อภิธานศัพท์ AI

RAG คืออะไร อธิบายง่าย ๆ สำหรับผู้บริหาร

สรุปสั้น ๆ

RAG (Retrieval-Augmented Generation) คือวิธีให้ AI ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากคลังเอกสารก่อน แล้วจึงเรียบเรียงคำตอบจากข้อมูลนั้น คำตอบจึงอิงข้อมูลจริงขององค์กรและบอกที่มาได้ แทนการตอบจากความจำทั่วไปของโมเดล

เว็บแชท · ผู้ช่วย Phak AI
ผู้ถาม

ขั้นตอนขอเปลี่ยนสินค้าเป็นอย่างไร

Phak AI

ค้นเอกสารที่เกี่ยวข้องแล้ว สรุปขั้นตอนตามนโยบายฉบับล่าสุดให้ด้านล่าง

ที่มา: นโยบายการเปลี่ยนสินค้า
RAG ค้นเอกสารที่เกี่ยวข้องก่อน แล้วเรียบเรียงคำตอบพร้อมบอกที่มา

RAG คืออะไร

RAG ย่อมาจาก Retrieval-Augmented Generation แปลตรง ๆ ว่า การสร้างคำตอบที่เสริมด้วยการค้นคืนข้อมูล

เปรียบเหมือนพนักงานที่ก่อนตอบคำถามลูกค้า จะเปิดคู่มือหรือแฟ้มที่เกี่ยวข้องก่อน แล้วจึงตอบจากสิ่งที่อ่าน ไม่ได้ตอบจากความจำอย่างเดียว

โมเดล AI ทั่วไปรู้เฉพาะสิ่งที่ถูกฝึกมา ไม่รู้จักราคา สินค้า หรือนโยบายภายในของบริษัทคุณ RAG ช่วยปิดช่องว่างนี้โดยให้ AI อ่านข้อมูลขององค์กรทุกครั้งที่ตอบ

RAG ทำงานอย่างไร

เก็บเข้าคลัง

นำเอกสารขององค์กรเข้าระบบ แบ่งเป็นส่วนย่อยและทำดัชนีไว้ให้ค้นได้

ค้นตามความหมาย

เมื่อมีคำถาม ระบบค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องตามความหมาย ไม่ใช่แค่คำที่ตรงกัน

ตอบพร้อมที่มา

AI เรียบเรียงคำตอบจากเนื้อหาที่ค้นเจอ และแนบเอกสารต้นทางให้ตรวจได้

RAG ต่างจาก fine-tuning อย่างไร

ประเด็นRAGFine-tuning
หลักการค้นข้อมูลก่อนตอบทุกครั้งฝึกโมเดลเพิ่มด้วยข้อมูลชุดหนึ่ง
เมื่อข้อมูลเปลี่ยนอัปเดตเอกสารในคลังก็ใช้ได้มักต้องฝึกโมเดลใหม่
บอกที่มาของคำตอบทำได้ เพราะรู้ว่าดึงเนื้อหาจากเอกสารไหนทำได้ยาก
เหมาะกับความรู้องค์กรที่เปลี่ยนบ่อย เช่น ราคา นโยบาย คู่มือการปรับสำนวนหรือรูปแบบงานเฉพาะ

Phak AI ใช้ RAG อย่างไร

Phak AI ใช้ RAG เป็นแกนของผู้ช่วย AI ตอบจากความรู้จริงขององค์กรเท่านั้น ไม่ใช่อินเทอร์เน็ตทั่วไป และอ้างอิงเอกสารต้นฉบับได้ทุกคำตอบ

คลังรองรับ PDF, Word, Excel, ภาพ, วิดีโอ, ลิงก์เว็บ และ YouTube ถ้าระบบไม่มั่นใจจะไม่ตอบเดา แต่ส่งต่อให้คน และข้อมูลขององค์กรไม่ถูกนำไปฝึกโมเดล AI

ดูการใช้งานจริงได้ที่ ระบบคลังความรู้องค์กร

คำถามที่พบบ่อย

RAG ทำให้ AI ไม่ตอบผิดเลยไหม

ไม่ได้รับประกันว่าไม่ผิดเลย แต่ช่วยลดความเสี่ยงมาก เพราะคำตอบอิงเอกสารจริงและบอกที่มาให้คนตรวจได้

RAG ใช้กับเอกสารภาษาไทยได้ไหม

ได้ Phak AI ออกแบบสำหรับองค์กรไทย ถามและตอบเป็นภาษาไทยจากเอกสารขององค์กรได้

ต้องเตรียมข้อมูลอย่างไรก่อนใช้ RAG

เริ่มจากเอกสารที่ทีมใช้ทำงานจริงและคำถามที่ถามบ่อย ยิ่งเอกสารครบและเป็นปัจจุบัน คำตอบยิ่งดี

ปรึกษาทีม Phak AI

เล่าโจทย์ของธุรกิจคุณ ทีม Phak AI จะพาดูระบบที่ตอบโจทย์ และวางแผนติดตั้งร่วมกัน โดยไม่ต้องรื้อระบบเดิม

1 เล่าโจทย์ที่อยากแก้ทีมช่วยจัดลำดับงานที่ AI ช่วยได้มากที่สุดสำหรับธุรกิจคุณ
2 ดูระบบทำงานจริงเห็นการทำงานบนตัวอย่างข้อมูลของธุรกิจคุณก่อนตัดสินใจ
3 ติดตั้งและเริ่มใช้งานติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์แยกขององค์กร เชื่อมระบบที่ใช้อยู่