สวัสดีครับท่านผู้อ่าน ผมเป็นนักเขียนอิสระด้านเทคโนโลยี AI มีความสนใจเรื่องการประยุกต์ใช้ AI ให้เกิดประโยชน์ต่อธุรกิจ วันนี้ผมอยากแนะนําวิดีโอสอนการสร้างระบบค้นหาเนื้อหาด้วย AI จาก Google ซึ่งผมคิดว่าจะเป็นประโยชน์อย่างมากสําหรับธุรกิจที่มีเนื้อหาจํานวนมากและต้องการให้ลูกค้าค้นหาข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในวิดีโอนี้ สอนวิธีสร้างระบบค้นหาเนื้อหาด้วย AI โดยใช้โปรเจ็กต์ฟรีจาก Google ชื่อ Docs Agent
Docs Agent จะทํางานร่วมกับ AI language model เช่น Google Bard เพื่อตอบคําถามของผู้ใช้ในรูปแบบการสนทนา โดยจะค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องจากคลังข้อมูลแล้วสร้างคําตอบให้โดยอัตโนมัติ
ดังนั้นแม้คุณไม่มีความรู้ด้านการพัฒนา AI model เอง ก็สามารถนําเทคโนโลยีนี้มาใช้กับเนื้อหาของคุณได้อย่างง่ายดาย
สรุปประเด็นสําคัญจากวิดีโอ
- Docs Agent เป็นโปรเจ็กต์โอเพนซอร์สจาก Google ที่ช่วยสร้างระบบค้นหาเนื้อหาด้วย AI ได้ง่ายๆ
- ไม่จําเป็นต้องสร้าง AI model เอง แค่ใช้ model สําเร็จรูป เช่น Google PaLM
- กระบวนการทํางานหลัก คือ นําเนื้อหามาแปลงเป็น text embeddings เก็บไว้ในฐานข้อมูล แล้วค้นหา embeddings ที่ตรงกับคําถามผู้ใช้มากที่สุด
- ควรแบ่งเนื้อหาเป็นชิ้นๆ ตามหัวข้อ ไม่ใช่แบ่งแบบสุ่ม เพื่อให้ text embeddings มีความหมายมากขึ้น
ขั้นตอนการทํางานของ Docs Agent
- ดาวน์โหลดโค้ดจาก GitHub repository
- ติดตั้ง dependencies และทําการ setup
- จัดเตรียมเนื้อหาที่ต้องการให้ระบบค้นหา ในรูปแบบ Markdown แบ่งตามหัวข้อ
- แปลงเนื้อหาเป็น text embeddings ด้วย Google PaLM API แล้วเก็บไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์
- เปิดใช้งาน chatbot interface เพื่อให้ผู้ใช้สามารถพิมพ์คําถามเข้ามาได้
- ระบบจะค้นหา text embeddings ที่ตรงกับคําถามมากที่สุด แล้วสร้างคําตอบพร้อมลิงก์ไปยังเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง
ทรัพยากรที่ใช้ในโปรเจ็กต์
- Docs Agent: โปรเจ็กต์โอเพนซอร์สสําหรับสร้างระบบค้นหาเนื้อหาด้วย AI
- Google PaLM: AI language model สําเร็จรูปจาก Google สําหรับ generating embeddings
- GitHub: ใช้เก็บโค้ดและจัดการ repository ของโปรเจ็กต์
- Vector database: เก็บ text embeddings ของเนื้อหาเพื่อใช้ค้นหาข้อมูล
คําแนะนําสําหรับผู้สนใจนําไปใช้
ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ผมแนะนําว่าการนํา Docs Agent มาใช้กับเนื้อหาของคุณเองนั้นง่ายมากและคุ้มค่าอย่างยิ่ง
เนื่องจากไม่ต้องสร้าง AI model เอง คุณจึงสามารถทดลองได้อย่างรวดเร็วและปรับแต่งให้เหมาะกับธุรกิจของคุณได้ง่าย
ข้อสําคัญคือต้องเตรียมเนื้อหาให้มี structure ดี แบ่งตาม topic ให้ชัดเจน จะทําให้ระบบทํางานได้ดียิ่งขึ้น
คําถามที่พบบ่อย
คําถาม: จําเป็นต้องใช้ Google PaLM API หรือไม่
คําตอบ: ไม่จําเป็นครับ สามารถใช้ AI language model อื่นที่สามารถ generate embeddings ได้ก็ได้
คําถาม: ควรแบ่งเนื้อหาเป็นชิ้นๆ ขนาดเท่าไหร่ดี
คําตอบ: ขนาด 1,500 ตัวอักษรต่อชิ้นน่าจะเหมาะสมครับ แต่สามารถปรับได้ตามความเหมาะสม
คําถาม: ควรเก็บ embeddings ไว้ในฐานข้อมูลประเภทใดดี
คําตอบ: ฐานข้อมูลแบบ Vector database เช่น Milvus จะเหมาะสมที่สุดครับ
คําถาม: ต้องมีความรู้ด้าน data science มากน้อยแค่ไหนถึงจะทําโปรเจ็กต์นี้ได้
คําตอบ: ไม่จําเป็นต้องมีความรู้ด้าน data science มากนักครับ สามารถทําตามขั้นตอนในวิดีโอและทูตอเรียลได้เลย
หลักๆ คือการเตรียมข้อมูลและใช้ script สําเร็จรูปในการ generate embeddings เท่านั้น
ดังนั้นผู้เริ่มต้นก็สามารถทําได้ไม่ยากเลยครับ
หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์สําหรับท่านผู้อ่านที่สนใจนํา AI มาประยุกต์ใช้กับเนื้อหาของตนเอง ผมขอยุติการเขียนบทความเพียงเท่านี้ ขอบคุณครับ
