ค..ตนดูระบบคอม

การปรับแต่งโมเดลภาษา LLM เพื่อรองรับงานซับซ้อนระดับองค์กร บทนำ         ในยุคที่องค์กรขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Organization) โมเดลภาษาแบบ Large Language Model (LLM) ได้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานใหม่ของระบบดิจิทัล ไม่ว่าจะเป็น AI Assistant, Knowledge Engine, Decision Support System หรือ Autonomous Agent อย่างไรก็ตาม การนำ LLM มาใช้งานระดับองค์กรไม่สามารถใช้โมเดลสำเร็จรูป (Out-of-the-box) ได้โดยตรง จำเป็นต้องมีการปรับแต่ง (Customization) ให้รองรับสิ่งเหล่านี้ คือ  กระบวนการทางธุรกิจที่ซับซ้อน ข้อมูลภายในองค์กร (Private / Proprietary Data) ข้อกำหนดด้านความปลอดภัย กฎหมาย และ Compliance ความสามารถในการ Scale และ Integrate กับระบบเดิม เอกสารนี้อธิบายแนวคิดเชิงลึก วิธีการ และสถาปัตยกรรมของการปรับแต่ง LLM ระดับ Enterprise ประเด็นที่น่าสนใจ 1. ความท้าทายของการใช้ LLM ในองค์กร 2. ระดับของการปรับแต่ง LLM (LLM Customization Levels) 3. สถาปัตยกรรม LLM ระดับองค์กร (Enterprise LLM Architecture) 4. การจัดการข้อมูลสำหรับ LLM (LLM Data Strategy) 5.ข้อกำหนด กฏหมาย...

  AI Industry คืออะไร อุตสาหกรรม AI คือระบบธุรกิจ เทคโนโลยี และบริการที่ใช้ ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล เรียนรู้ ตัดสินใจ และทำงานแทนหรือช่วยมนุษย์ได้อย่างฉลาด กลุ่มหลักของอุตสาหกรรม AI 1)  AI Infrastructure โครงสร้างพื้นฐาน ชิป (GPU/TPU) Cloud / Data Center Model Platform (LLM, Vision, Speech) ตัวอย่าง: Cloud AI, Model API 2)  AI Software & Tools ซอต์แวร์ และเครื่องมือ   AI  Chatbot / AI Assistant AI Coding / Design / Content Data Analytics & Automation ใช้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้แก่ การตอบคำถาม การให้คำปรึกษา การพัฒนาซอฟต์แวร์ การออกแบบคอนเทนต์ 3)  AI Application (ตามอุตสาหกรรม) แอปพลิเคชั่นในแต่ละอุตสหกรรม  สุขภาพ: วิเคราะห์ภาพแพทย์, ผู้ช่วยแพทย์  การเงิน: ตรวจจับทุจริต, Robo-advisor อุตสาหกรรม: หุ่นยนต์, ควบคุมคุณภาพ ค้าปลีก: Recommendation, Chat Commerce การศึกษา: Tutor AI, Personalized Learning 4)  AI Agent & Autonomous System  AI ทำงานเองเป็นขั้นตอน วางแผน ตัดสินใ...

ทำไม AI Agent ถึงพัฒนา “ยากกว่าที่คิด” และแนวทางสำเร็จสำหรับการพัฒนา AI Agent  แนวคิดสำคัญการพัฒนา AI Agent ให้สำเร็จ เป้าหมายชัดเจน โครงสร้างแบบ Modular ใช้ RAG เพิ่มบริบท Prompt คิดเป็นขั้นตอน วัดผลและปรับปรุงต่อเนื่อง ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI Agent กลายเป็นหัวใจสำคัญของระบบอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเป็น Chatbot อัจฉริยะ, AI ผู้ช่วยทำงาน, หรือระบบที่ตัดสินใจแทนมนุษย์ได้บางส่วน แต่ในความเป็นจริง หลายทีมพบว่า AI Agent ใช้งานจริงไม่ได้ตามที่คาด ทำงานผิดพลาดเมื่อเจอสถานการณ์ใหม่ ต้นทุนสูง ดูแลยาก และไม่ยืดหยุ่น ปัญหาที่พบบ่อยในการพัฒนา AI Agent 1. เป้าหมายของ Agent ไม่ชัดเจน หลายโปรเจกต์เริ่มจากคำว่า “อยากได้ AI ที่ทำได้ทุกอย่าง”  ผลลัพธ์คือ Agent ทำได้หลายอย่างแต่ไม่เก่งสักอย่าง และควบคุมยาก 2. Agent ไม่มีบริบท (Context) ที่ดีพอ AI ที่ไม่มีข้อมูลเฉพาะขององค์กรหรือผู้ใช้ มักจสร้างสิ่งเหล่านี้ คือ ตอบกว้าง ไม่ตรงงาน ไม่เข้าใจขั้นตอนจริง 3. ระบบไม่รองรับการขยาย (Scalability) เมื่อมีผู้ใช้มากขึ้น อะไรก็เพิ่มตามมา ค่าใช้จ่ายพุ่ง ความเร็วตก แก้ไขยากเพราะโค้ดผูกกันแน่น...