ข้ามไปยังเนื้อหาบทเรียน
เมนู
เข้าสู่ระบบ — เร็ว ๆ นี้
สารบัญบทที่ 168/8

พื้นฐานการใช้ AIการเขียน Prompt

สรุป: แผนที่ Model, Agent, Skill, RAG และ API

ทบทวนแนวคิดหลักโดยเชื่อมกับข้อมูล การกระทำ ต้นทุน และความรับผิดชอบ

เป้าหมาย: อธิบาย stack AI โดยไม่ใช้ศัพท์วนกัน · ใช้เวลาประมาณ 13 นาที

ข้อ 1

Model กับ Application เหมือนกันหรือไม่

  1. เหมือน
  2. ไม่ Application ห่อ Model ด้วยข้อมูลและประสบการณ์
ดูคำตอบและคำอธิบาย

ไม่ Application ห่อ Model ด้วยข้อมูลและประสบการณ์ ผลิตภัณฑ์รวมหลายส่วนมากกว่าตัวโมเดล

ข้อ 2

Skill มีอะไร

  1. เวทมนตร์ใหม่
  2. คำสั่ง ขั้นตอน ตัวอย่างและทรัพยากร
ดูคำตอบและคำอธิบาย

คำสั่ง ขั้นตอน ตัวอย่างและทรัพยากร Skill ช่วยความสม่ำเสมอแต่ไม่แทนสิทธิ์และ eval

ข้อ 3

upload PDF คือ training หรือไม่

  1. เสมอ
  2. ไม่ มักเป็น context หรือ retrieval
ดูคำตอบและคำอธิบาย

ไม่ มักเป็น context หรือ retrieval training หมายถึงการเปลี่ยนน้ำหนัก ไม่ใช่การแนบข้อมูลทุกครั้ง

ข้อ 4

ความรู้เปลี่ยนบ่อยควรพิจารณาอะไร

  1. RAG
  2. fine-tune ทุกวัน
ดูคำตอบและคำอธิบาย

RAG retrieval แยกเอกสารออกจากน้ำหนักและอัปเดตได้

ข้อ 5

open weights ใช้ขายได้เสมอหรือไม่

  1. ใช่
  2. ไม่ ต้องอ่าน license
ดูคำตอบและคำอธิบาย

ไม่ ต้องอ่าน license สิทธิ์และข้อจำกัดต่างกันตามใบอนุญาต

ข้อ 6

แก้ AI ครั้งเดียวแล้วเรียนรู้ทั้งบริษัทหรือไม่

  1. ใช่
  2. ไม่ ต้องดู memory, data flow และกระบวนการ update
ดูคำตอบและคำอธิบาย

ไม่ ต้องดู memory, data flow และกระบวนการ update บทสนทนาไม่เปลี่ยนน้ำหนักระบบอัตโนมัติแบบที่ผู้ใช้มักเข้าใจ

บันทึกช่วยจำ
  • ตรวจเอกสารล่าสุดเมื่อเลือกเทคโนโลยี
  • ขอหลักฐานแทนคำโฆษณา

สรุปบทเรียนนี้

  • รู้ stack
  • แยก data/state/action
  • มี owner