การเปลี่ยนผ่านสู่วิศวกรรมระดับผู้เชี่ยวชาญ
เส้นทางจากนักพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่ชอบเล่นกับเทคโนโลยี ไปสู่สถาปนิกผู้เชี่ยวชาญ เริ่มต้นจากการตอบคำถามสำคัญข้อหนึ่ง:คุณจะเปลี่ยนจากผู้ใช้งานแบบไม่กระตือรือร้นของโมเดลบนคลาวด์ ไปสู่สถาปนิกหลักของระบบที่ทำงานอัตโนมัติได้อย่างไร?การเปลี่ยนแปลงนี้ต้องอาศัยการก้าวข้ามผิวหน้า (interface) มาจัดการกับกลไกระดับลึกของปัญญาประดิษฐ์
1. การหลุดพ้นจากกับดักของ API
นักพัฒนามากมายเข้าสู่ความเชื่อที่ว่าการเรียกใช้ API บนคลาวด์เฉพาะเจาะจงนั้นเท่ากับการเป็นวิศวกรปัญญาประดิษฐ์ อย่างไรก็ตาม ความสามารถจริงๆ ต้องเข้าใจทฤษฎีทางคณิตศาสตร์ การจัดการเทนเซอร์ และการประสานงานแบบกระจาย ความเข้าใจในเชิงวิศวกรรมจะเกิดขึ้นเมื่อเราหันไปสร้างเครือข่ายข้อมูลแบบท้องถิ่นและทนทาน แทนที่จะใช้ชั้นวางซ้อนที่มองเห็นเพียงผิวเผิน
2. โปรโตคอลสถาปัตยกรรมหลัก
การสร้างระบบที่ทำงานอัตโนมัติจำเป็นต้องเข้าใจการสื่อสารอย่างลึกซึ้ง:
- โปรโตคอลสถานะโมเดล (MCP):มาตรฐานสำหรับการเชื่อมต่อโมเดลกับเครื่องมือภายนอกและแหล่งข้อมูล
- การสื่อสารระหว่างเอเจนต์ (A2A):สายการสื่อสารที่ทำให้เอเจนต์เฉพาะทางสามารถมอบหมายงานให้กันเองได้
- LangGraph:เฟรมเวิร์กสำหรับสร้างกระบวนการทำงานแบบหลายเอเจนต์ที่มีสถานะคงที่
3. พื้นฐานทางคณิตศาสตร์และการปรับสมดุล
ความเชี่ยวชาญอยู่บนพื้นฐานของงานวิจัยล่าสุด รวมถึงการเข้าใจรากฐานของการปรับสมดุลหลังการฝึกอบรม เช่นการปรับนโยบายแบบเปรียบเทียบกลุ่ม (GRPO) และติดตามรายงานทางเทคนิคสำคัญจากสถาบันต่างๆ เช่น ICLR และ ICML
เป้าหมาย:ใช้ตัวชี้วัดเชิงประจักษ์เพื่อพิสูจน์ประสิทธิภาพของระบบ แทนที่จะพึ่งพาความรู้สึกเชิงคุณภาพ
MRR ประเมินระบบโดยพิจารณาลำดับของเอกสารที่เกี่ยวข้องที่สุด ซึ่งคือตัวแรกเอกสารที่เกี่ยวข้องที่สุดที่ดึงมาได้ นิยามคือ $MRR = \frac{1}{|Q|} \sum_{i=1}^{|Q|} \frac{1}{rank_i}$ ค่า MRR ที่สูงขึ้น แสดงว่าเอกสารทางกฎหมายที่เกี่ยวข้องที่สุดปรากฏใกล้กับด้านบนของผลการค้นหา ซึ่งลดโอกาสที่โมเดลจะสร้างข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องจากบริบทที่ไม่เหมาะสม
ขณะที่ MRR สนใจแค่การพบเอกสารที่เกี่ยวข้องครั้งแรก แต่ $Precision@K = \frac{\text{เอกสารที่เกี่ยวข้องในลำดับที่ 1 ถึง K}}{K}$ วัดสัดส่วนของเอกสารที่เกี่ยวข้องในผลลัพธ์ 1 ถึง K ในการใช้งานด้านกฎหมาย คำถามอาจต้องการรวมข้อตัดสินหลายฉบับ ค่า Precision@K ที่สูงจะทำให้หน้าต่างบริบทเต็มไปด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องและแน่นหนา แทนที่จะเป็นข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง