พลิกโฉมการจัดการความรู้ในองค์กร ต้องรู้ให้ลึก ทำงานให้ลื่น และตัดสินใจได้ไวกว่าเดิม

ธุรกิจทุกวันนี้กำลังจมอยู่ภายใต้กองข้อมูลมหาศาล ตั้งแต่เอกสาร อีเมล นโยบาย รายงาน ไปจนถึงบทสนทนากับลูกค้า แต่ถึงจะมีข้อมูลเยอะแค่ไหน แต่ความรู้ในองค์กรกลับกระจัดกระจายและเข้าถึงยาก จากงานวิจัยปี 2025 ของ Atlassian พบว่า พนักงานเสียเวลาถึง 25% ของการทำงานไปกับการค้นหาคำตอบแทนที่จะได้ลงมือทำจริงๆ

โซลูชัน AI ในยุคแรกๆ พยายามจะเข้ามาแก้ปัญหานี้ แต่เมื่อขาดการเข้าถึงข้อมูลภายในที่เชื่อถือได้ Generative AI มักจะตอบคำถามด้วยความมั่นใจแต่กลับให้ข้อมูลผิด (ที่เรียกว่าอาการหลอน หรือ Hallucinations) ซึ่งสิ่งนี้กลายเป็นตัวฉุดรั้งประสิทธิภาพขององค์กร และอาจนำไปสู่ความเสี่ยงครั้งใหญ่ทั้งด้านการผลิต การตัดสินใจ และความถูกต้องตามกฎระเบียบ

Retrieval-Augmented Generation (RAG) คือทางออก

Retrieval-Augmented Generation (RAG) คือเทคนิคที่ทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ใช้เพื่อเชื่อมต่อ Generative AI เข้ากับความรู้ทางธุรกิจของคุณในขณะที่มีการถามข้อมูล แทนที่จะพึ่งพาแค่สิ่งที่โมเดลเรียนรู้มาตอนฝึกฝนเพียงอย่างเดียว RAG จะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลของคุณเองมาใช้สร้างคำตอบที่ถูกต้อง

กระบวนการนี้ประกอบด้วย 3 ขั้นตอนง่ายๆ แต่กลับสร้างผลกระทบทางธุรกิจได้อย่างมหาศาล

• ดึงข้อมูล (Retrieve): ดึงข้อมูลจากฐานความรู้ที่เชื่อถือได้ เช่น นโยบาย ขั้นตอนการปฏิบัติงาน คู่มือ และชุดข้อมูลภายใน
• เพิ่มบริบท (Augment): นำบริบทที่ดึงมาได้ใส่เข้าไปในคำสั่ง (Prompt) เพื่อให้ AI มีข้อมูลเฉพาะเจาะจงที่จำเป็นในการตอบคำถามนั้นๆ
• สร้างคำตอบ (Generate): สร้างคำตอบที่ถูกต้อง ตรวจสอบได้ และมีพื้นฐานมาจากข้อมูลจริงของบริษัทคุณ
  
  

ประโยชน์ที่องค์กรจะได้รับจาก RAG

หากองค์กรใดเริ่มนำ RAG มาใช้ ก็จะช่วยปฏิวัติการดำเนินงานของธุรกิจด้วยการจัดการกับความไร้ประสิทธิภาพผ่านแนวทางอัจฉริยะแบบครบวงจร

RAG ช่วยเร่งกระบวนการตัดสินใจโดยมอบคำตอบที่ถูกต้องให้พนักงานได้ทันที ตัดปัญหาการต้องไปไล่ค้นหาจากหลายระบบ วิธีนี้ยังช่วยลดความเสี่ยงขององค์กร เพราะทุกคำตอบอ้างอิงจากเอกสารภายในที่ผ่านการรับรองแล้ว ซึ่งช่วยลดโอกาสที่ AI จะมั่วข้อมูลขึ้นมาเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ RAG ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน โดยให้พนักงานเข้าถึงความรู้ขององค์กรได้ทันที ไม่ต้องเสียเวลาขุดคุ้ยหาไฟล์หรือคอยถามเพื่อนร่วมงาน และเนื่องจากโมเดลพื้นฐานไม่ได้ถูกเทรนด้วยข้อมูลเฉพาะเจาะจง จึงหมดห่วงเรื่องข้อมูลรั่วไหลหรือค่าใช้จ่ายบานปลายจากการเทรนโมเดลใหม่นั่นเอง

บริษัทชั้นนำใช้ RAG กันอย่างไร

ช่วงไม่กี่ปีมานี้ องค์กรชั้นนำหลายที่เริ่มนำ RAG ไปปรับใช้ในแผนกต่างๆ เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้ดังนี้

• บริการลูกค้า: ตอบคำถามได้สม่ำเสมอและแม่นยำ พร้อมลดเวลาในการจัดการเคส
• ฝ่ายขาย: สร้างข้อเสนอที่ออกแบบเฉพาะให้ลูกค้า โดยอ้างอิงจากแคตตาล็อกสินค้าและประวัติความสำเร็จในอดีต
• สาธารณสุขและยา: ให้ข้อมูลที่สอดคล้องกับกฎระเบียบ โดยอ้างอิงจากเอกสารทางการแพทย์และกฎหมายที่ได้รับอนุมัติ
• ไอที/ปฏิบัติการ: แก้ไข Ticket ที่มีการร้องขอเข้ามาได้เร็วขึ้นด้วยการเข้าถึงเอกสารและวิธีการแก้ปัญหาในอดีตได้ทันที
• การผลิต: ช่วยให้พนักงานหน้างานแก้ไขปัญหาได้แบบเรียลไทม์ โดยดึงข้อมูลตรงจากคู่มือเทคนิคและขั้นตอนการปฏิบัติงานมาตรฐาน (SOPs)

Couchbase ถูกสร้างมาเพื่อตอบโจทย์ AI เหล่านี้โดยเฉพาะ ต่างจากฐานข้อมูลแบบเดิมที่มักจะเก่งแค่ด้านเดียว แต่ Couchbase รวมเอา Document Store, Transactions และ Vector Search เข้าไว้ด้วยกันในแพลตฟอร์มเดียว

Couchbase ถูกสร้างขึ้นเพื่อแอปฯ สมัยใหม่ที่ประยุกต์ใช้ AI ในแพลตฟอร์ม

กรณีศึกษา:
การซ่อมบำรุงด้วย AI ที่ Edge

ตัวอย่างการใช้งานจริงที่ทรงพลังของเทคโนโลยีนี้คือการบำรุงรักษาศูนย์ข้อมูล (Data Center)

ปัญหา

ผู้รับเหมาที่ทำงานในโซนความปลอดภัยสูงมักจะไม่สามารถใช้อุปกรณ์ภายนอกหรืออินเทอร์เน็ตได้เนื่องจากข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ส่วนคู่มือที่เป็นกระดาษก็มักจะหนาเทอะทะ ล้าสมัย หรือหาไม่เจอ ทำให้เสียเวลาไปกับการเทียบรหัสอะไหล่

โซลูชันจาก Couchbase

ด้วยการใช้ระบบ AI บนแท็บเล็ต ผู้รับเหมาสามารถทำงานแบบออฟไลน์ได้เต็มรูปแบบในสภาพแวดล้อมที่ตัดขาดจากเครือข่าย (Air-gapped) ระบบนี้ใช้ Couchbase Lite ในการเก็บข้อมูล Vector ภายในเครื่อง เมื่อผู้รับเหมาถ่ายภาพชิ้นส่วนฮาร์ดแวร์ ภาพนั้นจะถูกแปลงเป็น Vector บนอุปกรณ์และค้นหาเทียบกับฐานความรู้ที่มีอยู่ในเครื่อง จากนั้นระบบจะแสดงคู่มือการซ่อมหรือขั้นตอนการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องขึ้นมาทันที

ผลลัพธ์

การซ่อมแซมรวดเร็วขึ้น ผู้รับเหมาทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น และยังคงปฏิบัติตามโปรโตคอลความปลอดภัยของข้อมูลได้อย่างเคร่งครัด

บทสรุป

Retrieval-Augmented Generation (RAG) เข้ามาเปลี่ยนโฉมการดำเนินงานขององค์กรโดยพื้นฐาน ด้วยการอนุญาตให้ AI สร้างคำตอบที่อ้างอิงจากความรู้ภายในที่ตรวจสอบแล้ว ซึ่งเป็นการเชื่อมช่องว่างระหว่างข้อมูลดิบและข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้งานได้จริง ความสำเร็จนี้เกิดขึ้นได้จากการไหลลื่นของ 3 ขั้นตอน คือ ดึงข้อมูล (Retrieve), เพิ่มบริบท (Augment), และสร้างคำตอบ (Generate) ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าโมเดล AI จะปฏิบัติตามกฎของบริษัทและลดความเสี่ยงของอาการหลอนข้อมูล ความสำเร็จของระบบนี้ขึ้นอยู่กับรากฐานของฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง ซึ่งต้องมาพร้อมกับ Vector Search ประสิทธิภาพสูง เพื่อให้สามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องในเชิงความหมายได้ภายในเสี้ยววินาที รองรับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ในระดับสเกลใหญ่ได้

Shivay Lamba
Senior Developer Experience Engineering - AI

Shivay เป็น Software Engineer มากประสบการณ์ที่มีพื้นฐานแน่นปึกด้านการออกแบบสถาปัตยกรรม เขาพัฒนาโซลูชันที่แข็งแกร่งและขยายขนาดได้ รวมถึงมีความเชี่ยวชาญทั้งด้าน Full-stack Development, DevOps และระบบ Cloud-native โดยมีประสบการณ์ลงมือทำจริงทั้งในด้าน AI/ML, ระบบ Real-time และ Scalable Microservices