Ontology / Knowledge Graph

สาเหตุของ "AI ที่ใช้ไม่ได้" คือ
ความรู้ที่ไม่ได้จัดโครงสร้าง

LLM ความแม่นยำไม่ขึ้น ต้นทุนบานปลาย──เราคลายต้นตอของปัญหานั้นด้วย Ontology / Knowledge Graph
ส่งเฉพาะความรู้ที่จำเป็นให้ AI เพื่อเพิ่มความแม่นยำพร้อมควบคุมต้นทุน

สมัครปรึกษาฟรี ดูรายละเอียดบริการ
The Problem

ทำไมนำ LLM มาใช้แล้วยังไม่เห็นผล

หลายองค์กรรู้สึกว่า "ต้นทุนเพิ่มขึ้นแต่ความแม่นยำไม่ขึ้น" สาเหตุไม่ได้อยู่ที่ตัวโมเดล แต่อยู่ที่ความรู้ยังไม่ได้จัดโครงสร้าง

ไม่มีความจำ

LLM ไม่จดจำอดีตข้ามเซสชัน ต้องส่งความรู้ให้ใหม่ทุกครั้ง ยิ่งใช้ความรู้ก็ยิ่งไม่สั่งสม

บริบทยาวต้นทุนสูง

การส่งความรู้ที่อาจเกี่ยวข้องทั้งหมดเข้าไปทำให้ค่าโทเคนบานปลาย ต้นทุนเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ แต่ไม่เชื่อมโยงกับผลลัพธ์

ความแม่นยำลดลง

เมื่อมีสัญญาณรบกวนมากขึ้น ความแม่นยำของคำตอบกลับลดลงและกระตุ้นให้เกิดการเพ้อ (hallucination) การค้นหาไม่ตรงจนเข้าไม่ถึงข้อมูลที่จำเป็น

The Solution

ส่งเฉพาะความรู้ที่จำเป็นให้ AI อย่างครบถ้วนไม่ตกหล่น

จัดโครงสร้างความรู้ด้วย Ontology / Knowledge Graph แล้วส่งเฉพาะความรู้ที่จำเป็นจริง ๆ ในขณะนั้นให้ LLM ควบคุมต้นทุนพร้อมเปลี่ยนความรู้ขององค์กรให้เป็น "สินทรัพย์ที่ AI ใช้งานได้อย่างถูกต้อง"

ผู้ชนะรางวัลแฮกกาธอนของ Digital Agency

ได้รับรางวัล "การใช้ประโยชน์จากข้อมูลกฎหมาย" จากการจัดโครงสร้างข้อมูลกฎหมาย ด้วยแนวคิดนี้เราจัดโครงสร้างความรู้พร้อมลดปริมาณข้อมูลลงประมาณ 35% เป็นผลงานที่พิสูจน์แล้ว

ประสบการณ์ที่ใช้งานจริงในองค์กร

เราสร้างและใช้งานโครงสร้างพื้นฐาน Knowledge Graph ด้วย Neo4j ร่วมกับ Vector DB เป็นแพลตฟอร์มพัฒนา AI ของบริษัทเอง การออกแบบที่รองรับด้วยการใช้งานจริง

ผู้บริหารร่วมเดินไปกับคุณโดยตรง

ผู้บริหารซึ่งมีประสบการณ์ที่ปรึกษา IT ให้บริษัทมหาชน เคยดำรงตำแหน่ง CTO และเป็นกรรมการส่งเสริมดิจิทัลของ Digital Agency ร่วมเดินไปกับคุณโดยตรงตั้งแต่กลยุทธ์จนถึงการนำไปใช้จริง

What We Do

เราช่วยแก้โจทย์เหล่านี้

การค้นหาความรู้ภายใน / RAG ภายในองค์กร

จัดโครงสร้างระเบียบ คู่มือ และเคสที่ผ่านมา ให้เป็นรากฐานของผู้ช่วย AI ภายในองค์กรที่ตอบพร้อมหลักฐานอ้างอิง

ปรับปรุงความแม่นยำของ RAG เดิม

แก้ปัญหา "นำ RAG มาใช้แล้วแต่ความแม่นยำไม่ขึ้น" ด้วย Ontology การควบคุมศัพท์ และการค้นหาแบบไฮบริด

กฎหมาย ระเบียบ และการกำกับดูแล

จัดโครงสร้างกฎหมาย ระเบียบภายใน และสัญญา เพื่อให้ติดตามผลกระทบจากการแก้ไขและเทียบข้อความข้ามมาตราได้

บูรณาการข้อมูลผลิตภัณฑ์และเทคนิค

รวมมาสเตอร์ดาต้าและสเปกที่กระจัดกระจายเข้าด้วยกันด้วย Knowledge Graph เพื่อรองรับการสอบถามแบบข้ามหมวด

FAQ

คำถามที่พบบ่อย

ยังไม่ค่อยเข้าใจ Ontology หรือ Knowledge Graph จะปรึกษาได้ไหม

ได้แน่นอน เราไม่เริ่มจากศัพท์เทคนิค แต่เริ่มจาก "อยากให้ AI ใช้ความรู้แบบไหนในงานใด" ก่อนเลยเล่าปัญหาที่เผชิญอยู่ให้เราฟังได้เลย

เริ่มทดลองแบบเล็ก ๆ ได้ไหม

ได้ครับ เราเริ่มจากการออกแบบ PoC ขนาดเล็กที่เจาะจงงานเฉพาะอย่างเป็นขั้นเป็นตอน แล้วค่อยขยายขอบเขตในขณะที่ตรวจสอบผลลัพธ์

นำ RAG มาใช้แล้ว ยังปรึกษาได้ไหม

ได้ครับ กรณีที่ RAG เดิมความแม่นยำไม่ขึ้นนี่แหละที่มักมีช่องว่างให้ปรับปรุงได้มาก ด้วยการออกแบบ Ontology และทบทวนการค้นหา

ค่าบริการประมาณเท่าไร

การปรึกษาครั้งแรกฟรี เราเสนอราคาตามขนาดของโปรเจกต์ (คิดตามเวลา เริ่มต้น ¥30,000/ชั่วโมง) ดูรายละเอียดบริการที่นี่

เปลี่ยนความรู้ให้เป็นสินทรัพย์ที่ AI ใช้งานได้

"นำ LLM มาใช้แล้วแต่ความแม่นยำไม่ขึ้น" "ค้นหาภายในไม่ตรง"──มาคลายต้นตอของปัญหานั้นไปด้วยกันในการปรึกษาฟรี

สมัครปรึกษาฟรี รายละเอียดบริการ