ການສະຫຼຸບຫຼາຍຂັ້ນຕອນ

## ຂໍ້ຈຳກັດຂອງການຕອບຄຳຖາມແບບງ່າຍ ການຄົ້ນຫາຂໍ້ເທັດຈິງແບບ "ຍອດຂາຍເທົ່າໃດ" ສາມາດສຳເລັດໄດ້ໃນຂັ້ນຕອນດຽວ. ແຕ່ຄຳຖາມເຊັ່ນ "ມາດຕະການທີ່ຜູ້ຮັບຜິດຊອບຂອງພະແນກທີ່ມີຍອດຂາຍເຕີບໂຕສູງສຸດເມື່ອທຽບກັບປີກ່ອນໄດ້ນຳສະເໜີນັ້ນແມ່ນຫຍັງ" ຈຳເປັນຕ້ອງຜ່ານຫຼາຍຂັ້ນຕອນກາງ ໄດ້ແກ່ ການປຽບທຽບຂໍ້ມູນຍອດຂາຍ → ການລະບຸພະແນກ → ການລະບຸຜູ້ຮັບຜິດຊອບ → ການຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນມາດຕະການ ຈຶ່ງຈະສາມາດຕອບໄດ້. ການໃຊ້ເຫດຜົນຫຼາຍຂັ້ນຕອນ (Multi-step reasoning) ໝາຍເຖິງວິທີການທີ່ LLM ແຍກວິເຄາະຄຳຖາມທີ່ສັບສົນດັ່ງກ່າວພາຍໃນ ແລ້ວແກ້ໄຂເປັນລຳດັບຂັ້ນ. ວິທີການນີ້ຢູ່ໃນແນວທາງດຽວກັນກັບ Chain-of-Thought (CoT) prompting ແຕ່ເມື່ອໃຊ້ຮ່ວມກັບ RAG ຈຸດທີ່ແຕກຕ່າງຄືການແຊກການຄົ້ນຫາໄປຍັງ data source ພາຍນອກໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ. ## ຄວາມສຳພັນກັບ Agentic RAG Agentic RAG ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ວ່າເປັນການ implement ການໃຊ້ເຫດຜົນຫຼາຍຂັ້ນຕອນໃນຮູບແບບ agent loop. Agent ຈະຕັດສິນໃຈວ່າ "ຄວນຄົ້ນຄວ້າຫຍັງຕໍ່ໄປ" ແລ້ວດຳເນີນວົງຈອນ ການຄົ້ນຫາ → ການປະເມີນ → ການຄົ້ນຫາຄືນໃໝ່. ການໃຊ້ເຫດຜົນຫຼາຍຂັ້ນຕອນແມ່ນຮູບແບບການອອກແບບກະບວນການຄິດ ໃນຂະນະທີ່ Agentic RAG ແມ່ນ architecture ທີ່ໃຊ້ປະຕິບັດສິ່ງນັ້ນ. ## ການແລກປ່ຽນລະຫວ່າງຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມໄວ ຍິ່ງຈຳນວນຂັ້ນຕອນເພີ່ມຂຶ້ນ ຄວາມຄອບຄຸມຂອງຄຳຕອບກໍ່ຍິ່ງສູງຂຶ້ນ ແຕ່ຕົ້ນທຶນການໃຊ້ເຫດຜົນຂອງ LLM ແລະ latency ຂອງການຄົ້ນຫາໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນກໍ່ສະສົມຂຶ້ນດ້ວຍ. ໃນທາງປະຕິບັດ ການອອກແບບສ່ວນໃຫຍ່ຈະກຳນົດຂີດຈຳກັດສູງສຸດຂອງຈຳນວນຂັ້ນຕອນ (ປະມານ 3〜5 ຄັ້ງ) ແລະ ຢຸດກ່ອນກຳນົດເມື່ອລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ພຽງພໍໄດ້ລະຫວ່າງທາງ.