บทความหมวด "การดำเนินงาน LLM & RAG" 36 บทความ — ตัวอย่างการนำไปใช้จริง การออกแบบ PoC และแนวทางปฏิบัติด้าน AI, DX และความปลอดภัย สำหรับผู้บริหารและทีม IT
เรียนรู้วิธีสร้างสภาพแวดล้อม AI Inference น้ำหนักเบาด้วย Firecracker พร้อมขั้นตอนการรัน LLM บน MicroVM เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน กลยุทธ์การขยายระบบ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
เจาะลึกการใช้ Converged Database จัดการ LLM Inference Log จากหลายแหล่ง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจจับความผิดปกติ พร้อมวิธีรวมศูนย์ข้อมูล Input/Output, Latency, Token และ Error
เรียนรู้วิธีใช้ EDD เพื่อนำตัวชี้วัดมาปรับใช้ตลอดวงจรการทำงานแทนการใช้สัญชาตญาณ พร้อมขั้นตอนการปรับแต่ง Prompt และ Parameter แบบอัตโนมัติ
เรียนรู้วิธีสร้าง SLM Distillation เพื่อพัฒนาโมเดลขนาดเล็กเฉพาะทางด้วยต้นทุนต่ำ โดยใช้ LLM ขนาดใหญ่เป็นครู พร้อมอธิบายกลไกและขั้นตอนการใช้งานจริง
เรียนรู้รูปแบบและขั้นตอนการออกแบบ Cache สำหรับ Multi-tenant เพื่อแชร์บริบทของ Prompt ระหว่างผู้เช่าได้อย่างปลอดภัย ช่วยลดต้นทุนการประมวลผลได้อย่างมหาศาล
อธิบายกลไก LNN ที่ปรับค่า time-constant ตามอินพุตแบบเรียลไทม์ ความแตกต่างจากโมเดลทั่วไป และศักยภาพใน Edge AI โดยเน้นการทำงานแบบไดนามิกโดยคงน้ำหนักเดิมไว้
เจาะลึกกลไกและรูปแบบการทำ Routing Layer ที่ช่วยเลือก LLM และ Template ที่เหมาะสมแบบเรียลไทม์ตาม Query เพื่อก้าวข้ามขีดจำกัดของ LLM เพียงตัวเดียว
เรียนรู้วิธีบังคับผลลัพธ์ LLM ด้วย JSON Schema เพื่อป้องกันการ Parse ผิดพลาดและระบบล่ม ครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐานจนถึงการออกแบบ Type-safe สำหรับงาน B2B
ทำความเข้าใจกลไก "Token Trap" ที่ทำให้ค่าใช้จ่ายพุ่งสูงจาก Agent Loop พร้อมวิธีป้องกันด้วยการตั้งงบประมาณ, Throttling และการออกแบบ Loop ให้มีประสิทธิภาพ
อธิบายปัญหา "เวลาคิด" ใน Multi-step reasoning agent ที่ทำให้เกิดความล่าช้า พร้อมเปรียบเทียบการจัดสรร Latency budget และรูปแบบการใช้งานตามความซับซ้อนของงาน
อธิบายกลไกและวิธีใช้งาน Model Merging เพื่อรวมโมเดลที่ Fine-tuning แล้วเข้าด้วยกัน ช่วยผสานทักษะหลากหลายโดยลดต้นทุนการคำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เราจะมาอธิบายกลไก รูปแบบการนำไปใช้งาน และตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Adaptive RAG (การสืบค้นเชิงรุก) สำหรับบริษัท B2B ในไทย เพื่อแก้ไขปัญหาความไร้ประสิทธิภาพของ RAG แบบดั้งเดิมที่ต้องทำการสืบค้นในทุกคำถาม
