◆ AI · LLM Engineering

รับพัฒนา AI Agent และ RAG สำหรับองค์กร

พัฒนา AI Agent, ระบบค้นเอกสาร RAG และ AI ภาษาไทย เชื่อมข้อมูลและระบบงานขององค์กร พร้อมออกแบบสิทธิ์เข้าถึง การตรวจคำตอบ และจุดอนุมัติโดยคนก่อนใช้งานจริง

ส่งโจทย์เพื่อประเมิน AI Pilot →

Citation-groundedHuman-in-the-loopEvaluation harness

Infographic of a secure AI document intelligence chamber with retrieval graph, review stations, and audit trails — RAG · Agent · Thai NLP

ก่อนเริ่มโครงการ

บริการนี้เหมาะกับโจทย์ของคุณไหม

เหมาะกับองค์กรที่มีเอกสารหรือขั้นตอนงานชัดเจน ต้องการช่วยทีมค้นข้อมูล สรุปเอกสาร หรือทำงานซ้ำ โดยยังตรวจสอบแหล่งข้อมูลและให้คนอนุมัติงานสำคัญได้ หากกฎงานตายตัว เราจะพิจารณาระบบอัตโนมัติทั่วไปควบคู่กับ AI เพื่อเลือกวิธีที่เหมาะกับโจทย์

ขอบเขตและสิ่งส่งมอบที่วางแผนร่วมกัน

ขอบเขต Pilot และเกณฑ์วัดผล

กำหนดกลุ่มผู้ใช้ งานที่จะทดลอง ชุดคำถามทดสอบ และวิธีวัดความถูกต้อง เวลา และต้นทุน ก่อนเริ่มพัฒนา

ข้อมูลและสิทธิ์เข้าถึง

วางแนวทางจัดเตรียมเอกสาร อ้างอิงแหล่งที่มา และจำกัดข้อมูลตามสิทธิ์ผู้ใช้งาน รวมถึงเงื่อนไขการใช้ model/API

ระบบทดลองและจุดตรวจโดยคน

พัฒนา workflow ตามขอบเขต เชื่อมระบบที่จำเป็น และกำหนดจุดอนุมัติก่อนให้ AI ส่งข้อมูลหรือดำเนินการที่มีผลต่อธุรกิจ

รายงานประเมินและแผนใช้งานจริง

สรุปผลทดสอบ ข้อจำกัด ต้นทุนการใช้งาน และงานที่ต้องทำเพิ่มก่อนเปิด production พร้อมตกลงขอบเขตดูแลต่อ

รายละเอียดงานและเกณฑ์รับมอบจะสรุปในข้อเสนอของแต่ละโครงการ เพื่อให้ทั้งสองทีมเข้าใจขอบเขตเดียวกันก่อนเริ่มงาน

จากโจทย์เบื้องต้นสู่การเริ่มงาน

เลือกงานและสำรวจข้อมูล
เริ่มจากปัญหา ผู้ใช้งาน และตัวอย่างข้อมูลที่เปิดเผยได้ เพื่อประเมินความเหมาะสมและความพร้อม
ทดลองกับเกณฑ์ที่ตกลงกัน
ใช้ชุดทดสอบจากงานจริง ตรวจคำตอบผิด การเข้าถึงข้อมูล และต้นทุน ไม่ตัดสินจาก demo เพียงอย่างเดียว
ตัดสินใจขยาย ปรับ หรือหยุด
ทบทวนผลร่วมกันก่อนลงทุนเชื่อมระบบและเปิดใช้งานจริง พร้อมกำหนดเจ้าของงานและการติดตามผล

อะไรมีผลต่องบประมาณและระยะเวลา

ปริมาณและคุณภาพเอกสาร ความซับซ้อนของสิทธิ์ จำนวนระบบที่เชื่อม รูปแบบติดตั้ง และปริมาณใช้งาน model มีผลต่อทั้งค่าพัฒนาและค่าใช้จ่ายต่อเนื่อง ระยะเวลา Pilot จะประเมินหลังตรวจข้อมูลและขอบเขต

เตรียมอะไรไว้คุยกับทีม

เล่างานที่อยากลดขั้นตอน ใครเป็นผู้ใช้ และผลลัพธ์ที่อยากได้ พร้อมตัวอย่างเอกสารที่ลบข้อมูลลับแล้ว หากยังแชร์เอกสารไม่ได้ เริ่มจากอธิบายรูปแบบข้อมูลและข้อจำกัดก่อนได้

คำถามก่อนตัดสินใจ

ต้องมีข้อมูลพร้อมทั้งหมดก่อนเริ่มไหม

ไม่จำเป็นต้องจัดครบทุกชุดก่อนเริ่มคุย แต่ต้องตรวจสิทธิ์ใช้ข้อมูล คุณภาพ และตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของงานก่อนประเมิน Pilot

AI จะตอบถูกทุกครั้งหรือไม่

ไม่รับประกันว่าคำตอบจะถูกทุกครั้ง จึงต้องมีชุดประเมิน การแสดงแหล่งอ้างอิง และกระบวนการตรวจโดยคนตามความเสี่ยงของงาน

เลือกติดตั้งภายในองค์กรได้ไหม

ประเมินได้ทั้ง API ภายนอก การติดตั้งภายใน และแบบผสม โดยพิจารณาข้อกำหนดข้อมูล ทรัพยากร ความสามารถของ model และค่าใช้จ่ายร่วมกัน

ความสามารถที่เราส่งมอบได้

LLM integration

เลือก model ตามโจทย์ (open-source local · API · hybrid) — สนใจ cost envelope · sovereignty · latency ของลูกค้าเป็นหลัก

RAG · document AI

Vector store · chunking strategy · hybrid retrieval · re-ranker · ตรวจสอบ citation กลับไปยังเอกสารต้นทาง

Regulatory automation

Workflow ที่ต้องมี human-in-the-loop · audit trail · explainability · ใช้กับ regulated business จริง

Thai NLP

Tokenization · NER · sentence segmentation · ภาษาราชการ · ภาษากฎหมาย · ทำกับ Thai-only corpus มานานพอที่จะรู้ pitfall

Flagship outcome (anonymized)

Generative AI for legal-grade Thai document drafting at a Thai judicial body. Awarded 2026. Combines RAG over judicial corpora · Thai-language fine-tuning · human-in-the-loop review · audit trail.

* ชื่อลูกค้าและมูลค่าโครงการ ถูกตัดออกจาก public site ตาม security/discretion policy

ทำไม Thai NLP + judicial precision ถึงสำคัญ

Foundation model ส่วนใหญ่ฝึกบน English-dominant corpus — ภาษาไทย (โดยเฉพาะภาษาราชการและภาษากฎหมาย) มี edge case ที่ generic model พลาด เช่น compound noun · เลขไทย · proper noun ที่ไม่ขึ้นต้นพิเศษ · code-switching · referent ที่ implicit งานที่ stakes สูง (เช่น judicial drafting หรือ regulatory filing) ไม่ทน hallucination ที่ duck-test ผ่าน แต่ผิดความหมายจริง

เราเข้าใจช่องว่างตรงนี้ และมี process แก้ — ตั้งแต่ data curation · prompt design · evaluation harness ที่มี ground-truth ภาษาไทย · review loop กับ subject-matter expert

PoC → production

ขั้นตอนปกติของเรา: scope workshop → PoC ตามขอบเขตและความพร้อมข้อมูล → evaluation gate → production engineering → managed operations · ทุกขั้นมี exit criteria ชัดเจน — ลูกค้าไม่ติดอยู่ใน PoC ที่ไม่จบ

แนวทางก่อนเริ่มโครงการ

AI Agent ในองค์กร: ควรเริ่มจากงานไหน และวัดอย่างไรว่าคุ้ม?

เลือกงานนำร่อง AI Agent ให้เหมาะกับองค์กร เปรียบเทียบ Chatbot และ Workflow พร้อมตัวอย่างคำนวณความคุ้มค่า ตัวชี้วัด และแผนทดลอง 30 วัน

นำ AI/LLM ไปใช้จริงในองค์กรไทย: จาก Pilot สู่ Production

แนวทางนำ AI/LLM จากงานทดลองไปใช้งานจริง ตั้งแต่คุณภาพคำตอบ สิทธิ์เข้าถึงข้อมูล ระบบเดิม ไปจนถึงต้นทุนและการดูแลหลังเปิดใช้

เริ่มจากงานหนึ่งอย่างที่คุณอยากให้ AI ช่วย