AWS Exam Hub
AIP-C01
GenAI Developer Pro
ภาพรวมบทเรียนฝึกทำทบทวนFlashcardsMock Examคลังข้อสอบสถิติ
ภาพรวมบทเรียนฝึกทำทบทวน
บทเรียนทั้งหมด
Evaluation & Troubleshootingบทที่ 15/16 · ~10 นาที

Troubleshooting GenAI Apps

อาการ → สาเหตุ → วิธีแก้ ที่เจอบ่อยในข้อสอบ

Symptom → Fix
อาการสาเหตุที่น่าจะเป็นวิธีแก้

คำตอบถูกตัดกลางประโยค

ชน max_tokens

เพิ่ม max_tokens / สั่งให้ตอบกระชับ

Error เรื่อง input ยาวเกิน / ลืมต้นบทสนทนา

context window overflow

สรุป history, sliding window, chunk เล็กลง, ลด top-k

ThrottlingException

เกิน quota (RPM/TPM)

exponential backoff + jitter, cross-region inference, ขอเพิ่ม quota, provisioned throughput

ValidationException

request format ผิดสำหรับโมเดลนั้น

ใช้ Converse API / ตรวจ schema ของโมเดล

AccessDeniedException

IAM ไม่อนุญาต หรือยังไม่เปิด model access

แก้ IAM policy / เปิด model access ใน console

RAG ตอบไม่ตรง แม้เอกสารมีคำตอบ

chunk ไม่ดี, embedding ไม่เหมาะ, ไม่มี metadata filter

ปรับ chunking (hierarchical/semantic), hybrid search, reranker, metadata

RAG ใช้ข้อมูลเก่า

ยังไม่ sync

ตั้ง ingestion อัตโนมัติ

JSON ที่ได้ parse ไม่ได้บางครั้ง

โมเดลไม่ทำตาม format

structured output/tool schema, ตัวอย่าง few-shot, ลด temperature, validate + retry

คำตอบไม่สม่ำเสมอระหว่างรอบ

temperature สูง / prompt กำกวม

ลด temperature, ทำ prompt ให้ชัด, version prompt

Prompt ใหม่ทำให้บางเคสแย่ลง

prompt regression

เทียบ version ด้วย golden dataset + Logs Insights

เทคนิคช่วยจำ

Throttle → Backoff · Overflow → Summarize · Hallucinate → Ground · Inconsistent → Temperature ↓

เช็กความเข้าใจ

แชตบอตเริ่มตอบผิดหลังคุยไปนานๆ และ log แสดงว่า input tokens ใกล้ขีดจำกัดของโมเดล ควรแก้อย่างไร?

อ่านจบแล้ว? ลองทำข้อสอบเรื่องนี้เลย

การดึงความรู้ออกมาใช้ทันทีหลังอ่าน (retrieval practice) ช่วยให้จำได้นานขึ้นมาก

ฝึกข้อสอบเรื่องนี้
บทก่อนหน้า
Evaluation: Model Eval, RAG Eval & LLM-as-a-Judge
บทถัดไป
กลยุทธ์ทำข้อสอบ & Keyword Decoder