NEXT4I 
thAIEngineerRAGAIDeveloperAIBuildInPublic
Hybrid Search (Vector + Keyword): เพื่อความแม่นยำและประสิทธิภาพในการค้นหา
Hybrid Search รวม Vector Search และ Keyword Search เพื่อช่วยค้นหาทั้งความหมายและคำหรือรหัสเฉพาะที่สำคัญ
Dev Notes
Shared knowledge from NEXT4I and the web community.
9 items
thRAGAIDeveloperAIEngineerAIBuildInPublic
Chunking in RAG สำคัญอย่างไร และมีแบบไหนบ้าง?
ปัญหาอาจไม่ได้อยู่ที่โมเดลตอบไม่เก่ง หรือระบบค้นหาไม่ดี แต่อาจเกิดตั้งแต่ตอนเราแบ่งเอกสารให้ระบบอ่านครับ
thRAGKnowledgeManagementAIEngineerAIDeveloperSecondBrian
การค้นหาเนื้อหาในไฟล์ และการให้ AI ตอบคำถามจากไฟล์ จาก Ctrl + F สู่ระบบค้นหาข้อมูลในยุค AI
มีปัญหาในชีวิตการทำงานของสาย Tech และผมเชื่อว่า คนทำงานสายอื่นๆแทบทุกคนน่าจะเคยเจอครับ
thRAGAIEngineerBuildInPublicAIDeveloperSecondBrianAI
เจาะลึก RAG Architecture ที่ไม่ใช่แค่การทำ DEMO หรือ PoC
จากปัญหา PDF ภาษาไทย สู่สถาปัตยกรรมระดับเข้มข้นสำหรับการใช้งานจริง Production การ implement ต่อ LLM เข้ากับแอปพลิเคชันเพื่อทำเดโม RAG สั้นๆ เป็นเรื่องที่ง่ายสุดๆ ครับ แต่มันจะกลายเป็นเรื่องที่ยากและปวดหัวจริงๆ
thGeneralAIToolsMarkdownSecondBrianAILLM
วิธีเขียน AI Agent Skill File ให้ลดการเดาและนำไปใช้ได้จริง
Prompt สามารถบอก Agent ว่า “รอบนี้ให้ทำอะไร” ส่วน Skill file ใช้บันทึกว่า “งานประเภทนี้ ทีมของเราทำกันอย่างไร”
thLLMAIDeveloperAIEngineerAIModelAIAIRouter
Token คืออะไรกันแน่ในโลกของ AI? การ Optimize ต้นทุนและสถาปัตยกรรมระดับ Production
ความเข้าใจเรื่อง Token คือเส้นแบ่งระหว่างระบบ AI ที่ทำงานได้อย่างคุ้มค่า กับระบบที่ทำให้ค่าบริการบานปลายจนคุมไม่อยู่ บทความนี้สรุปเจาะลึกเบื้องหลังทางเทคนิคของกระบวนการ Tokenization
thLLMAIDeveloperSystemArchitectureAIEngineerAI
LLM จริงๆแล้วทำงานยังไง ? เล่าเรื่อง Vector, Next-Token Prediction และ Fail-back Routing สไตล์ Dev
ทำไมต้องมองว่า LLM เป็น probability engine ไม่ใช่สมอง และมันเปลี่ยน architecture ระบบยังไง เหตุผลเบื้องหลัง AI layer ของ NEXT4I
thMarkdownBuildInPublicRAGAIDeveloperAI
ทำไม PDF ถึงไม่น่ารักกับ AI และการ RAG ด้วย PDF มันวุ่นวายขนาดไหน ทำไมผมเททั้งใจให้ Markdown
RAG Pipeline ที่ดูเหมือนจะง่าย แต่ไม่ใช่, ตอนผมสร้าง RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipeline ของ NEXT4I กับระบบที่อ่านเอกสารของคุณก่อน แล้วค่อยตอบคำถาม ผมคิดว่า flow มันจะประมาณนี้
thBuildInPublicSecondBrianKnowledgeManagementAIToolsAI
ผมสร้าง "สมองที่สอง" ด้วย Obsidian ที่ AI Agent อ่านได้ โดยไม่ต้องสร้าง Custom RAG Pipeline
เชื่อม Obsidian, Git และ AI Agent เข้าด้วยกันด้วย Markdown ธรรมดา ปรัชญา Seamless Integration by Design จาก NEXT4I
Be the first to try it
ลงชื่อเพื่อรับแจ้งเตือน และร่วมเป็นผู้ใช้งานกลุ่มแรกพร้อมรับสิทธิพิเศษ
Drop your email to get notified. Early access members get exclusive perks!
We hate spam as much as you do. Only big updates, no junk.
No subscriptions. No annual fees. No lock-ins.