11 Jun 2025 - 2 min read
การใช้ AI สังเคราะห์ความรู้ในหน่วยงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการนำ RAG AI Agent มาใช้กับฐานข้อมูลภายในองค์กร ถือเป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพอย่างยิ่งในการจัดการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่องค์กรมีอยู่
RAG (Retrieval-Augmented Generation) AI Agent คืออะไร?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) เป็นเทคนิค AI ที่รวมระบบการดึงข้อมูล (retrieval system) เข้ากับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models - LLMs) เพื่อให้ AI สามารถสร้างคำตอบที่แม่นยำและเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น โดยทั่วไป LLMs จะถูกฝึกด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ข้อมูลเหล่านั้นอาจมีข้อจำกัดด้านความใหม่และเฉพาะเจาะจงกับบริบทขององค์กร RAG เข้ามาแก้ปัญหานี้โดยการให้ LLM สามารถเข้าถึงฐานความรู้ภายนอกหรือฐานข้อมูลภายในองค์กรได้แบบเรียลไทม์ก่อนที่จะสร้างคำตอบ
หลักการทำงานของ RAG มีดังนี้:
1 การดึงข้อมูล (Retrieval): เมื่อผู้ใช้ป้อนคำถามหรือข้อความค้นหา (query) เข้ามา ระบบ RAG จะทำการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลภายในองค์กร (เช่น เอกสาร, PDF, บันทึก CRM, ระบบ ERP, เอกสาร HR, เอกสารทางกฎหมาย) การค้นหานี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การจับคู่คำสำคัญ แต่ยังรวมถึงการค้นหาความคล้ายคลึงกันทางความหมาย (semantic similarity) ด้วย 2 การเสริมบริบท (Augmentation): ข้อมูลที่ถูกดึงมาได้จะถูกนำไปรวมกับคำถามของผู้ใช้ เพื่อสร้างเป็น "บริบท" เพิ่มเติมให้กับ LLM 3 การสร้างคำตอบ (Generation): LLM จะใช้ข้อมูลบริบทที่ได้รับมา พร้อมกับความรู้ที่ถูกฝึกมา เพื่อสร้างคำตอบที่ถูกต้อง แม่นยำ และตรงกับความต้องการของผู้ใช้มากที่สุด
ประโยชน์ของการใช้ AI สังเคราะห์ความรู้ด้วย RAG ในหน่วยงาน
การนำ RAG AI Agent มาใช้ในหน่วยงานมีประโยชน์หลายประการ:
การนำ RAG AI Agent มาใช้กับฐานข้อมูลภายในหน่วยงาน
ในการนำ RAG AI Agent มาใช้กับฐานข้อมูลภายใน หน่วยงานจำเป็นต้องมีองค์ประกอบสำคัญบางประการ:
1 ฐานความรู้ส่วนกลาง (Centralized Knowledge Hub): รวบรวมเอกสาร, นโยบาย, รายงาน, คู่มือผลิตภัณฑ์, และข้อมูลอื่นๆ ที่กระจัดกระจายอยู่ในระบบต่างๆ ให้มาอยู่ในที่เดียวกัน 2 การแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่ AI เข้าใจ: เอกสารและข้อมูลต่างๆ จะต้องถูกประมวลผล (chunking) และแปลงเป็น "เวกเตอร์ตัวเลข" (numeric vectors) เพื่อให้ AI สามารถตีความและทำการค้นหาความเกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ 3 ระบบการดึงข้อมูล (Retrieval System): ต้องมีกลไกที่สามารถค้นหาและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ โดยอาจใช้เทคนิคเช่น semantic search 4 การเชื่อมต่อกับ LLM: เชื่อมโยงระบบการดึงข้อมูลเข้ากับ LLM ที่เลือกใช้ (เช่น GPT, Llama, Claude) 5 การปรับจูน AI (Fine-tuning): อาจมีการปรับจูน RAG platform ให้เข้าใจศัพท์เฉพาะ, กระบวนการ, และบริบทเฉพาะขององค์กรเพื่อให้การดึงข้อมูลและการสร้างคำตอบมีความแม่นยำและเกี่ยวข้องมากที่สุด 6 AI Agent (หรือ Agentic RAG): บางครั้ง RAG จะถูกนำไปใช้ร่วมกับ "AI Agent" ซึ่งเป็นระบบที่สามารถตัดสินใจได้ว่าจะดึงข้อมูลจากแหล่งใดบ้าง สร้างคำถามเพื่อดึงข้อมูลซ้ำๆ และเชื่อมโยงหลักฐานจากหลายแหล่ง Agentic RAG ยังสามารถเรียนรู้จากการโต้ตอบในอดีตเพื่อปรับปรุงความสามารถของตนเองอย่างต่อเนื่อง
ตัวอย่างการใช้งานในหน่วยงาน เช่น การสร้าง AI Agent ที่ตอบคำถามเกี่ยวกับนโยบายบริษัท, ข้อมูลผลิตภัณฑ์, หรือขั้นตอนการปฏิบัติงานในทีมต่างๆ เช่น HR, IT, ฝ่ายขาย และฝ่ายสนับสนุนลูกค้า
โดยสรุป การใช้ AI สังเคราะห์ความรู้ด้วย RAG AI Agent กับฐานข้อมูลภายในหน่วยงานเป็นการลงทุนที่สำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพ การจัดการความรู้ และการตัดสินใจภายในองค์กร