စိတ်လျှော့ပါ။ ဒီခန်းကို စာအုပ်လိုမဟုတ်ဘဲ စကားပြောသလိုပဲ၊ နားလည်လွယ်အောင် ရှင်းပါမယ်။
ခဏလေး ဒီလိုပဲ စဉ်းစားကြည့်
Retrieve ပြီးရင် ဖတ်ပါ။ မဆိုင်ရင် ပယ်ပါ။ ဆိုင်ရင် အပိုဒ်တို + ဖိုင်နာမည်ပဲ ထည့်ပါ။ Top ၅ ခုအကုန် prompt ထဲပို့တာက context ကို ညစ်စေပါတယ်။ RAG သင်တန်းက “ရှာပြီးရင်ဖတ်” ပြောခဲ့ပါတယ်။ ဒီခန်းက အဲဒီဖတ်ပြီးသားစာကို ပန်းကန်ပေါ် တင်တဲ့ပုံစံပါ။ ကိုးကားမပါရင် ဘယ်စာလဲ မသိပါဘူး။ စာကြည့်တိုက်က စာအုပ် ၅ အုပ်ယူလာပြီး စားပွဲပေါ်ပုံပစ်သလို မလုပ်ပါနှင့်။
နေ့စဉ်ဘဝနဲ့ ချိတ်ကြည့်မယ်
မေးခွန်းက ဖုန်း။ ရလာတာ ၁) ဖုန်းစည်းမျဉ်း ၂) ကွန်ပျူတာခန်း ၃) စားသောက်ဆောင်။ ၁ ကိုပဲ context ထဲထည့်ပါ။ ပုံစံ — “Source: handbook.md / ဖုန်း\nစာ: စာသင်ချိန်မှာ ဖုန်းပိတ်ရမည်”။ ၂ နဲ့ ၃ ကို မထည့်ပါနှင့်။ ဘာမှမဆိုင်ရင် context ထဲ “မတွေ့” လို့ရေးပြီး မှန်းခိုင်းတဲ့ prompt ကို မပို့ပါနှင့်။
အတူတူ လက်တွေ့စမ်းမယ်
Retrieved 3 chunks
Keep #1 handbook.md / phones
Drop #2 computer-lab.md
Drop #3 cafeteria.md
Context gets only #1 + its filenameရှာတွေ့သော chunk ကို context ထဲထည့်/ပယ် ခွဲနိုင်မည်။၅ မိနစ် စမ်းကြည့်
မေးခွန်းတစ်ခုနဲ့ chunk တု ၄ ခုရေးပါ။ ဘယ်ဟာထည့်၊ ဘယ်ဟာပယ်၊ context ထဲမှာ ဘယ်လိုရေးမလဲ ပြပါ။
သတိလေးတစ်ချက်
မဆိုင်တဲ့ chunk ကို ထည့်ရင် model က အဲဒါကို ယုံကြည်စွာ ကိုးကားတတ်ပါတယ်။