Author: tum

"เรา deploy โมเดลได้ภายในหกสัปดาห์" CTO หยุดพักแล้วพูดต่อ "แต่เราต้องมานั่งแก้ปัญหาที่ตามมาอีกสิบแปดเดือน" เราได้ยินประโยคแบบนี้บ่อยมาก ไม่ใช่เพราะ AI ไม่ได้ผล — มันได้ผล แต่เพราะช่องว่างระหว่าง การรัน model ขึ้นมา กับ การใช้งานจริงในระบบ production อย่างมั่นคง นั้นกว้างกว่าที่งบประมาณส่วนใหญ่คาดไว้มาก ที่ Simplico เราทำงานร่วมกับทีม engineering ที่กำลังเผชิญกับความท้าทายนี้อยู่ทุกวัน บทความนี้คือสิ่งที่เราได้เห็นมากับตา: ต้นทุนซ่อนอยู่ที่ไหน ทำไมมันถึงสะสมทบขึ้นเรื่อยๆ และทีมที่ทำได้ดีเขาทำอะไรต่างออกไป

"We deployed the model in six weeks. We’ve been cleaning up the mess for eighteen months." We hear this often. Not because AI doesn’t work — it does. But because the gap between spinning up a model and running it reliably in production is wider than most budgets anticipate. At Simplico, we’ve been embedded with […]

你构建了一个 RAG 应用。演示效果令人印象深刻。管理层非常满意。然后你上线了。 现实随之而来。 用户收到错误的答案。聊天机器人自信地给出错误信息。真实流量涌入时延迟飙升。向量搜索返回不相关的 Chunk。支持工单不断堆积。 你并不孤单。这是当前企业 AI 项目中最常见的轨迹。"在演示中可以运行"和"在生产环境中可以运行"之间的差距——正是大多数 RAG 项目走向失败的地方。 本文将拆解 RAG 最常见的 7 种失败模式，并提供每种模式的具体解决方案。

デモで完璧に動くRAGアプリの9割が、本番環境で壊れます。その理由と、各失敗パターンの具体的な解決策を解説します。 RAGアプリを構築した。デモは完璧だった。経営陣も感心した。そして本番リリースした。 現実が始まったのはそこからです。 ユーザーは誤った回答を受け取る。チャットボットは自信満々に間違いを答える。実際のトラフィックが来るとレイテンシが跳ね上がる。ベクトル検索が無関係なChunkを返してくる。サポートチケットが積み上がる。

9 ใน 10 ของ RAG App ที่ทำงานได้สวยงามใน Demo กลับพังใน Production นี่คือสาเหตุที่แท้จริง — และวิธีแก้ไขในแต่ละจุด คุณสร้าง RAG App เสร็จแล้ว Demo ออกมาดูดี ผู้บริหารประทับใจ แล้วก็ Deploy ขึ้น Production จากนั้นความเป็นจริงก็มาถึง ผู้ใช้งานได้รับคำตอบที่ผิด Chatbot ตอบผิดด้วยความมั่นใจ Latency พุ่งสูงเมื่อมีผู้ใช้จริง Vector Search ดึงข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องกลับมา Ticket Support เริ่มสะสม

Why Your RAG App Fails in Production (And How to Fix It) 9 out of 10 RAG apps that work in demos break in production. Here’s exactly why — and how to fix each failure mode. You built a RAG (Retrieval-Augmented Generation) app. The demo was impressive. The CEO loved it. You shipped it. Then […]

はじめに：なぜ文章術の本がAIプログラミングに関係するのか AI Copilot、コード自動生成モデル、AIエージェントが急速に普及する中、多くの開発者は「スピード」に注目しています。 しかし、もはやスピードは決定的な優位性ではありません。 本当に重要なのは「明確さ」です。 AI支援プログラミングにおける最も強力な思考フレームワークの一つは、実はソフトウェア工学の教科書ではなく、文章作法の名著『The Elements of Style』にあります。 英語の文章術を扱った本ですが、その原則はAI時代のソフトウェア開発と驚くほど一致しています。

引言：写作指南如何影响 AI 编程？ 在 AI Copilot、自动生成代码模型以及 AI Agent 大量涌现的时代，许多开发者关注的是“速度”。 但速度，已经不再是核心优势。 真正的优势，是清晰。 令人意外的是，AI 辅助编程最重要的思维框架之一，并非来自软件工程教材，而是来自一本关于写作的经典小书——《The Elements of Style》。 虽然它讲的是英文写作，但其中的原则，与 AI 时代的软件开发高度契合。

บทนำ: หนังสือสอนเขียนเกี่ยวอะไรกับการเขียนโค้ดด้วย AI ในยุคที่มี AI Copilot, โมเดลสร้างโค้ดอัตโนมัติ และ AI Agent จำนวนมาก นักพัฒนาหลายคนโฟกัสที่ “ความเร็ว” แต่ความเร็วไม่ใช่ข้อได้เปรียบอีกต่อไป ความชัดเจนต่างหากที่สำคัญกว่า หนึ่งในกรอบความคิดที่ทรงพลังที่สุดสำหรับ AI-Assisted Programming ไม่ได้มาจากหนังสือวิศวกรรมซอฟต์แวร์ แต่กลับมาจากหนังสือเล่มเล็กที่เคร่งครัดเกี่ยวกับการเขียน นั่นคือ The Elements of Style แม้จะเป็นหนังสือสอนเขียนภาษาอังกฤษ แต่หลักการของมันกลับสอดคล้องกับการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย AI อย่างน่าประหลาดใจ

Introduction: What Writing Has to Do with AI Coding In the age of AI copilots, code-generating models, and autonomous agents, many developers focus on speed. But speed is no longer the advantage. Clarity is. Surprisingly, one of the most powerful mental models for AI-assisted programming does not come from a software engineering textbook. It comes […]