โลกของข้อมูลกำลังเกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ จากเดิมที่ข้อมูลส่วนใหญ่ถูกเก็บไว้ใน data center กำลังย้ายมาอยู่บนอุปกรณ์ปลายทาง (edge devices) รอบตัวเรา ไม่ว่าจะเป็นสมาร์ทโฟน เซ็นเซอร์ และอุปกรณ์ IoT การเปลี่ยนแปลงนี้เองที่ทำให้ตลาด edge computing ทั่วโลกเติบโตอย่างมหาศาล จากมูลค่า 1.596 หมื่นล้านดอลลาร์ในปี 2023 และคาดว่าจะทะยานสู่ 2.1676 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2032 บทความนี้จะพาคุณไปทำความเข้าใจว่าอะไรคือแรงผลักดันเบื้องหลังเทรนด์นี้ และเราจะนำพลังของ Edge AI มาสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะได้อย่างไร
หากย้ายการประมวลผลข้อมูลมาไว้ที่อุปกรณ์ edge นั่นไม่ใช่แค่การเปลี่ยนที่เก็บข้อมูล แต่เป็นการพลิกโฉมฟังก์ชันการทำงานและวิธีจัดการข้อมูลแอปพลิเคชันไปอย่างสิ้นเชิง และนี่คือข้อได้เปรียบสำคัญที่คุณจะได้รับ
เพื่อให้เห็นภาพของเวกเตอร์ชัดขึ้น ลองนึกถึงสิ่งที่เราคุ้นเคยกันดีอย่าง โมเดลสี RGB ที่ใช้ในจอทีวีหรือจอคอมพิวเตอร์ของเรา โมเดลนี้มีพื้นฐานมาจากแม่สี 3 สี คือ แดง, เขียว , และน้ำเงิน โดยแต่ละสีจะถูกแทนค่าด้วยตัวเลขหนึ่งค่า และเมื่อเรานำค่าตัวเลขของทั้งสามสีนี้มาผสมกันในสัดส่วนที่แตกต่างกัน ก็จะทำให้เกิดเป็นเฉดสีอีกนับล้านสีสันปรากฏขึ้นบนหน้าจอของเรานั่นเอง
ภาพตัวอย่างโมเดลสี RGB จาก Mozilla
หลักการเดียวกันนี้คือหัวใจสำคัญที่ถูกนำมาปรับใช้ใน vector database โดย vector database ทำหน้าที่เป็นแหล่งจัดเก็บเวกเตอร์โดยเฉพาะ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาข้อมูลที่มีความหมายใกล้เคียงกันได้อย่างรวดเร็ว โดยจะแสดงผลการค้นหาที่รวดเร็วโดยอ้างอิงจากข้อมูลที่มีความคล้ายคลึงกันมากที่สุด ซึ่งแตกต่างจากฐานข้อมูลแบบเดิมที่อาจไม่ถนัดงานประเภทนี้ vector database จะเข้ามาช่วยให้เราสามารถจัดระเบียบ, ค้นหา และวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
ภาพตัวอย่างการทำงานของ vector database จากCouchbase
แล้วเราจะระบุคุณลักษณะของเวกเตอร์แต่ละตัวในฐานข้อมูลได้อย่างไร? คำตอบก็คือ เราต้องใช้สิ่งที่เรียกว่า vector embeddings ลองจินตนาการว่ามันคือ ลายนิ้วมือดิจิทัล หรือ DNA ของข้อมูล ซึ่งเป็นชุดตัวเลขยาวๆ ที่ทำหน้าที่อธิบายคุณสมบัติเด่นๆ ของวัตถุชิ้นนั้น กระบวนการค้นหาวัตถุต่างๆ ที่มีคุณสมบัติใกล้เคียงกันใน vector database นี่เอง ที่เราเรียกว่า vector search
หัวใจสำคัญที่ทำให้ vector search ทรงพลังก็คือ มันทำให้เราค้นหาข้อมูลจาก "ความหมาย" ไม่ใช่แค่จาก "คำที่พิมพ์ตรงกัน" วิธีนี้ไม่เพียงแต่จะช่วยให้ผลการค้นหาตรงกับความต้องการของเรามากขึ้น แต่ยังช่วยลด AI hallucinations หรือการที่ AI สร้างข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริงขึ้นมา ถือเป็นการยกระดับความน่าเชื่อถือของระบบสืบค้นข้อมูลโดยรวมให้มีคุณภาพขึ้นไปอีกขั้น
RAG (Retrieval-augmented Generation) คือเทคนิคที่ช่วยเพิ่มข้อมูลบริบทหรือในที่นี่คือเวกเตอร์ เข้าไปใน LLM prompts เพื่อให้ AI สามารถสร้างคำตอบที่แม่นยำและตรงประเด็นมากยิ่งขึ้น หรือพูดง่ายๆ ก็คือ แทนที่ AI จะตอบจากสิ่งที่จำมาอย่างเดียว แต่มีการเปิดหนังสือหรือดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุดมาประกอบการตอบด้วย
เบื้องหลังการทำงานของมันเรียบง่ายแต่ทรงพลังมาก เริ่มต้นด้วยการสร้างและจัดเก็บลายนิ้วมือดิจิทัลของข้อมูล (vector embeddings) จากนั้นใช้ vector search เพื่อค้นหาข้อมูลที่มีความหมายใกล้เคียงกับคำถามของเราที่สุด สุดท้าย คือการส่งข้อมูลที่ค้นเจอ พร้อมกับคำถามตั้งต้นของเรา ไปให้โมเดล AI เพื่อสร้างคำตอบที่รู้ใจและเฉพาะเจาะจงสำหรับเรามากที่สุด
ภาพแสดงขั้นตอนการทำงานพื้นฐานของ RAG จาก Astera Software
ลองนึกภาพอุปกรณ์ต่างๆ ที่อยู่ในเครือข่าย Wi-Fi เดียวกัน สามารถส่งข้อมูลหากันได้โดยตรง โดยที่ไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตหรือผ่านเซิร์ฟเวอร์กลางเลย นี่คือหัวใจของ P2P Sync (Peer-to-peer Sync) เทคโนโลยีนี้เข้ามาตอบโจทย์ในสถานการณ์ที่อินเทอร์เน็ตขาดหายหรือไม่เสถียร ลองนึกถึงทีมงานภาคสนามที่ทำงานในพื้นที่ห่างไกล หรือพนักงานร้านค้าที่ต้องการอัปเดตข้อมูลกันภายในสาขา พวกเขาสามารถแบ่งปันข้อมูลล่าสุดถึงกันได้อย่างราบรื่น โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการเชื่อมต่อกับคลาวด์เลย
ภาพแสดงขั้นตอนการแปลงโมเดลสำหรับ MediaPipe จากบทความบน Medium โดย Google Developer Experts’ Medium
หัวใจสำคัญของการจัดการข้อมูลบนอุปกรณ์: เพื่อให้โมเดล AI เหล่านี้ทำงานได้อย่างเต็มศักยภาพ แอปพลิเคชันจำเป็นต้องมีระบบจัดการข้อมูลที่ไว้ใจได้ ซึ่งต้องรองรับทั้งโหมดออนไลน์และออฟไลน์, การซิงค์ข้อมูลตรงระหว่างอุปกรณ์ (P2P), และที่สำคัญคือการเข้ารหัสข้อมูลที่แข็งแกร่งบนตัวอุปกรณ์เอง
สำหรับธุรกิจที่มองหาความได้เปรียบในการแข่งขัน การนำ edge AI และ vector search มาใช้คือกุญแจสำคัญ เทคโนโลยีเหล่านี้คือหัวใจของการสร้างสรรค์แอปพลิเคชันอัจฉริยะยุคใหม่ ที่ไม่ได้มีแค่ความเร็ว ความปลอดภัย และความเป็นส่วนตัวสูง แต่ยังมาพร้อมความสามารถในการทำงานออฟไลน์ และฟีเจอร์ที่รู้ใจผู้ใช้ตามบริบทการใช้งานจริง
หากเชี่ยวชาญในแนวทาง edge-first จะช่วยให้บริษัทสามารถสร้างสรรค์โปรดักต์ที่ตอบสนองได้อย่างฉับไว ตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้ยุคใหม่ และสร้างความได้เปรียบครั้งสำคัญในตลาดได้อย่างแน่นอน