1. Prompt Engineering (วิศวกรรมพร้อมต์)

คืออะไร: Prompt Engineering คือ ศิลปะและวิทยาศาสตร์ในการออกแบบและปรับแต่งข้อความอินพุต (Prompt) เพื่อชี้นำโมเดล AI ให้สร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ โดยไม่ต้องแก้ไขตัวโมเดลเอง เป็นวิธีการที่เร็วที่สุดและง่ายที่สุดในการปรับปรุงการทำงานของโมเดล

แนวคิดหลัก:

• การกำหนดทิศทาง: การใช้คำ วลี รูปแบบ และโครงสร้างประโยคที่เฉพาะเจาะจงในพร้อมต์ เพื่อให้โมเดลเข้าใจเจตนาของคุณและตอบสนองตามที่คาดหวัง
• การให้บริบท: การให้ข้อมูลพื้นฐานหรือบทบาทที่ชัดเจนแก่โมเดล (เช่น "คุณคือผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมาย")
• การให้ตัวอย่าง: การใช้เทคนิค Few-shot learning โดยการให้ตัวอย่างอินพุตและเอาต์พุตที่ต้องการ 2-3 ตัวอย่าง เพื่อให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบ
• การกำหนดรูปแบบเอาต์พุต: การระบุรูปแบบการตอบกลับที่ต้องการ เช่น JSON, ลิสต์รายการ, หรือโทนเสียงที่เฉพาะเจาะจง

ข้อดี:

• ง่ายและรวดเร็วในการใช้งาน: ไม่ต้องตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติม เพียงแค่เขียนพร้อมต์
• ยืดหยุ่น: สามารถปรับเปลี่ยนพร้อมต์ได้ทันทีเพื่อทดสอบผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน
• ประหยัดค่าใช้จ่าย: ไม่ต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลสูงในการปรับจูนโมเดล

ข้อจำกัด:

• จำกัดด้วยความรู้เดิมของโมเดล: โมเดลจะตอบได้แค่ในสิ่งที่มันถูกฝึกมาเท่านั้น ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลใหม่หรือข้อมูลเฉพาะองค์กรได้
• ความแม่นยำอาจไม่สม่ำเสมอ: ผลลัพธ์อาจมีความผันผวนขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของคำถามและคุณภาพของพร้อมต์
• อาจเกิด Hallucinations: โมเดลอาจสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องขึ้นมาเอง

เมื่อไรควรใช้:

• เมื่อคุณต้องการผลลัพธ์ที่รวดเร็วและไม่มีข้อจำกัดด้านข้อมูลใหม่
• เมื่อโมเดลพื้นฐานมีความรู้เพียงพอสำหรับความต้องการของคุณอยู่แล้ว และคุณต้องการแค่ปรับปรุงรูปแบบ, โทนเสียง, หรือความชัดเจน
• สำหรับการทดลองและพัฒนาแนวคิดเริ่มต้นของแอปพลิเคชัน AI

2. RAG (Retrieval Augmented Generation)

RAG คืออะไร: RAG เป็นเฟรมเวิร์ก AI ที่รวมเอาความสามารถของ ระบบการดึงข้อมูล (Information Retrieval) แบบดั้งเดิม (เช่น การค้นหาจากฐานข้อมูล) เข้ากับความสามารถของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อเพิ่มความแม่นยำและความเป็นปัจจุบันของข้อมูลที่ LLM สร้างขึ้น โดยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งความรู้ภายนอกก่อนที่จะสร้างคำตอบ

แนวคิดหลัก:

• การค้นคืนข้อมูล: เมื่อผู้ใช้ป้อนคำถาม ระบบ RAG จะทำการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลความรู้ภายนอกของคุณ (เช่น เอกสารภายใน, ฐานข้อมูล, เว็บไซต์)
• การเพิ่มบริบท (Augmentation): ข้อมูลที่ค้นคืนได้จะถูกนำมาผนวกเข้ากับพร้อมต์ของผู้ใช้ และป้อนเข้าสู่ LLM
• การสร้างคำตอบ: LLM จะใช้ทั้งคำถามเดิมของผู้ใช้และข้อมูลบริบทที่ได้รับมาใหม่เพื่อสร้างคำตอบ ทำให้ได้คำตอบที่แม่นยำ เป็นปัจจุบัน และอ้างอิงจากแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้

ข้อดี:

• เข้าถึงข้อมูลที่ทันสมัยและเฉพาะเจาะจง: สามารถใช้ข้อมูลล่าสุดหรือข้อมูลภายในองค์กรที่ LLM ไม่ได้ถูกฝึกมาแต่แรก
• ลดปัญหา Hallucinations: เนื่องจาก LLM ได้รับข้อมูลที่ "ถูกต้อง" จากแหล่งภายนอก ทำให้คำตอบมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น
• คุ้มค่ากว่า Fine-Tuning ในบางกรณี: ไม่ต้องทำการฝึกโมเดลใหม่ทั้งหมดเมื่อข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลง แค่อัปเดตฐานข้อมูลภายนอก
• ความปลอดภัยของข้อมูล: ข้อมูลกรรมสิทธิ์ของคุณยังคงอยู่ในระบบของคุณ ไม่ได้ถูกรวมเข้ากับโมเดลโดยตรง

ข้อจำกัด:

• ความซับซ้อนในการตั้งค่า: ต้องมีการจัดการระบบการค้นคืนข้อมูล, ฐานข้อมูลเวกเตอร์, และไปป์ไลน์ข้อมูล
• คุณภาพขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลและระบบค้นคืน: หากข้อมูลที่ดึงมาไม่เกี่ยวข้องหรือไม่ถูกต้อง ผลลัพธ์ก็จะยังไม่ดี
• อาจมีค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาฐานข้อมูลความรู้

เมื่อไรควรใช้:

• เมื่อความแม่นยำของข้อมูลและความเป็นปัจจุบันมีความสำคัญอย่างยิ่ง (เช่น ระบบตอบคำถามลูกค้า, ระบบกฎหมาย, การแพทย์)
• เมื่อคุณต้องการให้ AI เข้าถึงข้อมูลเฉพาะองค์กรหรือข้อมูลที่ไม่เคยถูกฝึกมาก่อน
• เมื่อข้อมูลของคุณมีการเปลี่ยนแปลงบ่อยและไม่สะดวกที่จะทำการ Fine-Tuning บ่อย ๆ

3. Fine-Tuning (การปรับจูน)

Fine-Tuning คืออะไร: Fine-Tuning คือ กระบวนการนำโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกมาเบื้องต้น (pre-trained model) มาฝึกเพิ่มเติมด้วยชุดข้อมูลเฉพาะด้าน (domain-specific data) หรือข้อมูลที่มีการระบุคำตอบที่ต้องการให้ชัดเจน (labeled data) เพื่อปรับน้ำหนัก (weights) ของโมเดลให้เหมาะสมกับงานหรือโดเมนเฉพาะทาง ทำให้โมเดลเชี่ยวชาญในเรื่องใดเรื่องหนึ่งแบบลึกซึ้ง

แนวคิดหลัก:

• การฝึกเพิ่มเติม (Supervised Learning): โดยทั่วไปจะใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (เช่น คู่ของคำถาม-คำตอบที่ต้องการ) เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ลักษณะเฉพาะของภาษา, รูปแบบ, หรือสไตล์การตอบสนองที่ต้องการ
• การปรับพฤติกรรมโมเดล: การ Fine-Tuning จะเปลี่ยนพฤติกรรมของโมเดลในระดับพารามิเตอร์ ทำให้โมเดล "เรียนรู้" และ "ปรับตัว" เข้ากับชุดข้อมูลใหม่ได้อย่างลึกซึ้ง
• เปลี่ยนจาก Generalist เป็น Specialist: เปลี่ยนโมเดลอเนกประสงค์ให้กลายเป็นโมเดลที่เชี่ยวชาญในงานเฉพาะด้านมากขึ้น

ข้อดี:

• ความแม่นยำสูงสำหรับงานเฉพาะทาง: โมเดลที่ Fine-Tuned จะทำงานได้ดีเยี่ยมในโดเมนที่ถูกฝึกมา
• สไตล์และโทนเสียงที่สอดคล้องกัน: โมเดลสามารถเรียนรู้และเลียนแบบสไตล์การเขียนหรือการสื่อสารเฉพาะขององค์กรได้
• ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น: อาจตอบสนองได้เร็วขึ้นและใช้ทรัพยากรน้อยลงในระยะยาว (ถ้าปรับจูน Small Language Model)

ข้อจำกัด:

• ต้องใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและมีป้ายกำกับ: การเตรียมข้อมูลเป็นงานที่ใช้เวลาและทรัพยากรสูง
• ใช้ทรัพยากรการประมวลผลสูงและมีค่าใช้จ่ายสูง: โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการ Fine-Tuning LLMs ขนาดใหญ่
• ใช้เวลานาน: กระบวนการฝึกซ้อมอาจใช้เวลานาน
• ความสามารถในการปรับตัวลดลง: โมเดลที่ Fine-Tuned มากเกินไปอาจทำงานได้ไม่ดีกับงานที่ไม่เกี่ยวข้องกับโดเมนที่ถูกฝึกมา

เมื่อไรควรใช้:

• เมื่อคุณต้องการให้โมเดลมีความเชี่ยวชาญและแม่นยำสูงสำหรับงานที่ซ้ำซ้อนและเฉพาะเจาะจงมาก (เช่น การจำแนกประเภทข้อความ, การสรุปเอกสารเฉพาะทาง)
• เมื่อต้องการให้โมเดลมีสไตล์การตอบกลับหรือโทนเสียงที่เป็นเอกลักษณ์ของแบรนด์หรือองค์กร
• เมื่อคุณมีชุดข้อมูลคุณภาพสูงและมีป้ายกำกับจำนวนมากสำหรับการฝึก