งานวิจัยระดับองค์กร · Enterprise Knowledge Management
ระบบจัดการองค์ความรู้
ด้วย LLM API และ RAG.
ยกระดับการสืบค้นข้อมูลภายในองค์กรผ่าน Open WebUI ผสานเทคนิค Retrieval-Augmented Generation และ Vector Database เพื่อคำตอบที่แม่นยำและอ้างอิงได้จริง
01 · RAG Framework
สืบค้นลึกซึ้ง
ด้วย Vector Database.
แก้ปัญหาข้อมูลกระจัดกระจายในองค์กร ด้วยกระบวนการแปลงเอกสารเป็น Vector Embeddings และค้นหาด้วยความหมาย (Semantic Search) แทนการจับคู่คำสำคัญแบบเดิม ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
ความแม่นยำในการดึงข้อมูล (Retrieval Accuracy)
เปรียบเทียบวิธีการสืบค้นข้อมูลทดสอบจากการสืบค้นเอกสารคู่มือและรายงานการประชุมภายในองค์กร
02 · Processing Speed
ประมวลผลรวดเร็ว
ผ่าน Open WebUI.
สถาปัตยกรรมระบบถูกออกแบบให้เชื่อมต่อกับ LLM API และจัดการ Workflow ได้อย่างราบรื่น ลดเวลาในการค้นหาเอกสารจากหลายนาทีให้เหลือเพียงหลักวินาที
ระยะเวลาเฉลี่ยในการค้นหาข้อมูลต่อครั้ง
หน่วยเป็นวินาที · ยิ่งน้อยยิ่งดีเปรียบเทียบจากสถิติการใช้งานจริงของผู้ใช้งานในองค์กรทดสอบ
03 · System Architecture
สถาปัตยกรรม
และการจัดการข้อมูล.
ระบบผสานรวมเทคนิคการจำแนกประเภทข้อความ (Text Classification) และการทำ Clustering ด้วย Machine Learning เพื่อจัดระเบียบข้อมูลก่อนจัดเก็บเข้า Vector Database
สัดส่วนประเภทเอกสารในคลังความรู้
จำแนกตามหมวดหมู่งานภายในองค์กร- ระเบียบและคู่มือปฏิบัติงาน40%
- รายงานการประชุมและคำสั่ง25%
- ผลงานวิจัยและบทความ20%
- ข้อมูลระบบสารสนเทศอื่นๆ15%
สรุปผลงานวิจัย
ในตัวเลขเชิงประจักษ์.
ผลการประเมินประสิทธิภาพระบบจัดการองค์ความรู้ภายในองค์กร
ความแม่นยำ (MRR)
ในการค้นคืนเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง
ความเร็วในการตอบ
เวลาประมวลผลเฉลี่ยต่อคำถาม
การอ้างอิงแหล่งที่มา
ลดปัญหาข้อมูลเท็จ (Hallucination)
ไฟล์เอกสาร
รองรับในฐานข้อมูลเวกเตอร์
พร้อมขับเคลื่อน
องค์กรด้วยปัญญาประดิษฐ์.
ต่อยอดงานวิจัยสู่การใช้งานจริงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดในการจัดการองค์ความรู้ระดับองค์กร