4 Xtreme Co.,Ltd.

เคส AI Chat Service: ระบบ RAG AI แบบ Local ด้วยโมเดลโอเพ่นซอร์สสำหรับองค์กร

เคส AI Chat Service: ระบบ RAG AI แบบ Local ด้วยโมเดลโอเพ่นซอร์สสำหรับองค์กร

admin Article

ภาพรวมเคส: จากแชทบ็อตธรรมดา สู่ RAG AI แบบ Local ที่ควบคุมได้เอง

หลายองค์กรอยากใช้ AI ช่วยตอบคำถามจากเอกสารภายใน เช่น คู่มือ ขั้นตอนงาน นโยบาย หรือฐานความรู้ของทีม แต่ติดข้อจำกัดสำคัญสองอย่างคือ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และ การล็อกอินไปกับผู้ให้บริการ Cloud รายเดียว ทำให้ไม่มั่นใจเรื่องความปลอดภัย และยากต่อการปรับเปลี่ยนในอนาคต

โปรเจกต์ AI Chat Service ถูกออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์นี้โดยเฉพาะ เป็นบริการแชทอัจฉริยะที่รองรับทั้งโมเดลบน Cloud และ โมเดลโอเพ่นซอร์สที่รันแบบ Local พร้อมความสามารถ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ให้ AI ดึงบริบทจากเอกสารจริงขององค์กร ก่อนสร้างคำตอบกลับไปหาผู้ใช้

ปัญหาที่องค์กรส่วนใหญ่เจอเมื่อเริ่มใช้ AI

  • ข้อมูลสำคัญไม่อยากออกนอกองค์กร – เอกสารภายใน, ข้อมูลลูกค้า, คู่มือปฏิบัติงาน ไม่สามารถอัปโหลดขึ้น Cloud ได้อย่างสบายใจ
  • ผูกกับผู้ให้บริการรายเดียวเกินไป – เริ่มจาก OpenAI อย่างเดียว แต่ต่อมามีความต้องการใช้ Claude, Llama, Mistral หรือโมเดลใหม่ ๆ ทำให้โค้ดด้านหลังซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ
  • ไม่มีระบบ RAG จริงจัง – แค่ส่งคำถามเข้าโมเดลแล้วหวังให้ “เดา” ไม่เพียงพอ ต้องมีระบบค้นเอกสารด้วย vector อย่างเป็นระบบ
  • จัดเก็บ conversation และ context ไม่เป็นที่ – ประวัติการแชท, หมวดหมู่ความรู้, การจัดการเอกสารกระจัดกระจาย แยกกันหลายระบบ

โซลูชัน: AI Chat Service ที่รองรับทั้ง RAG และ Local AI

เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ เราออกแบบและพัฒนา AI Chat Service ให้เป็น “ชั้นกลาง” (AI Layer) ขององค์กร ที่สามารถเชื่อมต่อกับโมเดลได้ทั้งบน Cloud และ Local พร้อม RAG ที่ใช้ฐานความรู้ของบริษัทเอง:

  • รองรับผู้ให้บริการหลากหลาย
    Cloud: OpenAI, OpenRouter, Claude, AWS Bedrock, HuggingFace
    Local: Ollama (Llama3, Mistral, Phi3), LM Studio และโมเดลโอเพ่นซอร์สอื่น ๆ
  • RAG Service แยกชัดเจน – มีบริการ RAG แยกต่างหาก (`rag_service.py`) ทำหน้าที่เชื่อม Embedding, Vector DB และการดึง context จากเอกสารมาป้อนเข้าโมเดล
  • Supabase เป็นศูนย์กลางข้อมูล – เก็บผู้ใช้, หมวดหมู่ความรู้ (categories), การตั้งค่า, แชท และข้อความ ให้ระบบหน้าเว็บหรือแอปอื่น ๆ มาใช้ต่อได้ง่าย
  • Vector Search ด้วย Qdrant – ใช้ Qdrant เป็น vector database สำหรับเก็บ Embedding ของเอกสาร ทำให้การค้นหา context มีความแม่นยำและเร็ว
  • แยก Embedding Manager / LLM Manager – ทำให้สามารถสลับ embedding model และ LLM ได้สะดวกตาม use case และทรัพยากรขององค์กร

รองรับ Local AI และโมเดลโอเพ่นซอร์สอย่างยืดหยุ่น

หนึ่งในหัวใจสำคัญของโปรเจกต์นี้คือ การรองรับ โมเดล Local และโอเพ่นซอร์ส ให้เป็นพลเมืองชั้นหนึ่ง (first-class citizen) เทียบเท่าโมเดล Cloud:

  • รองรับ Ollama – ใช้โมเดลอย่าง Llama3, Mistral, Phi3 ได้ผ่าน API ในเครื่องหรือเซิร์ฟเวอร์ภายใน
  • รองรับ LM Studio – สำหรับองค์กรที่ต้องการทดลองโมเดลบนเครื่องพัฒนา (dev machine) ก่อนจะย้ายไป production
  • รองรับ HuggingFace – เชื่อมกับโมเดลโอเพ่นซอร์สบน HuggingFace Hub ได้
  • เลือก Provider/Model ต่อแชทได้ – แต่ละแชทสามารถระบุ model_provider และ model_name ของตัวเอง ทำให้ทดลองหลายโมเดลกับ dataset เดียวกันได้

ประโยชน์ที่ธุรกิจได้รับจาก RAG AI แบบ Local

  • ควบคุมข้อมูลได้มากขึ้น – เอกสารสำคัญและ embedding เก็บอยู่ในฐานข้อมูลและเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรเอง ลดความเสี่ยงด้านข้อมูลรั่วไหล
  • ลดค่าใช้จ่ายระยะยาว – เมื่อโหลดงานส่วนหนึ่งไปยังโมเดล Local/โอเพ่นซอร์ส ลดการเรียก API Cloud ที่มีค่าใช้จ่ายตามปริมาณ token
  • ยืดหยุ่นในการเลือกเทคโนโลยี – สลับระหว่าง OpenAI, Claude, Llama, Mistral, Phi3 ฯลฯ ได้ตามความเหมาะสม โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่ตั้งแต่ต้น
  • ขยายต่อได้ในอนาคต – สถาปัตยกรรมแยกเป็น service (Supabase, Qdrant, LLM Manager, RAG Service) ทำให้เพิ่มผู้ให้บริการใหม่หรือเปลี่ยนฐานข้อมูลได้ง่าย

ตัวอย่างการใช้งานในองค์กร

  • ฐานความรู้ภายใน (Internal Knowledge Base) – ให้พนักงานถามคำถามจากคู่มือ ขั้นตอน ISO, SOP ต่าง ๆ โดยไม่ต้องเปิดไฟล์ทีละฉบับ
  • ศูนย์ช่วยเหลือ (Helpdesk / Support) – ใช้ RAG ดึงคำตอบจาก ticket เก่าเอกสาร FAQ หรือคู่มือการใช้งาน
  • ระบบช่วยทีมขาย/ที่ปรึกษา – ให้ทีมเซลส์ถามข้อมูลสินค้า/บริการ/เงื่อนไขสัญญา แบบ real-time จากเอกสารอัปเดตล่าสุด

หากคุณมองหาโซลูชัน RAG AI หรือ Local AI สำหรับองค์กร

โปรเจกต์ AI Chat Service เป็นตัวอย่างหนึ่งของงาน รับพัฒนาระบบ AI และ RAG AI แบบ Local ที่ใช้โมเดลโอเพ่นซอร์สควบคู่กับโมเดลบน Cloud โดยออกแบบให้รองรับการขยายตัวในอนาคตและให้ทีม Dev สามารถต่อยอดเองได้

หากองค์กรของคุณต้องการทีม รับเขียนโปรแกรม หรือ รับพัฒนาซอฟต์แวร์ AI เพื่อสร้างระบบถามตอบจากเอกสาร (RAG), ระบบ Chatbot ภายในองค์กร หรือโซลูชัน Local AI ที่ควบคุมข้อมูลได้เอง ทีม 4 Xtreme ยินดีช่วยออกแบบและพัฒนาระบบให้เหมาะกับบริบทของคุณ