ระบบที่เราพัฒนาขึ้น ช่วยให้ลูกค้าสามารถนำ AI มาใช้งานได้จริง

ระบบที่เราพัฒนาและให้บริการ พร้อมสถาปัตยกรรมอ้างอิงที่เราใช้ออกแบบระบบ

ระบบที่เราพัฒนา

ระบบที่ให้บริการแบบ SaaS และระบบที่เราพัฒนาให้องค์กร เป็นระบบจริงที่บริษัทพัฒนา แต่ภาพที่ติดป้ายตัวอย่างหน้าจอเป็นภาพจำลองที่ใช้ข้อมูลสมมติ

Case study

กำลังรวบรวม case study

เรากำลังขออนุญาตลูกค้าเพื่อเผยแพร่ผลงาน ระหว่างนี้ติดต่อทีมเพื่อขอดูตัวอย่างงานที่เกี่ยวข้องกับโจทย์ของคุณได้

ติดต่อทีม

สถาปัตยกรรมอ้างอิง

  1. สร้างฐานความรู้
    • แหล่งข้อมูล: SharePoint / Drive; เอกสาร นโยบาย ข้อมูลที่อนุมัติแล้ว; เจ้าของข้อมูล + ชั้นความลับ
    • นำเข้าข้อมูล: Parse + OCR รองรับภาษาไทย; ตรวจสอบ / ตัดซ้ำ / chunk / embed; Sync เฉพาะส่วนที่เปลี่ยน + ลบตามต้นทาง
    • คลังความรู้และการค้นคืน: เนื้อหามีเวอร์ชัน + metadata + ACL; Hybrid search + rerank; กรองตามสิทธิ์ก่อนส่งเข้า context
  2. ให้บริการและลงมือทำ
    • ช่องทาง: Web / Chat / LINE / Teams; API gateway + SSO; Rate limit + feedback จากผู้ใช้
    • Agent runtime: Orchestrator + model router; Context + session state; ตอบจากหลักฐาน + อ้างอิงแหล่งที่มา; หลักฐานไม่พอ งดตอบหรือส่งต่อคน
    • เครื่องมือและเวิร์กโฟลว์: เรียก API ของ ERP / CRM / ฐานข้อมูลโดยตรง; สิทธิ์เฉพาะงาน + ตรวจ input; คนอนุมัติก่อนแก้ข้อมูลสำคัญ; Timeout / retry / idempotency

ดึงหลักฐานตามสิทธิ์

ความปลอดภัยและการกำกับดูแล: SSO / RBAC, ควบคุม PII, เข้ารหัส, Audit, ระยะเก็บข้อมูล, ป้องกัน injection

การดำเนินงานและคุณภาพ: Traces, Eval การค้นคืน + คำตอบ, งบ latency / ค่าใช้จ่าย, CI/CD + rollback, แจ้งเตือน + กู้คืน

ผู้รับผิดชอบ: เจ้าของข้อมูล, Platform, Security, AI engineering, Product

ตัวชี้วัดความสำเร็จ: คุณภาพคำตอบ, งานสำเร็จ, p95 latency, ค่าใช้จ่ายต่องาน, การใช้งานจริง

ตัวอย่างโครงสร้างระบบ Knowledge Base และ Agent ที่เราใช้เป็นจุดเริ่มต้น ไม่ใช่ระบบของลูกค้ารายใดรายหนึ่ง

รู้ว่าองค์กรพร้อมสำหรับ AI แค่ไหน

ตอบ 13 คำถาม ใช้เวลาประมาณ 5 นาที ได้คะแนนความพร้อม 6 ด้าน และขอบเขตงานเบื้องต้นที่ควรเริ่ม

ประเมินความพร้อม AI