ขอบคุณมาก น่าจะช่วยได้มากแน่นอน ✌️

ตอนแรกผมตั้งค่าด้วย n8n แต่เปลี่ยนมาใช้ AWS Lambda + @ แล้วครับ 🙇‍♂️

• AWS Lambda: API สำหรับสมัคร/ยกเลิกการสมัครรับข้อมูล (อยู่ในโควต้าฟรี)
• DynamoDB: จัดการผู้สมัครรับข้อมูล (อยู่ในโควต้าฟรี)
• เซิร์ฟเวอร์แยกต่างหาก: ส่งอีเมล (ฟรี)
• AI: JinaAI, OpenAI API (มีค่าใช้จ่าย)

ตอนนี้ก็จัดการแบบนี้อยู่ครับ 555
แนะนำให้ลองทำดูสักครั้งนะครับ สนุกดี 👍

ขอบคุณสำหรับความคิดเห็นที่ดีมากครับ/ค่ะ

เรื่องที่คุณกล่าวถึงว่า "จำเป็นต้องมี state เพื่อให้ latency ลดลง" เป็นการชี้ให้เห็น trade-off ที่สำคัญของสถาปัตยกรรมของเราได้อย่างแม่นยำมาก

ก่อนอื่นขอพูดถึง latency ของคิวรีก่อนนะครับ จาก benchmark ของเรา ค่า p99 (99th percentile) อยู่ที่ประมาณ 130-210ms

ส่วนที่คุณกล่าวถึงความต่างถึง 100 เท่านั้นน่าจะเป็นการอ้างอิงถึงกรณีแย่ที่สุดที่มีการระบุในเนื้อหาว่า "ในกรณี cold start อาจใช้เวลาหลายวินาที" ดังนั้นจึงดูเหมือนว่าต่างกันมาก

อย่างที่คุณชี้ไว้ จุดนี้เป็นจุดอ่อนที่ชัดเจนของสถาปัตยกรรมเรา และดังที่ระบุในบทความ สภาพแวดล้อมการใช้งานจริงมีโอกาสเกิดขึ้นน้อยกว่า 0.01% (P99.99) เท่านั้น ส่วนใหญ่คิวรีที่เหลือจะถูกออกแบบให้ใช้หน่วยความจำและดิสก์ local ของแต่ละ Lambda เป็นแคช เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่เสถียร

ดังนั้นอย่างที่คุณกล่าว ระบบระบบการเทรดทางการเงินที่ต้องการความหน่วงต่ำมากและต้องรับประกันว่าแต่ละคิวรีจะต่ำกว่า 10ms อาจไม่เหมาะกับสถาปัตยกรรมประเภทนี้ แต่ในแอปพลิเคชันค้นหาและแนะนำบนพื้นฐาน AI ส่วนใหญ่ เวลาแฝงที่ระดับ P99 อยู่ที่ 100-200ms ถือว่าเป็นสมรรถนะที่ดี และเราคิดว่าข้อได้เปรียบในการลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานและภาระการดำเนินงานได้มากกว่า 90% นั้นมากกว่ามาก

ขอบคุณอีกครั้งสำหรับความคิดเห็นเชิงลึกอีกครั้ง

ขนาด 65GB เลย... น่าเสียดายจัง ฮือฮือ

ผมก็เคยคิดว่าจะลองทำดูเหมือนกัน แต่สุดท้ายก็ไม่ได้ทำครับ.. 555
หรือว่าทำด้วย n8n เหรอครับ??

นักพัฒนาที่บอกว่าไม่กังวลกันนั้น คงหมายถึงพวกซีเนียร์ที่สั่งสมประสบการณ์มาพอสมควรสินะ เดิมทีจากมุมบริษัท เหตุผลที่จะรับเด็กจบใหม่ก็ลดลงอยู่แล้ว พอมี AI เข้ามาอีก แถมก็เห็นได้ชัดว่าคนที่ใช้ AI ได้เก่งกว่าน่าจะเป็นพวกซีเนียร์อยู่ดี....

ปัญหาคือคนระดับจูเนียร์ขึ้นคลื่นไม่ทัน และแม้แต่คนที่ขึ้นคลื่นไปแล้วก็ยังเสี่ยงจะถูกคลื่นซัดหายไปอยู่ดี

แต่ AEO กับ GEO ก็สุดท้ายแล้วมีงานบางส่วนที่ทับซ้อนกับ SEO อยู่ดี....

ต่อไปนี้ทุกเช้าคงมีอะไรให้อ่านแล้ว สมัครรับข้อมูลแล้วครับ

คนที่ฝืนกระแสหรือหนีไปจะถูกกระแสซัดพาไป ส่วนคนที่โต้คลื่นจะได้สนุกกับคลื่น..

ดูเหมือนว่าจะทำเป็นภาพผ่าน llm แต่ก็ดูน่าสบายตาดีนะ

คล้ายกันเลย ผมก็คงต้องลองทำดูเหมือนกันครับ

ขอบคุณครับ 👏

คิดว่า 32GB ก็น่าจะพอแล้วซะอีก...

• เปรียบเทียบ encoding/json v1 กับ v2 ใน Go 1.25: https://gosuda.org/ko/blog/…
• GreenTea GC ช่วงพักจิบชาเขียวหนึ่งถ้วยที่ Go runtime จะแย่งไป: https://gosuda.org/ko/blog/…

อย่างแรกเลย รันบน lm studio M4 max 64gb ไม่ได้อะ T_T

เรียบง่ายดีที่สุด!

สมัครรับแล้วครับ 👍

แนวคิดนี้ดี แต่เพื่อให้เวลาแฝงของการคิวรีลดลง จำเป็นต้องมี state อยู่เสมอครับ เปรียบเทียบกับ MySQL, PostgreSQL และอื่นๆ แล้ว เวลาหน่วงของคิวรีดูเหมือนสูงถึงเกือบ 100 เท่า และรู้สึกว่าใกล้เคียงกับการเขียน-อ่านข้อมูลกับระบบไฟล์มาก

พออ่านบทความแล้วก็นึกถึงแอป TaskPaper ขึ้นมาเลยครับ เป็นแนวทางที่อิงกับ plain text และจัดการแบบ outliner ...
ส่วนตัวผมใช้แค่ Things มาเกิน 10 ปีแล้ว แต่ก็ยังรู้สึกว่าสะดวกที่สุดครับ
ฟีเจอร์ quick entry Autofill ใน Things for macOS นี่มีเสน่ห์มากจริง ๆ ...