AI Development
พัฒนาโซลูชัน AI ที่ใช้งานได้จริงในธุรกิจ ตั้งแต่ LLM และแชทบอทที่ตอบจากข้อมูลขององค์กร ระบบอ่านเอกสาร วิเคราะห์ภาพและวิดีโอ จดจำใบหน้า ไปจนถึง Machine Learning สำหรับจำแนกและวิเคราะห์ข้อมูล พร้อมเชื่อมต่อกับระบบที่คุณใช้อยู่
- Workflow Automation ลดงานซ้ำซาก
- วิเคราะห์ภาพและวิดีโอ (Computer Vision)
- Face Recognition พร้อม Liveness Detection
- OCR อ่านเอกสารภาษาไทยและอังกฤษ
- Classification, Clustering และ Sentiment Analysis
- LLM และแชทบอทที่ตอบจากข้อมูลองค์กร
บริการพัฒนา AI ของเรา
เริ่มจากปัญหาทางธุรกิจ แล้วเลือกเทคโนโลยี AI ที่เหมาะสม ไม่ใช่ใช้ AI เพียงเพราะเป็นกระแส
Workflow Automation
ลดงานซ้ำ ๆ ด้วยระบบที่รับข้อมูล ตรวจสอบ ตัดสินใจตามเงื่อนไข และส่งต่อไปยังระบบต่าง ๆ อัตโนมัติ เช่น อีเมล, ERP และ LINE
Computer Vision (Image & Video)
วิเคราะห์ภาพและวิดีโอจากกล้อง ตรวจจับ นับจำนวน และติดตามวัตถุ เช่น ตรวจคุณภาพสินค้า นับคนหรือรถ และตรวจอุปกรณ์ความปลอดภัย
Face Recognition
ยืนยันตัวตนด้วยใบหน้าสำหรับระบบลงเวลา ควบคุมการเข้า-ออกพื้นที่ และ eKYC พร้อมตรวจจับการปลอมด้วยรูปภาพ (Liveness Detection)
OCR
อ่านข้อความจากเอกสารสแกนและภาพถ่าย ทั้งภาษาไทยและอังกฤษ ดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ ใบเสร็จ บัตรประชาชน และแบบฟอร์มเข้าสู่ระบบ
Classification
จำแนกข้อมูลอัตโนมัติ เช่น คัดแยกประเภทเอกสาร จัดหมวดอีเมลและ Ticket หรือคัดกรองรายการที่ผิดปกติ
Clustering
จัดกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกันโดยไม่ต้องกำหนดกลุ่มไว้ก่อน เช่น แบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ เพื่อวางแผนการตลาดให้ตรงกลุ่ม
Sentiment Analysis
วิเคราะห์ความรู้สึกจากรีวิว คอมเมนต์ และแชทของลูกค้า รองรับภาษาไทย ช่วยให้เห็นปัญหาและกระแสตอบรับได้ทันที
LLM & VLM
แชทบอทและผู้ช่วย AI ที่ตอบจากข้อมูลขององค์กร (RAG) สรุปและร่างเอกสาร พร้อมความสามารถของ Vision Language Model ที่เข้าใจทั้งข้อความและรูปภาพ เช่น อธิบายภาพ ตอบคำถามจากแผนภาพหรือเอกสารสแกน รันได้ทั้งบน Cloud หรือเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร
ตัวอย่างการนำไปใช้งาน
งานที่ซ้ำซาก ใช้เวลามาก หรือต้องอาศัยคนคอยเฝ้าดู คืองานที่ AI ช่วยได้มากที่สุด
ผู้ช่วยตอบคำถาม 24 ชั่วโมง
LLM ตอบคำถามลูกค้าและพนักงานจากเอกสารขององค์กร พร้อมอ้างอิงแหล่งที่มา
บันทึกข้อมูลจากเอกสาร
OCR อ่านใบแจ้งหนี้และใบกำกับภาษี แล้ว Workflow Automation บันทึกเข้าระบบบัญชีให้อัตโนมัติ
ลงเวลาและควบคุมการเข้า-ออก
Face Recognition สแกนใบหน้าพนักงานเพื่อลงเวลาทำงานและเปิดประตูพื้นที่ควบคุม
ตรวจคุณภาพในสายการผลิต
Computer Vision ตรวจหาชิ้นงานที่มีตำหนิจากกล้องแบบ Real-time และนับจำนวนชิ้นงาน
รับฟังเสียงลูกค้า
Sentiment Analysis และ Classification วิเคราะห์รีวิวและคอมเมนต์ แยกหมวดปัญหา และแจ้งเตือนเมื่อมีคำร้องเรียน
แบ่งกลุ่มลูกค้า
Clustering จัดกลุ่มลูกค้าจากข้อมูลการซื้อ เพื่อทำโปรโมชันและแคมเปญที่ตรงกลุ่ม
ขั้นตอนการทำงาน
พิสูจน์ผลลัพธ์กับข้อมูลจริงของคุณก่อน แล้วค่อยลงทุนขยายระบบ
ค้นหาโจทย์ที่คุ้มค่า
วิเคราะห์กระบวนการทำงานร่วมกับทีมของคุณ เพื่อเลือกงานที่ AI สร้างผลลัพธ์ได้ชัดเจนที่สุด
เตรียมข้อมูล
รวบรวม ทำความสะอาด และจัดโครงสร้างข้อมูล พร้อมกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงตามนโยบายขององค์กร
Proof of Concept
สร้างต้นแบบกับข้อมูลจริง วัดความแม่นยำด้วยชุดทดสอบ และประเมินค่าใช้จ่ายในการใช้งานจริง
พัฒนาและเชื่อมต่อระบบ
พัฒนาเป็นระบบใช้งานจริง เชื่อมต่อกับระบบเดิม พร้อมระบบ Log และการควบคุมความปลอดภัย
ติดตามและปรับปรุง
ติดตามคุณภาพคำตอบและค่าใช้จ่าย รวบรวม Feedback จากผู้ใช้ และปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่อง
เทคโนโลยีที่เราใช้
เลือกโมเดลและเครื่องมือตามความเหมาะสมของงาน ทั้งด้านความแม่นยำ ความเร็ว ค่าใช้จ่าย และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
- LLM
- ClaudeGPTGeminiLlamaQwenTyphoon
- LLM Framework
- LangChainLlamaIndexModel Context Protocol (MCP)pgvectorQdrant
- Computer Vision
- OpenCVYOLOPyTorch
- Face Recognition
- InsightFaceDeepFace
- OCR
- PaddleOCRTesseractEasyOCRVision LLM
- ML และ NLP
- scikit-learnXGBoostHugging FaceWangchanBERTaPyThaiNLP
- Automation
- n8nPythonFastAPILINE Messaging APIREST API
- Deployment
- vLLMOllamaDockerGPU ServerCyberNext Cloud
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AI Development
หาคำตอบไม่เจอ? ติดต่อทีมงาน ได้เลย
ข้อมูลของบริษัทจะถูกนำไปใช้ฝึก AI หรือรั่วไหลหรือไม่?
เราเลือกใช้บริการ LLM ระดับองค์กรที่ไม่นำข้อมูลของลูกค้าไปฝึกโมเดล และสำหรับข้อมูลที่อ่อนไหว สามารถรันโมเดลบนเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรหรือ Cloud ในประเทศไทย เพื่อให้ข้อมูลไม่ออกนอกขอบเขตที่กำหนด
รองรับภาษาไทยได้ดีแค่ไหน?
LLM ในปัจจุบันเข้าใจและตอบภาษาไทยได้อย่างเป็นธรรมชาติ ส่วนงาน OCR และ Sentiment Analysis เราเลือกใช้โมเดลที่รองรับภาษาไทยโดยเฉพาะ และทดสอบกับข้อมูลจริงของคุณในช่วง Proof of Concept เพื่อเลือกแนวทางที่แม่นยำที่สุด
ระบบ Face Recognition ต้องทำอะไรบ้างตาม PDPA?
ข้อมูลใบหน้าเป็นข้อมูลชีวภาพซึ่งถือเป็นข้อมูลส่วนบุคคลที่มีความอ่อนไหวตาม PDPA โดยทั่วไปต้องได้รับความยินยอมโดยชัดแจ้งจากเจ้าของข้อมูล เราออกแบบระบบให้เก็บเฉพาะข้อมูลที่จำเป็น เข้ารหัสข้อมูล และจัดเก็บภายในองค์กรหรือ Cloud ในประเทศไทยได้
ป้องกันไม่ให้ AI ตอบผิดหรือแต่งข้อมูลขึ้นมาเองได้อย่างไร?
ใช้เทคนิค RAG ให้ AI ตอบจากเอกสารขององค์กรพร้อมอ้างอิงแหล่งที่มา กำหนดขอบเขตให้ตอบเฉพาะเรื่องที่เกี่ยวข้อง และวัดความแม่นยำด้วยชุดคำถามทดสอบก่อนและหลังขึ้นระบบจริง
ค่าใช้จ่ายประกอบด้วยอะไรบ้าง?
แบ่งเป็นค่าพัฒนาระบบ และค่าใช้งานต่อเนื่อง เช่น ค่า API ของโมเดลตามปริมาณการใช้งาน หรือค่าเซิร์ฟเวอร์ GPU หากรันโมเดลเอง ทีมงานจะประเมินค่าใช้จ่ายรายเดือนให้ตั้งแต่ช่วง Proof of Concept
ต้องมีข้อมูลมากแค่ไหนถึงจะเริ่มได้?
สำหรับแชทบอทหรือระบบค้นหาเอกสาร เพียงมีเอกสารหรือคู่มือที่มีอยู่แล้วก็เริ่มได้ ส่วนงาน Classification, Computer Vision หรือ Face Recognition จะต้องใช้ข้อมูลตัวอย่างหรือภาพสำหรับฝึกและทดสอบโมเดล ทีมงานช่วยประเมินความพร้อมของข้อมูลให้ก่อนเริ่มโครงการ
มีโปรเจกต์ในใจแล้วหรือยัง?
เล่าความต้องการให้เราฟัง ทีมงานช่วยประเมินขอบเขตงานและออกใบเสนอราคาให้ฟรี