PoC (ການພິສູດແນວຄິດ)

## ຄວາມແຕກຕ່າງຈາກ Prototype PoC ແລະ Prototype ມັກຖືກສັບສົນກັນເລື້ອຍໆ, ແຕ່ມີຈຸດປະສົງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. PoC ແມ່ນການກວດສອບວ່າ "ສາມາດຮັບຮູ້ໄດ້ທາງດ້ານເຕັກນິກຫຼືບໍ່", ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງຮູບລັກສະນະຫຼືຄວາມສະດວກໃນການໃຊ້ງານ. ສ່ວນ Prototype ແມ່ນການກວດສອບວ່າ "ສາມາດສ້າງປະສົບການຜູ້ໃຊ້ທີ່ດີໄດ້ຫຼືບໍ່", ແລະມັກຈະດໍາເນີນການຫຼັງຈາກ PoC. ຕົວຢ່າງ, ໃນ PoC ຂອງ AI chatbot, ພຽງແຕ່ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ API ແລະວັດແທກຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄໍາຕອບໄດ້ກໍ່ຖືວ່າພຽງພໍແລ້ວ. UI ຈະເປັນພຽງ command-line interface ຂັ້ນຕໍ່າສຸດກໍ່ໄດ້. ການອອກແບບໜ້າຈໍແລະ user flow ຈະຖືກສ້າງຂຶ້ນຢ່າງລະອຽດໃນຂັ້ນຕອນ Prototype ເທົ່ານັ້ນ. ## ວິທີດໍາເນີນການ PoC ໂດຍທົ່ວໄປຈະດໍາເນີນຕາມຂັ້ນຕອນດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້. ກ່ອນອື່ນ, ໃຫ້ກໍານົດສົມມຸດຕິຖານທີ່ຕ້ອງການກວດສອບໃຫ້ຊັດເຈນເປັນລາຍລັກອັກສອນ. ເຊັ່ນ: "ຖ້າໃຊ້ RAG ຄົ້ນຫາເອກະສານພາຍໃນອົງກອນ, ສາມາດຫຼຸດເວລາຕອບຄໍາຖາມໄດ້ 50%" ໂດຍກໍານົດໃຫ້ຊັດເຈນແລະວັດແທກໄດ້. ຈາກນັ້ນ, ສ້າງລະບົບດ້ວຍໂຄງສ້າງຂັ້ນຕໍ່າສຸດ ແລະເກັບກໍາຂໍ້ມູນເພື່ອກວດສອບສົມມຸດຕິຖານ. ໄລຍະເວລາໂດຍປະມານແມ່ນ 2 ຫາ 4 ອາທິດ. ## ລັກສະນະທົ່ວໄປຂອງ PoC ທີ່ລົ້ມເຫຼວ ມີຫຼາຍຮູບແບບທີ່ PoC ມັກຈະລົ້ມເຫຼວ. ການຂະຫຍາຍຂອບເຂດການກວດສອບກວ້າງເກີນໄປ, ເກນຄວາມສໍາເລັດທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ການກວດສອບດ້ວຍຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງເທົ່ານັ້ນໂດຍບໍ່ໃຊ້ຂໍ້ມູນຈິງ — ເມື່ອສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ລວມກັນ, ຈະເກີດສະຖານະການ "PoC ສໍາເລັດ ແຕ່ໃຊ້ງານຈິງບໍ່ໄດ້". ໂດຍສະເພາະໃນ PoC ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI, ຄຸນນະພາບແລະປະລິມານຂອງຂໍ້ມູນການຝຶກສອນມີຜົນກະທົບຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບ. ເຖິງວ່າຈະໄດ້ຄວາມຖືກຕ້ອງ 90% ຈາກຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງ 100 ລາຍການ, ແຕ່ໃນການໃຊ້ງານຈິງທີ່ມີຫຼາຍໝື່ນລາຍການ, ຄວາມຖືກຕ້ອງອາດຫຼຸດລົງຢ່າງຮວດໄວ ເຊິ່ງບໍ່ແມ່ນເລື່ອງແປກ. ການໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ໃກ້ຄຽງກັບການໃຊ້ງານຈິງຕັ້ງແຕ່ຂັ້ນຕອນ PoC ຈຶ່ງເປັນກຸນແຈສໍາຄັນໃນການປ້ອງກັນການຕ້ອງກັບໄປແກ້ໄຂໃໝ່.