ทำชุดทดสอบ LLM ก่อนแก้พรอมป์: คะแนนเฉลี่ยอาจซ่อนงานที่พัง
สร้างชุดทดสอบ LLM จากงานจริงและกำหนดเกณฑ์ผ่านก่อนเปลี่ยนพรอมป์หรือโมเดล แล้วเทียบผลเดิมกับผลใหม่แยกตามความเสี่ยง เพื่อให้เห็นกรณีสำคัญที่คะแนนรวมอาจกลบไว้
AI และระบบอัตโนมัติ
AI และระบบอัตโนมัติ
Ollama หรือ LM Studio: ความเร็วใกล้กัน แต่ทางเลือกแพ้ชนะที่เวิร์กโฟลว์
ถ้างานหลักคือให้สคริปต์เรียกโมเดลในเครื่องอย่างต่อเนื่อง Ollama เป็นจุดเริ่มที่ตรงงานกว่า ส่วน LM Studio เหมาะกับการเลือกโมเดลและทดลองผ่านหน้าจอ ความเร็วต้องเทียบด้วยไฟล์และค่ารันเดียวกัน
AI และระบบอัตโนมัติ 1
ความจำ AI agent ไม่ใช่ประวัติแชต: เก็บทุกอย่างยิ่งเรียกผิดบริบท
ความจำของ AI agent ควรแยกสถานะงานในบทสนทนาออกจากข้อมูลที่ใช้ข้ามเซสชัน พร้อมกำหนดเจ้าของ อายุข้อมูล และกฎเรียกคืน เพื่อไม่ให้ข้อมูลเก่าหรือข้อมูลของคนอื่นเข้ามาผิดงาน
AI และระบบอัตโนมัติ
วาง Guardrail ให้ AI agent ผิดชั้น เครื่องมืออาจทำงานก่อนถูกสกัด
การวาง guardrail ให้ AI agent ต้องเลือกจุดบล็อกตามเวลาที่งานก่อผล: ตรวจคำขอก่อนเริ่ม ตรวจคำสั่งก่อนเรียกเครื่องมือ และตรวจคำตอบก่อนส่ง เพราะการปฏิเสธคำตอบภายหลังหยุดเครื่องมือที่ทำงานไปแล้วไม่ได้
AI และระบบอัตโนมัติ
Genesis Mission ได้เครดิตคอมพิวต์ 2.4 พันล้านดอลลาร์จาก 11 บริษัท
สหรัฐฯ ประกาศเมื่อ 8 ตุลาคม 2026 ว่า 11 บริษัทให้คำมั่นสนับสนุน Genesis Mission มูลค่า 2.4 พันล้านดอลลาร์ ในรูปเครื่องมือ AI และเครดิตคอมพิวต์ ยังไม่ใช่ยอดใช้จ่ายจริง
AI และระบบอัตโนมัติ 1
MCP ไม่ได้แทน Function Calling: มันย้ายเครื่องมือออกจากตัวแอป
MCP ให้เซิร์ฟเวอร์ประกาศเครื่องมือเพื่อให้แอปค้นพบและเรียกใช้ ส่วน Function Calling ให้โมเดลเลือกเครื่องมือและส่งอาร์กิวเมนต์กลับมา ทั้งสองทำงานร่วมกันได้ โดยมีต้นทุนด้านการเชื่อมต่อ สิทธิ์ และบริบทที่ต้องพิจารณา
AI และระบบอัตโนมัติ 1
RAG หรือ Fine-tuning: ข้อมูลเปลี่ยนบ่อยกับพฤติกรรมผิด ต้องแก้คนละจุด
ถ้าคำตอบผิดเพราะข้อมูลล่าสุดมาไม่ถึงโมเดล ให้แก้เอกสารและการค้นคืนก่อน แต่ถ้าได้หลักฐานถูกแล้วโมเดลยังทำงานหรือรักษารูปแบบไม่ได้ ให้ตรวจคำสั่งและตัวอย่างก่อนพิจารณา fine-tuning
AI และระบบอัตโนมัติ 1
ถอดเสียงไทยด้วย Whisper หรือ Google: ชุดทดสอบเดียวกันยังให้คำตอบต่างกัน
ผลประเมินเสียงไทยชุดเดียวกันให้ Whisper large-v3 มี CER ต่ำกว่า Google USM Chirp v2 แต่ช่องว่างเปลี่ยนตามชุดเสียง การเลือกใช้จริงต้องตรวจคำอังกฤษและกติกาวัดผลกับเสียงงานของตน
AI และระบบอัตโนมัติ
ตามรอย AI agent ด้วย OpenTelemetry: อย่าเก็บพรอมป์ลับลง trace ทั้งก้อน
เชื่อม span ของคำขอ การวางแผน โมเดล และเครื่องมือเพื่อหาจุดช้าหรือจุดล้มเหลว พร้อมกำหนดว่าข้อมูลใดเก็บได้ ข้อมูลใดต้องแปลง และข้อมูลใดไม่ควรเข้า trace
AI และระบบอัตโนมัติ
Meta ให้ AI เปลี่ยนงบโฆษณาด้วยคำสั่ง แต่ร่างยังต้องผ่านคนอนุมัติ
Meta เริ่มทดสอบให้ผู้ช่วย AI ใน Ads Manager เตรียมแคมเปญและแก้งบผ่านบทสนทนา โดยมีตัวอย่างและขั้นอนุมัติ ส่วนงานจาก Meta Ads MCP server เข้าระบบเป็นร่างที่ต้องให้คนอนุมัติก่อนเผยแพร่
AI และระบบอัตโนมัติ 2
ปิดข้อมูลส่วนบุคคลก่อนส่งให้ LLM: redaction กับ tokenization ใช้แทนกันไม่ได้
ก่อนส่งข้อความให้ LLM ให้ลบตัวระบุที่งานไม่ต้องใช้ แต่แทนด้วยโทเค็นเมื่อจำเป็นต้องเชื่อมข้อความของคนเดิม หากต้องคืนค่าเดิม ให้กำหนดวิธีคืนค่าและแยกข้อมูลที่ใช้คืนค่าออกจากพรอมป์ต์
AI และระบบอัตโนมัติ 2
ChatGPT ล่ม 5 ชั่วโมงครึ่ง กระทบตั้งแต่ล็อกอินถึง Agents API
เหตุขัดข้องวันที่ 29 กันยายน 2569 ทำให้ ChatGPT, Codex และ OpenAI API รวมถึง Agents API เกิดข้อผิดพลาดสูง ก่อนกู้คืนครบทุกบริการ หลังช่วงติดตามเหตุราว 5 ชั่วโมงครึ่ง
AI และระบบอัตโนมัติ 1
Dify หรือ Flowise: ระบบทีมที่พร้อมกว่าแลกกับเซิร์ฟเวอร์หนักขึ้น
Dify เหมาะกับทีมที่ต้องแบ่งสิทธิ์และดูแล RAG ร่วมกัน แต่การติดตั้งเองใช้ทรัพยากรมากกว่า Flowise ซึ่งเบากว่าและต้องมีคนรับช่วงดูแลโค้ดหลังทีมหลักยุติการสนับสนุน
AI และระบบอัตโนมัติ 1
NotebookLM หรือ Claude Projects: งานอ้างอิงกับงานสังเคราะห์ชนะคนละด้าน
NotebookLM เหมาะกับงานที่ต้องตามคำตอบกลับไปยังข้อความต้นทาง ส่วน Claude Projects เหมาะกับการเชื่อมข้อโต้แย้งและร่างรายงาน ความต่างอยู่ที่งานที่ต้องส่งและภาระตรวจอ้างอิง
AI และระบบอัตโนมัติ 2
ElevenLabs หรือ Google Cloud TTS: เสียงไทยอาจต่างกันเกิน 3 เท่า
ต้นทุนสร้างเสียงไทยด้วย ElevenLabs v3 อาจสูงกว่า Google Cloud Neural2 ถึง 5 เท่าเมื่อเทียบอัตราหลังโควตาฟรี แต่ส่วนต่างด้านราคาใช้ตัดสินความเป็นธรรมชาติของเสียงไทยไม่ได้
AI และระบบอัตโนมัติ 2