แนวคิด หลักการ ทฤษฎี กฎที่เกี่ยวข้องกับเรื่องที่ศึกษา

ในยุคที่ข้อมูลมีการเติบโตอย่างรวดเร็ว การใช้เทคโนโลยีในการประมวลผลข้อมูลและการสร้างข้อความที่มีคุณภาพสูงกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรต่างๆ โดยเฉพาะในบริบทของการจัดการความรู้และการสื่อสารกับผู้ใช้ GearMind ใช้โมเดล Gemini Pro 1.5 ซึ่งเป็นตัวอย่างของ Large Language Models (LLMs) ที่มีความสามารถในการทำ inference ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ความสำคัญของการใช้ LLMs และ RAG

• LLMs และ RAG ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องค้นหาข้อมูลในหลายแหล่ง

• โมเดลสามารถสร้างข้อความที่มีความหมายและสอดคล้องกัน ทำให้การสื่อสารกับผู้ใช้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

• LLMs และ RAG สามารถเข้าใจบริบทของคำถามและปรับคำตอบให้เหมาะสมกับสถานการณ์นั้นๆ ซึ่งช่วยให้การตอบคำถามมีความเป็นธรรมชาติและตรงตามความต้องการ

หลักการที่จะพัฒนา LLMs ให้เป็นไปตามแนวคิด RAG นั้นมีหลากหลายวิธี ซึ่งวิธีที่ได้รับความนิยมคือการทำ Agent หมายความว่าในบริบทของ AI คือโปรแกรมที่สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม ตัดสินใจ และดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ ในกรณีของ LLMs และ RAG Agent จะทำหน้าที่เป็นตัวกลางระหว่างผู้ใช้ ฐานข้อมูล และโมเดลภาษา

การพัฒนา Agent สำหรับ LLMs และ RAG ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการความรู้และการตอบคำถามของระบบ โดย Agent จะทำหน้าที่เป็นตัวกลางอัจฉริยะที่ช่วยในการวิเคราะห์คำถาม ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และสร้างคำตอบที่มีคุณภาพโดยใช้ความสามารถของ LLMs ร่วมกับข้อมูลที่มีอยู่ในฐานความรู้ ทำให้การโต้ตอบกับผู้ใช้มีความเป็นธรรมชาติ ถูกต้อง และตรงประเด็นมากยิ่งขึ้น

นอกจากนั้น System instruction เป็นส่วนสำคัญในการกำหนดพฤติกรรมและความสามารถของโมเดลภาษาในระบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation) การเขียน system instruction ที่ดีจะช่วยให้โมเดลทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและตรงตามความต้องการของผู้ใช้ ซึ่งจะใช้ในการ

• กำหนดบทบาทและหน้าที่: ช่วยให้โมเดลเข้าใจว่าตัวเองคือใครและมีหน้าที่อะไร

• กำหนดขอบเขตการทำงาน: ระบุว่าโมเดลควรและไม่ควรทำอะไร

• กำหนดรูปแบบการตอบ: ให้แนวทางในการสร้างคำตอบที่เหมาะสม

• เพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา: ให้คำแนะนำในการสร้างคำค้นหาที่มีประสิทธิภาพ

การเขียน system instruction ที่ดีนั้นเป็นเรื่องที่หลากหลายและยืดหยุ่น ต้องใช้ความรอบคอบและการลองผิดลองถูก โดยสามารถสรุปหลักการคร่าวๆได้ดังต่อไปนี้

• ความชัดเจน: ใช้ภาษาที่เข้าใจง่าย ไม่กำกวม

• ความครอบคลุม: ระบุทุกขั้นตอนและสถานการณ์ที่อาจเกิดขึ้น

• ความยืดหยุ่น: เปิดโอกาสให้โมเดลปรับตัวตามสถานการณ์

• ความสอดคล้อง: สร้างคำแนะนำที่ไม่ขัดแย้งกันเอง

• การจัดลำดับความสำคัญ: เรียงลำดับคำแนะนำตามความสำคัญ

หากสามารถทำให้ system instruction ครอบคลุมทั้ง 5 หลักการดังกล่าวได้ จะทำให้โมเดลภาษาสามารถทำงานได้ตรงตามที่ต้องการมากขึ้น