Want to make an AI Agent as good as a pro? 🧠
AI responds often...Because of the lack of a good "memory system"! 🔄 Today, take a look at the 3 Steps, sculpt AI more carefully, from learning to examining yourself to arguing for the best answer! How difficult the task is. ✨
# Star Creator Mission # Teach using ai for work # Lemon 8 Howtoo # data aanalyst # TechTips
จากประสบการณ์การใช้งาน AI ในหลายโปรเจกต์ ผมพบว่า AI ที่ไม่มีระบบความจำหรือกลไกตรวจสอบตัวเองมักตอบคำถามแบบผิด ๆ หรือขาดความแม่นยำ ซึ่งเป็นปัญหาสำคัญที่ทำให้ผู้ใช้รู้สึกไม่มั่นใจในผลลัพธ์ เทคนิคที่ผมได้เรียนรู้และนำมาใช้ปรับปรุง AI Agent คือการสร้างโครงสร้างความจำที่ประกอบด้วย 3 สเต็ปหลัก ได้แก่ 1. Simple Self-Refine Workflow: ขั้นตอนนี้ AI จะสร้างคำตอบเบื้องต้น จากนั้นทำการตรวจสอบและแก้ไขตอบกลับตัวเองอย่างมีเหตุผล เหมาะกับงานที่ต้องการความละเอียดเช่นการเขียนโค้ดหรือบทความ 2. Self-RAG Workflow: AI จะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลหรือบริบท แล้วตรวจสอบว่าคำตอบได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลจริงหรือไม่ เพื่อหลีกเลี่ยงการมั่วหรือให้ข้อมูลผิด 3. Multi-Agent Debate Workflow: ใช้ AI Agent หลายตัวเข้ามาเถียงแย้งกันในคำตอบจนกว่าจะได้คำตอบที่ทั้งคู่เห็นพ้อง เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่นการแก้โจทย์ที่มีตรรกะซับซ้อน ด้วยวิธีเหล่านี้ ผมเห็นผลชัดเจนว่า AI ตอบคำถามได้รอบคอบและแม่นยำขึ้นมากจากเดิม ช่วยให้การทำงานร่วมกับ AI มีประสิทธิภาพกว่าที่เคย และลดเวลาในการตรวจสอบและแก้ไขคำตอบจาก AI เอง หากใครที่เริ่มต้นสร้าง AI Agent หรืออยากพัฒนาให้เหมือนมือโปร ผมแนะนำให้ทดลองการใช้ Workflow เหล่านี้ดู เพราะนอกจากช่วยแก้ไขปัญหาคำตอบที่มั่วแล้ว ยังช่วยให้ AI เรียนรู้และทำงานได้เป็นระบบมากขึ้นด้วยครับ
