Prepare for your LLM Midterm
Welcome to the revision portal. This app helps you study all assessable concepts from Lectures 1-6. The exam is conceptual (no coding required), focusing on vocabulary, architectural steps, and debugging workflows.
Exam Coverage (Lectures 1–6)
Talking to the Model (L1–L2)
Message roles (system, user, assistant), temperature control, few-shot vs chain-of-thought, JSON mode constraints, Pydantic type validation vs semantic logic validation.
Shipping the App (L3–L4)
FastAPI architecture (Router → Service → Repository), SQL/ORM layers, Alembic migrations, SSE stream formats, client token data buffering, rate-limiting status codes.
Grounding Content (L5–L6)
Text embedding math, Cosine Similarity matching (range +1 to -1), pgvector stores, chunking strategies with overlaps, retrieve-then-read prompts, Lost in the Middle, and the RAG Debug Ladder.
Assessable Course Outcomes
Review the exact outcomes tested in the midterm. Click a lecture card to expand terms and details.
Practice Quizzes & Exam Syllabus (แนวข้อสอบและขอบเขตมิดเทอม)
ทำแบบทดสอบทบทวนเนื้อหาเก็บคะแนนแยกตามบทเรียนบน Google Gemini พร้อมสรุปขอบข่ายรายวิชาสำหรับการเตรียมตัวสอบมิดเทอมวิชา LLMs
ขอบเขตและหัวข้อสอบมิดเทอม (Midterm Coverage)
ครอบคลุมเรื่องการใช้งาน Message roles (system/user/assistant), การปรับค่า temperature สำหรับผลลัพธ์ที่ต้องการความแม่นยำ, ความแตกต่างระหว่าง JSON mode และโครงสร้าง Pydantic, รวมถึงข้อแตกต่างระหว่าง Type validation และ Semantic validation
ครอบคลุมการเลือกใช้ HTTP verbs และ Status codes ที่ถูกต้อง (เช่น 422 สำหรับ Bad input, 429 สำหรับ Rate limit), สถาปัตยกรรมแบบ Router → Service → Repository, การใช้ Alembic จัดการ Database, หลักการทำงานของ Reactivity, และโปรโตคอลการทำ Streaming แบบ SSE (รูปแบบ text/event-stream และสัญลักษณ์ [DONE])
ครอบคลุมนิยามของ Embedding, การคำนวณและตีความ Cosine similarity (+1, 0, -1), การจัดการ Chunk และ Metadata สำหรับการค้นหา, หลักการ Retrieve-then-read, เทคนิคการจัดการคำตอบ (เช่น การใส่ min_score floor และการตอบ "ฉันไม่รู้"), ความสำคัญ of Citations, และลำดับขั้นตอนการตรวจสอบเมื่อระบบทำงานผิดพลาด (Debug ladder)
ทำแบบทดสอบผ่าน Google Gemini (20 ข้อต่อบท)
LLMs and Prompt Engineering
แบบทดสอบเพื่อฝึกหัดความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ Prompting, Message Roles และ LLM Parameters (20 ข้อ)
Structured Output & JSON
แบบทดสอบเกี่ยวกับ Pydantic Schemas, JSON Mode, Type vs Semantic validation (20 ข้อ)
Backend & REST API
แบบทดสอบเรื่องสถาปัตยกรรมเซิร์ฟเวอร์ Router-Service-Repository, HTTP Verbs & Status Code (20 ข้อ)
Frontend, Reactivity & SSE
แบบทดสอบทฤษฎีการทำ Streaming UI, SSE Protocol, text/event-stream, [DONE] markers (20 ข้อ)
Vector Storage & Retrieval
แบบทดสอบคำนวณ Cosine Similarity, Embeddings, pgvector, chunks & metadata filtering (20 ข้อ)
Retrieval-Augmented Generation
แบบทดสอบเรื่องระบบ RAG flow, retrieve-then-read, min_score, fallback answers, citations, debug ladder (20 ข้อ)
Course Lecture Slides (ไฟล์สไลด์บทเรียนทั้งหมด)
เลือกดูหัวข้อไฟล์สไลด์วิชา LLM แต่ละสัปดาห์ได้โดยการเลือกเมนูด้านซ้าย ระบบจะจำลองตัวอ่านไฟล์ PDF ขึ้นมาให้อ่านหน้าสไลด์ได้โดยตรง