະ ຕົວແບບຂອງ OpenAI ລ້ວນແຕ່ມີເຄື່ອງມືຄົ້ນຫາເວັບທີ່ຕິດຕັ້ງມາພ້ອມ ແລະ ສາມາດເປີດໃຊ້ງານຟັງຊັນ Grounding ຜ່ານ API ໄດ້.

ຄວາມແຕກຕ່າງອັນໃຫຍ່ຫຼວງຈາກ RAG ພາຍໃນອົງກອນ ຄືການທີ່ບໍ່ໄດ້ຄຸ້ມຄອງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົນເອງ. ຂໍ້ດີແມ່ນຄວາມທັນສະໄໝ ແລະ ຄວາມກວ້າງຂວາງຂອງຂໍ້ມູນ, ສ່ວນຂໍ້ເສຍມີດັ່ງນີ້:

• ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງໜ້າຜົນການຄົ້ນຫາມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນ
• ຍາກທີ່ຈະຮັບປະກັນຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຈາກຝັ່ງລະບົບ
• ຄວາມຖືກຕ້ອງຈະປ່ຽນແປງໄປຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂຶ້ນຢູ່ກັບການສ້າງ Search Query
• ເຖິງແມ່ນຈະເປັນຄຳຖາມດຽວກັນ ແຕ່ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບອາດຈະແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມຊ່ວງເວລາ

ດັ່ງນັ້ນ, Web Search Grounding ຈຶ່ງເໝາະສົມກັບການໃຊ້ງານແບບປະສົມ (Hybrid) ໂດຍນຳມາໃຊ້ຮ່ວມກັບ RAG ເພື່ອເປັນ "ການເສີມຂໍ້ມູນຫຼ້າສຸດ" ແລະ ໃຫ້ບຸລິມະສິດກັບເອກະສານພາຍໃນອົງກອນສຳລັບຄຳຖາມທີ່ສະເພາະເຈາະຈົງຕໍ່ໂດເມນນັ້ນໆ.

ເຖິງແມ່ນວ່າເຄື່ອງມືຄົ້ນຫາເວັບທີ່ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຈັດຫາໃຫ້ຈະສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງສົມບູນພຽງແຕ່ເອີ້ນໃຊ້ຜ່ານ API, ແຕ່ເຫດຜົນໃນການຈັດອັນດັບຜົນການຄົ້ນຫາ ຫຼື ເນື້ອໃນການຕັດສິນຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືນັ້ນຈະເປັນ Black box. ໃນການໃຊ້ Grounding ເພື່ອການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດທີ່ສຳຄັນ, ການບັນທຶກຜົນການຄົ້ນຫາໄວ້ໃນ Log ແລະ ເຮັດໃຫ້ສາມາດນຳກັບມາທົບທວນຄືນໄດ້ໃນພາຍຫຼັງ ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍໃນດ້ານການດຳເນີນງານ.

ການກຣາວດ໌ດິງແບບໃຊ້ເຄື່ອງມື (Tool-use grounding) ແມ່ນວິທີການທີ່ສົ່ງ SQL query, API call, ແລະ ການຮຽກໃຊ້ຟັງຊັນໃຫ້ LLM ໃນຖານະ "ເຄື່ອງມື" ເພື່ອໃຫ້ມັນຮຽກໃຊ້ຕາມຄວາມຈຳເປັນ ແລະ ນຳຜົນລັດທີ່ໄດ້ມາເປັນຫຼັກຖານ. MCP (Model Context Protocol) ແລະ Function Calling API ຂອງແຕ່ລະບໍລິສັດ ກໍຖືກຈັດຢູ່ໃນໝວດນີ້.

ໃນຂະນະທີ່ການກຣາວດ໌ດິງແບບອີງໃສ່ເອກະສານຈະຈັດການກັບ "ຂໍ້ມູນທີ່ສະສົມໄວ້ໃນອະດີດ", ແຕ່ການກຣາວດ໌ດິງແບບໃຊ້ເຄື່ອງມືມີຈຸດເດັ່ນຄືສາມາດຈັດການກັບ "ສະຖານະຂອງລະບົບໃນປັດຈຸບັນ" ໄດ້. ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ທີ່ເປັນຮູບປະທຳມີດັ່ງນີ້:

• ດຶງຂໍ້ມູນສະຖານະສັນຍາຫຼ້າສຸດຈາກຖານຂໍ້ມູນລູກຄ້າເພື່ອຕອບຄຳຖາມ
• ສອບຖາມຖານຂໍ້ມູນການຈັດການສິນຄ້າຄົງຄັງເພື່ອຕອບວັນທີສົ່ງມອບ
• ຮຽກໃຊ້ API ຂອງລະບົບທຸລະກິດເພື່ອປະຕິບັດງານ ແລະ ສະຫຼຸບຜົນລັດ
• ສຳລັບຄຳຖາມທີ່ຕ້ອງການການຄຳນວນ ໃຫ້ປະຕິບັດຜ່ານ Code Interpreter ເພື່ອຕອບຄຳຖາມ

ການກຣາວດ໌ດິງແບບໃຊ້ເຄື່ອງມືມີປະສິດທິພາບສູງ ແຕ່ກໍມີຄວາມສ່ຽງໃນການຮຽກໃຊ້ API ທີ່ຜິດພາດ. ໃນກໍລະນີທີ່ສົ່ງເຄື່ອງມືປະເພດຂຽນຂໍ້ມູນ (Write-type) ໃຫ້, ຫຼັກການພື້ນຖານຄືຕ້ອງມີ AI Guardrail ຫຼື ຊັ້ນການກວດສອບແບບ HITL (Human-in-the-Loop) ຄວບຄູ່ໄປນຳ. ແຜນການທີ່ປອດໄພຄືການເລີ່ມຕົ້ນຈາກເຄື່ອງມືແບບອ່ານຂໍ້ມູນຢ່າງດຽວ (Read-only) ແລ້ວຄ່ອຍໆເປີດໃຊ້ເຄື່ອງມືປະເພດຂຽນຂໍ້ມູນເປັນຂັ້ນຕອນ.

MCP ເປັນກົນໄກທີ່ມຸ່ງຫວັງໃຫ້ເກີດສະພາວະທີ່ "ສາມາດໃຊ້ເຄື່ອງມືດຽວກັນໄດ້ຈາກທຸກ LLM Client" ໂດຍການເຮັດໃຫ້ການເຊື່ອມຕໍ່ເຄື່ອງມືເປັນມາດຕະຖານ, ເຊິ່ງກຳລັງແຜ່ຂະຫຍາຍໄປໃນທິດທາງທີ່ເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດງານດ້ານການກຣາວດ໌ດິງບໍ່ຂຶ້ນກັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໃດໜຶ່ງ (Vendor-independent).

ການກຣາວເດິງ (Grounding) ມັກຈະຖືກຍົກມາສົນທະນາກັນແບບໂດດດ່ຽວ, ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ ຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ວາງຕຳແໜ່ງໃຫ້ຢູ່ໃນແນວຄິດລະດັບສູງກວ່າ ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍ "ການສົ່ງຫຍັງໃຫ້ LLM (Context Engineering)" ແລະ "ການວາງໂຄງສ້າງສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກທີ່ອ້ອມຮອບ LLM (Harness Engineering)". ການຈັດລະບຽບຄວາມສຳພັນເຫຼົ່ານີ້ຈະເຮັດໃຫ້ເຫັນຈຸດບອດໃນການອອກແບບໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ.

Context Engineering ແມ່ນຂົງເຂດທີ່ອອກແບບວ່າຈະໃສ່ຫຍັງ ແລະ ໃສ່ໃນລຳດັບໃດລົງໃນ Context Window ຂອງ LLM. ໃນຂະນະທີ່ Prompt Engineering ຈັດການກັບ "ການໃຊ້ຖ້ອຍຄຳໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ໃຊ້", Context Engineering ຈະກວມເອົາ Context ທັງໝົດ ເຊິ່ງລວມມີ "System Prompt, ເອກະສານທີ່ດຶງມາໄດ້, ປະຫວັດການສົນທະນາ, ຄຳນິຍາມຂອງເຄື່ອງມື ແລະ ຄຳສັ່ງໃນການສະແດງຜົນ".

ຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງ Grounding ແລະ Context Engineering ສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ດັ່ງນີ້:

• Grounding ສຸມໃສ່ "ວິທີການດຶງຂໍ້ມູນມາຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນພາຍນອກ"
• Context Engineering ສຸມໃສ່ "ວິທີການຈັດລຽງ ຫຼື ວິທີການສະຫຼຸບຂໍ້ມູນທີ່ດຶງມາໄດ້"

ທັງສອງຢ່າງນີ້ແມ່ນຢູ່ຄົນລະຊັ້ນກັນ ແຕ່ມີຄວາມກ່ຽວພັນກັນຢ່າງໃກ້ຊິດ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ໃນ RAG ເຖິງວ່າຈະດຶງເອກະສານມາໄດ້ 50 ສະບັບ ແຕ່ຖ້າບໍ່ສາມາດບັນຈຸລົງໃນ Context Window ໄດ້ ກໍບໍ່ມີປະໂຫຍດ. ການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນ, ການສະຫຼຸບເນື້ອຫາ ແລະ ການຈັດລຳດັບໃໝ່ໂດຍ Reranker ແມ່ນໜ້າວຽກຂອງຝ່າຍ Context Engineering.

ນອກຈາກນີ້, ບັນຫາຄວາມສອດຄ່ອງຂອງການອ້າງອີງທີ່ວ່າ "ເຖິງຈະມີການອ້າງອີງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ແຕ່ LLM ກໍຍັງສ້າງເນື້ອຫາທີ່ແຕກຕ່າງຈາກຕົ້ນສະບັບ" ນັ້ນ, ໃນຫຼາຍກໍລະນີມີສາເຫດມາຈາກການທີ່ມີເອກະສານຫຼາຍສະບັບທີ່ມີເນື້ອຫາຂັດແຍ່ງກັນປົນຢູ່ໃນ Context. ຖ້າປັບປຸງພຽງແຕ່ Grounding ແຕ່ການອອກແບບ Context ຍັງບໍ່ມີປະສິດທິພາບ ຄວາມຖືກຕ້ອງກໍຈະບໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ຈຶ່ງຈຳເປັນຕ້ອງມີມຸມມອງໃນການປັບປຸງທັງສອງຢ່າງໄປພ້ອມໆກັນ.

ໃນທາງປະຕິບັດ, ບໍ່ຄວນຄິດວ່າ "ສ້າງ RAG ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ສຳເລັດແລ້ວ = ຈົບ", ແຕ່ການທົບທວນຄຸນນະພາບການອອກແບບໃນສອງຂັ້ນຕອນ ຄື: ຫຼັງຈາກດຶງຂໍ້ມູນມາແລ້ວ ຈະມີການຈັດໂຄງສ້າງ Context ແນວໃດເພື່ອສົ່ງຕໍ່ໃຫ້ LLM, ຈະຊ່ວຍໃຫ້ພົບຊ່ອງວ່າງໃນການປັບປຸງໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.

Harness Engineering ແມ່ນແນວຄວາມຄິດທີ່ຖືກຍົກຂຶ້ນມາສົນທະນາກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງ ຫຼັງຈາກການປະກົດຕົວຂອງ Claude Code ແລະອື່ນໆ, ເຊິ່ງໝາຍເຖິງຂົງເຂດການອອກແບບ "ສະພາບແວດລ້ອມການປະຕິບັດງານທີ່ອ້ອມຮອບ LLM (harness)" ຢ່າງເປັນລະບົບ ບໍ່ແມ່ນຕົວ "LLM" ເອງ. ມັນກວມເອົາອົງປະກອບອ້ອມຂ້າງທັງໝົດທີ່ຈຳເປັນໃນການນຳໃຊ້ LLM ເຂົ້າໃນວຽກງານຕົວຈິງ ເຊັ່ນ: ການປະກອບ Context, ການເຊື່ອມຕໍ່ເຄື່ອງມື, ຊັ້ນຄວາມປອດໄພ, ວົງຈອນການປະເມີນຜົນ, ແລະ ການສັງເກດການ.

Grounding ຖືເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງ "ຊັ້ນການເຊື່ອມຕໍ່ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ" ພາຍໃນ Harness Engineering ແລະຈະເຮັດວຽກໄດ້ກໍຕໍ່ເມື່ອປະສົມປະສານກັບຊັ້ນອື່ນໆເທົ່ານັ້ນ. ຊັ້ນທີ່ສຳຄັນມີດັ່ງນີ້:

• ຊັ້ນ Context: ການຈັດການ System Prompt, ເອກະສານທີ່ດຶງມາ, ແລະປະຫວັດການສົນທະນາ (Context Engineering)
• ຊັ້ນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: RAG, ການຄົ້ນຫາທາງເວັບ, ການເຊື່ອມຕໍ່ພາຍນອກຜ່ານການປະຕິບັດງານຂອງເຄື່ອງມື (Grounding)
• ຊັ້ນ Guardrail: ມາດຕະການປ້ອງກັນ Prompt Injection, ຕົວກອງຜົນລັພ, ການຈຳກັດການໃຊ້ງານເຄື່ອງມື
• ຊັ້ນການປະເມີນຜົນ: ການຕັດສິນຄຸນນະພາບຄຳຕອບໂດຍ LLM-as-a-Judge, ຊຸດຂໍ້ມູນການປະເມີນຜົນແບບ Regression
• ຊັ້ນການສັງເກດການ: ການຕິດຕາມ Trace, ຕົ້ນທຶນ, ແລະຄຸນນະພາບ ໂດຍອີງໃສ່ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ດ້ານ AI Observability
• ຊັ້ນ HITL (Human-in-the-loop): ການກວດສອບໂດຍມະນຸດ, ການເກັບກຳຄຳຕິຊົມ, ແລະວົງຈອນການປັບປຸງ

ເມື່ອເບິ່ງຈາກມຸມມອງຂອງ Harness, ການເສີມສ້າງພຽງແຕ່ Grounding ມັກຈະເຮັດໃຫ້ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໂດຍລວມໄປບໍ່ເຖິງຈຸດສູງສຸດ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ເຖິງແມ່ນວ່າແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຈະສົມບູນແບບ ແຕ່ຖ້າເກີດການຕອບສະໜອງທີ່ບໍ່ຕັ້ງໃຈຍ້ອນ Prompt Injection ກໍຈະກາຍເປັນອຸບັດຕິເຫດ, ແລະຖ້າບໍ່ມີຊັ້ນການປະເມີນຜົນ ກໍຈະບໍ່ສາມາດຮັບຮູ້ເຖິງຄວາມຊຸດໂຊມຂອງຄວາມຖືກຕ້ອງໄດ້. ທັດສະນະທີ່ວ່າ "LLM × Harness" ເທົ່ານັ້ນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ລະບົບວຽກງານມີຄວາມສົມບູນແບບ ຄືຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງການອອກແບບ Grounding.

ແຕ່ລະຊັ້ນທີ່ປະກອບເປັນ Harness ມີການພັດທະນາຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ ແລະຂອບເຂດການຮອງຮັບກໍແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແຕ່ລະ Vendor. ການເຮັດໃຫ້ເຫັນພາບວ່າ "ຊັ້ນໃດທີ່ອ່ອນແອ" ໃນກໍລະນີການນຳໃຊ້ຂອງບໍລິສັດຕົນເອງ, ພ້ອມທັງຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນເພື່ອເສີມສ້າງໃຫ້ເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນ ແມ່ນວິທີການທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດ.

ການນຳໃຊ້ Grounding ສາມາດຈັດແບ່ງອອກໄດ້ເປັນ 3 ຂັ້ນຕອນຄື: ການເລືອກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ → ການອອກແບບຊັ້ນການດຶງຂໍ້ມູນ → ການປະເມີນຜົນ. ຢ່າຟ້າວເລີ່ມລົງມືປະຕິບັດທັນທີ, ເພາະຄຸນນະພາບຂອງການອອກແບບໃນຂັ້ນຕົ້ນຈະເປັນຕົວຕັດສິນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂະບວນການໃນຂັ້ນຕໍ່ໄປ. ນອກຈາກນີ້, ຍັງຈຳເປັນຕ້ອງອອກແບບການເຊື່ອມຕໍ່ກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ທັງໝົດໄປພ້ອມໆກັນອີກດ້ວຍ.

ຂັ້ນຕອນທຳອິດແມ່ນການເຮັດໃຫ້ຈະແຈ້ງວ່າ "ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໃດ ທີ່ຖືວ່າເຊື່ອຖືໄດ້ ແລະ ເພາະເຫດໃດ". ຖ້າຫາກປ່ອຍໃຫ້ຈຸດນີ້ບໍ່ຈະແຈ້ງໃນຂະນະທີ່ສ້າງພຽງແຕ່ RAG ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline, ເມື່ອເກີດບັນຫາດ້ານຄວາມຖືກຕ້ອງໃນພາຍຫຼັງ ຈະເຮັດໃຫ້ບໍ່ສາມາດແຍກແຍະສາເຫດໄດ້.

ປະເດັນທີ່ຄວນຈັດລະບຽບໃຫ້ຈະແຈ້ງມີດັ່ງນີ້:

• ເຈົ້າຂອງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: ໃຜເປັນຜູ້ຮັບຜິດຊອບໃນການອັບເດດ (ພະແນກ, ຜູ້ຮັບຜິດຊອບ, ຄວາມຖີ່ໃນການອັບເດດ)
• ລະດັບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື: ເປັນຂໍ້ມູນປະຖົມພູມ, ຂໍ້ມູນທຸຕິຍະພູມ, ຫຼື ຂໍ້ມູນຈາກຊຸມຊົນ
• ຂອບເຂດການນຳໃຊ້: ຈະໃຊ້ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນນີ້ໃນ Use case ໃດ ຫຼື ໝວດໝູ່ຄຳຖາມໃດ
• ເວລາໃນການອັບເດດ: ເປັນການອັບເດດແບບ Batch ຫຼື ແບບ Real-time
• ສິດທິໃນການເຂົ້າເຖິງ: ເປັນການແບ່ງປັນທົ່ວບໍລິສັດ, ຈຳກັດສະເພາະພະແນກ, ຫຼື ມີການແບ່ງລະດັບຄວາມລັບ

ການບັນທຶກສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ໄວ້ເປັນ "ລາຍການແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ" (Information Source Catalog) ຈະຊ່ວຍໃຫ້ການດຳເນີນງານ, ການກວດສອບ ແລະ ການແຍກແຍະບັນຫາໃນພາຍຫຼັງງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍ. ລາຍການແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຍັງມີຄວາມສຳຄັນໃນດ້ານ AI Governance ແລະ ເປັນເອກະສານພື້ນຖານໃນການຕອບສະໜອງຕໍ່ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ ແລະ ຄຳຮ້ອງຂໍການກວດສອບ.

ໃນຂັ້ນຕອນ PoC, ຄວນເລືອກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນພຽງ 1-2 ປະເພດ ແລະ ใช້ນຳໃຊ້ວິທີການຂະຫຍາຍອອກເທື່ອລະຂັ້ນຕອນຫຼັງຈາກການດຳເນີນງານມີຄວາມສະຖຽນລະພາບແລ້ວ. ການນຳເອົາເອກະສານທັງໝົດຂອງບໍລິສັດເຂົ້າໄປໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນ ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດສຽງລົບກວນ (Noise) ໃນການຄົ້ນຫາເພີ່ມຂຶ້ນ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ.

ຕໍ່ໄປ, ອອກແບບວິທີການສອບຖາມ (Query) ໄປຍັງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ລະບຸໄວ້. ໃນກໍລະນີຂອງ RAG, ຈະເນັ້ນໃສ່ການເລືອກຍຸດທະສາດການແບ່ງ Chunk, ແບບຈໍາລອງ Embedding ແລະ ສູດການຄິດໄລ່ໃນການຄົ້ນຫາ, ສ່ວນໃນກໍລະນີຂອງ Tool-use ແມ່ນການຕັດສິນໃຈວ່າຈະເປີດ API ຫຼື SQL ໃດໃຫ້ LLM ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້.

ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ທີ່ຄວນຄຳນຶງເຖິງໃນການອອກແບບຊັ້ນການຄົ້ນຫາ (Search Layer) ມີດັ່ງນີ້:

• ການນຳໃຊ້ Hybrid Search: ບໍ່ພຽງແຕ່ໃຊ້ Vector Search ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ໃຫ້ປະສົມປະສານກັບການຄົ້ນຫາດ້ວຍຄຳສຳຄັນ (Keyword Search) ເຊັ່ນ BM25.
• ການປັບຂະໜາດ Chunk: ຖ້າສັ້ນເກີນໄປຈະເຮັດໃຫ້ບໍລິບົດ (Context) ສູນຫາຍ, ແລະ ຖ້າຍາວເກີນໄປຈະເຮັດໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການຄົ້ນຫາຫຼຸດລົງ.
• Metadata Filter: ເຮັດໃຫ້ສາມາດຈຳກັດຂອບເຂດການຄົ້ນຫາຕາມພະແນກ, ຊ່ວງເວລາ, ຫຼື ພື້ນທີ່ໄດ້.
• ການນຳໃຊ້ Reranker: ຈັດລຳດັບຜົນການຄົ້ນຫາທີ່ຢູ່ອັນດັບຕົ້ນໆໃໝ່ ເພື່ອຄັດເລືອກເອກະສານທີ່ຈະສົ່ງຕໍ່ໃຫ້ບໍລິບົດ (Context).
• Fallback ເມື່ອເກີດຄວາມຜິດພາດ: ຄວບຄຸມບໍ່ໃຫ້ LLM ຕອບດ້ວຍຄວາມຮູ້ທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ມາ (Pre-trained knowledge) ໃນກໍລະນີທີ່ບໍ່ພົບຜົນການຄົ້ນຫາ.

ໂດຍສະເພາະຂໍ້ສຸດທ້າຍຄື "Fallback" ມັກຈະຖືກມອງຂ້າມ. ຈຳເປັນຕ້ອງມີກົນໄກໃນການແຈ້ງໃຫ້ LLM ຊາບວ່າບໍ່ພົບຂໍ້ມູນໃນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ແລະ ໃຫ້ລະງັບການຕອບຄຳຖາມໄວ້. ນີ້ຍັງເປັນກຸນແຈສຳຄັນໃນການຫຼີກລ່ຽງຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ວ່າ "RAG = Grounding ທີ່ສົມບູນແບບ". ເຖິງແມ່ນວ່າຈະສ້າງ ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ການຄົ້ນຫາຂຶ້ນມາແລ້ວ, ແຕ່ຖ້າ LLM ຍັງ "ຕື່ມເຕັມ" ຄຳຕອບດ້ວຍຄວາມຮູ້ທີ່ຕົນເອງໄດ້ຮຽນຮູ້ມາສຳລັບຄຳຖາມທີ່ບໍ່ພົບຂໍ້ມູນ, ສຸດທ້າຍກໍຈະກາຍເປັນຄຳຕອບທີ່ບໍ່ມີການອ້າງອີງ (Ungrounded).

ຊັ້ນການຄົ້ນຫາບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ສ້າງແລ້ວຈົບໄປ, ແຕ່ຕ້ອງອອກແບບໃຫ້ເປັນ ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ທີ່ສາມາດປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນລະຫວ່າງການນຳໃຊ້ງານ.

ຂັ້ນຕອນທີ 3 ແມ່ນການປະເມີນຜົນ. ຊັ້ນ Grounding ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ "ໃສ່ເຂົ້າໄປແລ້ວຄວາມແມ່ນຍຳຈະເພີ່ມຂຶ້ນທັນທີ" ແຕ່ເປັນ ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນຂະນະທີ່ດຳເນີນງານ. ຈາກມຸມມອງຂອງ Harness Engineering, ການລວມຊັ້ນການປະເມີນຜົນ ແລະ ຊັ້ນການສັງເກດການເຂົ້າໄປຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ ແມ່ນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນໃນການຮັບປະກັນຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື.

ແກນຫຼັກທີ່ຄວນພິຈາລະນາໃນການປະເມີນຜົນມີດັ່ງນີ້:

• Search Recall: ເອກະສານທີ່ຈຳເປັນຖືກດຶງຂໍ້ມູນມາໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່
• ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຫຼັກຖານໃນຄຳຕອບ: ຄຳຕອບທີ່ສ້າງຂຶ້ນມີຄວາມສອດຄ່ອງກັບເນື້ອໃນຂອງເອກະສານທີ່ດຶງມາໄດ້ຫຼືບໍ່ (ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງການອ້າງອີງ)
• ອັດຕາການປະຕິເສດການຕອບ: LLM ສາມາດຕອບໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງວ່າ "ບໍ່ຮູ້" ໃນຄຳຖາມທີ່ບໍ່ສາມາດຕອບໄດ້ຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຫຼືບໍ່
• ອັດຕາການເກີດ Hallucination: ມີການສ້າງເນື້ອຫາທີ່ຢູ່ນອກເໜືອຈາກຂອບເຂດທີ່ຄາດໄວ້ປົນເຂົ້າມາຫຼືບໍ່
• Response Latency ແລະ ຕົ້ນທຶນ: ການບໍລິໂພກ Token ແລະ ເວລາໃນການປະມວນຜົນ ຕອບສະໜອງຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງວຽກງານຫຼືບໍ່

ຂໍ້ມູນການປະເມີນຜົນຈະຖືກສະສົມໄວ້ໃນພື້ນຖານ AI Observability ເພື່ອໃຫ້ສາມາດປະເມີນຜົນແບບ Regression ໄດ້ທຸກຄັ້ງທີ່ມີການອັບເດດ Model ຫຼື ປ່ຽນແປງ Prompt. ການເລີ່ມຕົ້ນຈາກການປະເມີນຜົນດ້ວຍສາຍຕາ (Manual) ແລ້ວຄ່ອຍໆປະສົມປະສານກັບ LLM-as-a-Judge (ວິທີການໃຫ້ LLM ອີກຕົວໜຶ່ງຕັດສິນຄຸນນະພາບຂອງຄຳຕອບ) ແລະ ການກວດສອບໂດຍມະນຸດ (HITL) ແມ່ນວິທີທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດ.

LLM-as-a-Judge ສາມາດຂະຫຍາຍຂອບເຂດໄດ້ດີກວ່າການກວດສອບໂດຍມະນຸດ, ແຕ່ເນື່ອງຈາກ LLM ທີ່ໃຊ້ຕັດສິນເອງກໍມີຄວາມລຳອຽງ (Bias), ຂັ້ນຕອນການ "Calibrate ວ່າສອດຄ່ອງກັບການກວດສອບໂດຍມະນຸດຫຼາຍປານໃດ" ໃນຕອນຕົ້ນຈຶ່ງເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້. ເມື່ອຊັ້ນການປະເມີນຜົນມີຄວາມພ້ອມ, ວົງຈອນການປັບປຸງ Grounding ກໍຈະເລີ່ມເຮັດວຽກ ແລະ ສາມາດນຳໄປສູ່ສະພາວະທີ່ຄຸນນະພາບຂອງ Harness ທັງໝົດຖືກຍົກລະດັບຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

Q1: RAG ແລະ Grounding ມີຄວາມໝາຍຄືກັນບໍ?

ບໍ່. RAG ເປັນຮູບແບບໜຶ່ງຂອງການນຳໃຊ້ Grounding ເຊິ່ງໝາຍເຖິງວິທີການທີ່ໃຊ້ເອກະສານຄົງທີ່ ເຊັ່ນ: ເອກະສານພາຍໃນບໍລິສັດ ເປັນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ. ສ່ວນ Grounding ເປັນແນວຄິດທີ່ກວ້າງກວ່າ ເຊິ່ງລວມເຖິງການຄົ້ນຫາຜ່ານ Web ແລະ ການໃຊ້ງານເຄື່ອງມືຕ່າງໆນຳອີກ.

Q2: ຖ້າໃສ່ Grounding ເຂົ້າໄປແລ້ວ ຈະເຮັດໃຫ້ Hallucination ໝົດໄປຢ່າງສິ້ນເຊີງບໍ?

ບໍ່ໝົດໄປ. Grounding ເປັນເທັກໂນໂລຊີທີ່ຊ່ວຍຕື່ມເຕັມ "ການຂາດແຄນບໍລິບົດ (Context)" ແລະ "ການຂາດແຫຼ່ງອ້າງອີງ", ເຊິ່ງຈະສາມາດຫຼຸດຜ່ອນ Hallucination ໃຫ້ຢູ່ໃນລະດັບທີ່ນຳໄປໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ ກໍຕໍ່ເມື່ອມີການນຳໃຊ້ຮ່ວມກັບການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການອ້າງອີງ, ຕັກກະການປະຕິເສດການຕອບ, ແລະ ການກວດສອບໂດຍມະນຸດ.

Q3: Context Engineering ແລະ Harness Engineering ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນແນວໃດ?

Context Engineering ແມ່ນຂົງເຂດທີ່ຈັດການກັບ "ເນື້ອໃນຂອງບໍລິບົດທີ່ຈະສົ່ງໃຫ້ LLM", ສ່ວນ Harness Engineering ແມ່ນຂົງເຂດທີ່ຈັດການກັບ "ສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກທັງໝົດທີ່ອ້ອມຮອບ LLM (ເຊັ່ນ: ບໍລິບົດ, ເຄື່ອງມື, Guardrail, ການປະເມີນຜົນ, ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາ)". ມັນຈະເຂົ້າໃຈງ່າຍຂຶ້ນຫາກຄິດວ່າອັນທຳອິດເປັນພຽງຊັ້ນໜຶ່ງທີ່ຢູ່ໃນອັນຫຼັງ.

Q4: Agentic RAG ແລະ RAG ແບບດັ້ງເດີມມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນແນວໃດ?

RAG ແບບດັ້ງເດີມຈະເຮັດວຽກຈົບໃນຮອບດຽວຄື "ຄຳຖາມ → ຄົ້ນຫາ → ຕອບ", ໃນຂະນະທີ່ Agentic RAG ຈະເຮັດວຽກເປັນວົງຈອນຊ້ຳໆ ໂດຍທີ່ Agent ຈະແຍກຄຳຖາມ, ວາງແຜນ ແລະ ດຳເນີນການຄົ້ນຫາ, ພ້ອມທັງເບິ່ງຜົນລັອກເພື່ອຕັດສິນໃຈວ່າຈະຄົ້ນຫາເພີ່ມເຕີມຫຼືບໍ່. ເຖິງຈະມີຈຸດແຂງໃນການຈັດການກັບຄຳຖາມທີ່ຊັບຊ້ອນ ຫຼື ຄຳຖາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຫຼາຍເອກະສານ, ແຕ່ກໍຕ້ອງແລກມາດ້ວຍ Latency ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ.

Q5: ຄວນພັດທະນາເອງ ຫຼື ໃຊ້ຟັງຊັນຂອງ Vendor?

ຖ້າເອກະສານພາຍໃນມີຄວາມລັບສູງ ແລະ ຕ້ອງການຄວບຄຸມຕັກກະການຄົ້ນຫາຢ່າງລະອຽດ ການພັດທະນາເອງຈະເໝາະສົມກວ່າ. ແຕ່ຖ້າເປັນພຽງການເສີມຂໍ້ມູນຈາກ Web ທີ່ທັນສະໄໝ ການໃຊ້ຟັງຊັນ Web Search Grounding ທີ່ LLM Vendor ແຕ່ລະເຈົ້າສະໜອງໃຫ້ຈະວ່ອງໄວກວ່າ. ນອກຈາກນີ້, ຫຼາຍໂຄງການຍັງນິຍົມໃຊ້ທັງສອງຢ່າງຮ່ວມກັນ.

Q6: ຄວນເລີ່ມການປະເມີນຜົນໃນຊ່ວງເວລາໃດ?

ແນະນຳໃຫ້ສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນສຳລັບການປະເມີນຜົນປະມານ 50-100 ລາຍການ ຕັ້ງແຕ່ໄລຍະເລີ່ມຕົ້ນຂອງ PoC. ຫາກລໍຖ້າສ້າງພື້ນຖານການປະເມີນຜົນຫຼັງຈາກປ່ອຍຕົວຈິງ (Release) ແລ້ວ, ວົງຈອນການປັບປຸງຈະບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ ແລະ ຈະເກີດບັນຫາ Regression ທຸກຄັ້ງທີ່ມີການອັບເດດ Model.

AI Grounding ແມ່ນຄຳສັບລວມຂອງຮູບແບບການອອກແບບທີ່ເຮັດໃຫ້ຄຳຕອບຂອງ LLM ອີງໃສ່ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນພາຍນອກ ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຂອງ Hallucination. ມັນມີ 3 ປະເພດຫຼັກຄື: RAG, ການຄົ້ນຫາທາງເວັບ (Web Search), ແລະ ການປະຕິບັດງານຜ່ານເຄື່ອງມື (Tool Execution), ເຊິ່ງໃນໄລຍະມໍ່ໆມານີ້ ຮູບແບບການພັດທະນາເຊັ່ນ Agentic RAG ແລະ GraphRAG ກໍໄດ້ກ້າວເຂົ້າສູ່ຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ຕົວຈິງແລ້ວ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຖ້າເສີມສ້າງພຽງແຕ່ Grounding ຢ່າງດຽວ ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງ LLM ໃນວຽກງານທຸລະກິດກໍຈະຮອດຂີດຈຳກັດ. ໂດຍການອອກແບບ "ວິທີການຈັດໂຄງສ້າງ ແລະ ສົ່ງຂໍ້ມູນທີ່ດຶງມາໄດ້" ຜ່ານ Context Engineering ແລະ ການຈັດຕຽມ "ສະພາບແວດລ້ອມການປະຕິບັດງານທັງໝົດທີ່ອ້ອມຮອບ LLM" ຈາກມຸມມອງຂອງ Harness Engineering ເທົ່ານັ້ນ ຈຶ່ງຈະສາມາດບັນລຸຄຸນນະພາບທີ່ນຳໄປໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ.

ເມື່ອນຳໄປລວມເຂົ້າກັບລະບົບທຸລະກິດ, ແນະນຳໃຫ້ດຳເນີນການອອກແບບຕາມລຳດັບດັ່ງນີ້:

• ຈັດລະບຽບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ແລະ ກຳນົດຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືລວມເຖິງຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການອັບເດດໃຫ້ຊັດເຈນ
• ອອກແບບຊັ້ນການຄົ້ນຫາ ແລະ ການດຶງຂໍ້ມູນ, ພ້ອມທັງຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ Hybrid Search ແລະ Fallback
• ອອກແບບວິທີການປະກອບ Context ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ໂຄງສ້າງການອ້າງອີງທີ່ສອດຄ້ອງກັນເສຍຫາຍ
• ກຽມຊຸດຂໍ້ມູນສຳລັບການປະເມີນຜົນ ແລະ ວັດແທກການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ (Search Recall) ລວມເຖິງຄວາມສອດຄ້ອງຂອງຄຳຕອບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
• ຈັດຕຽມລະບົບ Harness ທັງໝົດ ເຊັ່ນ: Guardrails, ການສັງເກດການ (Observability), ແລະ HITL ໄປພ້ອມໆກັນ

ການຄິດວ່າ Grounding ເປັນພື້ນຖານຂອງກອບວຽກທີ່ນຳໄປປະສົມປະສານກັບຊັ້ນອື່ນໆພາຍໃນ Harness Engineering ແມ່ນມີຄວາມເປັນຈິງຫຼາຍກວ່າການເບິ່ງວ່າມັນເປັນເທັກໂນໂລຍີທີ່ກຳຈັດ Hallucination ໄດ້ດ້ວຍຕົວມັນເອງ. ໂດຍການອອກແບບໃຫ້ເປັນອັນໜຶ່ງອັນດຽວກັບຂົງເຂດອ້ອມຂ້າງ ເຊັ່ນ: AI Governance, AI Observability, ແລະ HITL, ຈະເຮັດໃຫ້ສາມາດນຳ LLM ໄປໃຊ້ໃນວຽກງານທຸລະກິດໄດ້ຢ່າງໝັ້ນໃຈ.