ข้ามไปที่เนื้อหา
#RAG
วันนี้13 พฤศจิกายนวันศุกร์5 รายการ
  1. Hacker News · AI40

    Stanford CS 329Z: คอร์สวิศวกรรม AI Agents ครอบคลุมการออกแบบ Agent, RAG, Tools และ Multi-Agent Systems

    CS 329Z วิชา Engineering AI Agents ของ Stanford อธิบายโครงสร้างของระบบ agentic ตั้งแต่แกน LLM, การให้เหตุผล, หน่วยความจำ, tools และสภาพแวดล้อม ไปจนถึงช่องว่างระหว่าง compound AI systems กับ agent แท้จริง คอร์สครอบคลุมไปป์ไลน์ RAG, การใช้ tools และ function calling กับ MCP, การจัดการด้วย DSPy และ LangGraph, สถาปัตยกรรมหน่วยความจำอย่าง MemGPT และรูปแบบการจัดการ multi-agent ปิดท้ายด้วยวิธีการปรับแต่งประสิทธิภาพ ได้แก่ GEPA, PPO และ GRPO พร้อมบรรยายรับเชิญจากผู้สร้าง Terminal-Bench

  2. OpenRouter Announcements58

    OpenRouter ทดสอบ reranker 11 ตัวบนชุดทดสอบ RAG 274 คำถาม

    OpenRouter ทดสอบ reranker 11 ตัวบนชุดข้อมูล RAG สังเคราะห์ 274 คำถาม และพบว่าการ rerank ผู้สมัคร 30 อันดับแรกจาก vector search ด้วย voyageai/rerank-3-lite ช่วยเพิ่ม precision@1 จาก 81.0% เป็น 97.1% ด้วยต้นทุนประมาณ $0.10 ต่อ 1,000 คำถาม คู่มือแนะนำให้ดึงข้อมูลประมาณ 30 chunks แล้ว rerank จากนั้นส่งเฉพาะ 3 อันดับแรกให้ LLM ซึ่งในการทดสอบช่วยเพิ่มความแม่นยำของคำตอบเป็น 99.3% พร้อมลดต้นทุนการตอบจาก $0.22 เหลือ $0.16 ต่อ 1,000 คำถาม นอกจากนี้ยังชี้ให้เห็นโหมดความล้มเหลว: การละเว้นพารามิเตอร์ input_type ทำให้ precision@1 ลดลง 7 ถึง 12 คะแนน และ cohere/rerank-v3.5 เพิกเฉยต่อเนื้อหาที่เกินขีดจำกัด 4,096 โทเคนโดยไม่แจ้งเตือน

  3. AWS Machine Learning Blog40

    Natera สร้าง SWARM ระบบ AI แบบเอเจนต์สำหรับปฏิบัติการแล็บบน Amazon Bedrock AgentCore ได้อย่างไร

    Natera สร้าง SWARM ระบบ AI แบบเอเจนต์สำหรับปฏิบัติการแล็บ บน Amazon Bedrock AgentCore ลดเวลาตอบสนองครั้งแรกได้ราว 130 เท่า และAutomateตั๋วสนับสนุนได้ 96.2 เปอร์เซ็นต์ ระบบนี้จับคู่ swarm-agent ที่ร่างรายงานวินิจฉัยก่อนที่วิศวกรจะเปิดตั๋ว กับ swarm-hive สำหรับการโต้ตอบกับวิศวกรแบบเรียลไทม์ ทั้งสองใช้ไลบรารีทักษะร่วมกันหนึ่งชุด ระบบจัดการตั๋ว Jira กว่า 65 ใบต่อวันในสามคิว ซึ่งก่อนหน้านี้ใช้เวลาเฉลี่ย 17.4 ชั่วโมงในการตอบสนองครั้งแรก

  4. AWS Machine Learning Blog40

    AWS เปิดแคตตาล็อกสินทรัพย์ Generative AI แบบใช้ซ้ำได้ 23 รายการจาก Innovation Center

    AWS ได้เผยแพร่แคตตาล็อกสินทรัพย์ Generative AI แบบโอเพนซอร์สที่พร้อมใช้งานจริงจำนวน 23 รายการจาก Generative AI Innovation Center ซึ่งปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของ AWS Frontier AI Engineering & Services บล็อกพื้นฐานเหล่านี้ครอบคลุมไปป์ไลน์ RAG ตัวประมวลผลเอกสาร โครงสร้างเอเจนต์ และเฟรมเวิร์กการประเมินผล และ AWS ระบุว่าสามารถลดระยะเวลาการพัฒนาจากหลายเดือนเหลือหลายสัปดาห์ DoorDash รายงานว่าความสามารถในการทดสอบเพิ่มขึ้น 50 เท่า และ Ricoh รายงานว่าปริมาณงานเพิ่มขึ้น 7 เท่าหลังจากสร้างบนสินทรัพย์เหล่านี้

  5. AWS Machine Learning Blog34

    การย้ายไปยัง Amazon Bedrock Managed Knowledge Base ด้วย coding agent

    AWS เพิ่มคู่มือการย้ายฐานความรู้ไปยัง amazon-bedrock skill ใน Agent Toolkit for AWS ทำให้ coding agent สามารถวางแผนการย้ายจากฐานความรู้ที่ลูกค้าจัดการเองไปยัง Amazon Bedrock Managed Knowledge Base โดย agent จะเริ่มจากการค้นหาแบบอ่านอย่างเดียวและแผนที่ผ่านการตรวจทานทีละบรรทัด จากนั้นสร้างฐานความรู้และแหล่งข้อมูลใหม่เคียงข้างของเดิม หรือเขียนเทมเพลต IaC ที่ย้ายแล้ว Managed Knowledge Base เพิ่มโควตาเริ่มต้นเป็น 200 แหล่งข้อมูลต่อฐานความรู้ และ 10,000 ฐานความรู้ต่อบัญชีต่อ Region และเพิ่มการดึงข้อมูลแบบ agentic การผสานรวม AgentCore Gateway และนโยบายตามทรัพยากร