Custom AI with RAG - สร้าง AI ตอบคำถามแบบ Custom
รายละเอียด
มาแล้ว! Custom AI with RAG (สร้าง AI ตอบคำถามแบบ Custom) คือคอร์สเชิงปฏิบัติที่จะพาผู้เรียนเรียนรู้การสร้างระบบ AI ที่สามารถตอบคำถามจากข้อมูลเฉพาะขององค์กรหรือบริษัทได้ โดยเริ่มจากการปูพื้นฐานแนวคิดของ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ซึ่งเป็นเทคนิคที่นำข้อมูลจากเอกสารจริงมาใช้ร่วมกับโมเดลภาษา (LLM) เพื่อให้ได้คำตอบที่แม่นยำ ตรงประเด็น และอิงบริบทของธุรกิจ โดยใน Workshop 1 ผู้เรียนจะได้ฝึกสร้าง Chatbot ที่ตอบคำถามลูกค้าโดยใช้ข้อมูลของบริษัท เช่น รายละเอียดสินค้า คำถามพบบ่อย หรือบริการต่าง ๆ เพื่อให้โมเดล LLM ตอบเฉพาะในขอบเขตที่องค์กรกำหนด จากนั้นใน Workshop 2 จะต่อยอดด้วยการสร้างระบบ Knowledge Base ที่สามารถตอบคำถามจากเอกสารภายใน เช่น คู่มือพนักงานหรือคู่มือการใช้งานสินค้า เพื่อช่วยให้ทีมงานสามารถเข้าถึงข้อมูลสำคัญได้รวดเร็วและแม่นยำผ่านระบบ AI อัตโนมัติ ทั้งหมดนี้ออกแบบมาเพื่อให้คุณสามารถสร้าง AI ผู้ช่วยที่รู้จัก “องค์กรของคุณ” ได้จริง พร้อมนำไปใช้งานต่อได้ทันที
> Introduction to Python Programming
- ทำความรู้จักกับ Python และการติดตั้งเครื่องมือ (Jupyter, VS Code)
- ติดตั้ง Google Colab
- พื้นฐาน Python ที่เกี่ยวข้อง
> Python for Data: NumPy & Pandas
- การใช้ NumPy สำหรับการคำนวณเชิงตัวเลข
- การใช้ Pandas สำหรับการจัดการข้อมูลในรูปแบบตาราง (DataFrame)
- การจัดการ Missing Value: df.dropna(), df.fillna()
- ใช้ฟังก์ชัน filter ข้อมูลตามเงื่อนไข
- การ sort ข้อมูล
- โหลดไฟล์คำถาม-คำตอบ/บทความลง Pandas
- ทำความสะอาดข้อความ (เช่น ลบ NaN, แปลง lowercase)
> Introduction to Machine Learning
- แนวคิดของ ML: Supervised vs Unsupervised
- การเตรียมข้อมูลสำหรับ ML
- ตรวจสอบข้อมูล : missing values, outliers
- ทำ normalization/scaling ให้ค่าข้อมูลอยู่ในช่วงใกล้เคียงกัน
- แบ่งข้อมูลออกเป็น ชุดฝึกสอน (train) และ ทดสอบ (test)
- ตัวอย่างด้วย NumPy + scikit-learn
- การเทรนโมเดลด้วย scikit-learn
- เลือกโมเดล → เทรน → ทำนาย
- ตัวอย่างโมเดล: Linear Regression, Decision Tree, KNN, Logistic Regression
> Overview of AI, LLMs & Prompt Engineering
-ความแตกต่างระหว่าง AI, ML และ LLM
-แนะนำ LLM เช่น GPT-3.5, GPT-4, Claude
-การเขียน Prompt อย่างมีประสิทธิภาพ
-แนวทางการเขียน Prompt ที่ดีย
-เปรียบเทียบ Prompt ที่ไม่ดี
-Prompt Engineering เบื้องต้น: Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought
> Introduction to Retrieval-Augmented Generation (RAG)
-แนวคิดของ RAG คืออะไร และต่างจาก LLM ธรรมดาอย่างไร
-การทำงานของ RAG: Retrieval + Generation
-การใช้ RAG ช่วยให้ LLM สามารถ “ดึงข้อมูลจากภายนอก” มาช่วยตอบคำถามได้แบบเฉพาะเจาะจง
- RAG = LLM + External Knowledge
- เตรียมข้อมูลที่ต้องนำเข้า (Text documents, Q&A)
- Retrieval: ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูล (เช่น Vector Database)
- Generation: นำข้อมูลที่ค้นได้ไปสร้างคำตอบ โดย LLM
- Use Cases: Chatbot, Knowledge Base, Search Enhancement
> Vector Database & Embedding
-ทำความเข้าใจ Embedding & Semantic Search
- Embedding การแปลงข้อความ (Text) ให้กลายเป็น “เวกเตอร์ตัวเลข”
- Semantic Search = การค้นหาโดยดู “ความหมาย” ของข้อความ ไม่ใช่แค่คำตรงกัน (เหมือน Google)
- การสร้างและใช้ Embedding ด้วย HuggingFace หรือ OpenAI
- การใช้ Vector Database เช่น FAISS หรือ Chroma
- ตัวอย่าง: ใช้ FAISS (Facebook AI Similarity Search)
- ตัวอย่าง: ใช้ Chroma (ใช้งานง่ายเหมาะกับ RAG)
- การเชื่อมโยง Embedding กับฐานข้อมูลเพื่อใช้ในระบบ RAG
> Building Your First RAG Chatbot
-การรวม LLM + Vector DB เพื่อสร้างระบบถามตอบ
- เตรียมสร้าง Chatbot ที่ “ฉลาดขึ้น” เพราะดึงข้อมูลจากฐานความรู้ (เช่น FAQ, เอกสาร, PDF)
- การ Detect คำถามและค้นหาคำตอบจาก Knowledge Base
- ตรวจจับข้อความของผู้ใช้ว่าเป็น “คำถาม” หรือไม่ (optional)
- การ Deploy ระบบผ่าน Jupyter หรือ API
- Deploy ด้วย FastAPI / Flask API
- ตัวอย่างการเชื่อมกับ LINE OA, Webhook, Discord Bot
Workshop 1: สร้าง Chatbot > ตอบคำถามลูกค้าด้วยข้อมูลของบริษัท > LLM ที่ตอบได้เฉพาะเรื่องของร้านค้า/บริษัท
Workshop 2: Knowledge Base > ใช้เอกสารหรือบทความภายในมาตอบอัตโนมัติ > ตอบจากคู่มือพนักงาน, คู่มือสินค้า
<<<วันเวลาเรียน>>>
เรียนออนไลน์ผ่านไลฟ์ในกลุ่มเฟสบุ๊ค ภาคค่ำ ทุกวันอาทิตย์ ยาว 10 สัปดาห์ เริ่มคลาสแรกวันอาทิตย์ที่ 15 มิถุนายน 2568 และ เวลา 19.00-21.00 น. (ดูย้อนหลังได้เลยหลังจบไลฟ์)
<<<ค่าลงทะเบียนปกติ 1960 บาท ลดให้พิเศษ! early bird 75% >>>
สำหรับ 50 คนแรกที่เห็นข้อความนี้เท่านั้น จ่ายเพียง 490 บาทเท่านั้น!
**** พิเศษ! สำหรับ 100 คนแรก ลุงลดพิเศษ! เหลือแค่ 350 บาท!เท่านั้น ถ้าเห็นข้อความนี้อยู่กดสมัครตามลิ้งค์ได้เลย ลุงจะมาลบข้อความนี้เมื่อสิทธิเต็มจำนวน ****
กดสมัครทางนี้ได้เลยจ้าาา
-----วิธีสมัคร------
1-กรอกข้อมูลตามแบบฟอร์มนี้ https://www.uncle-engineer.com/course/custom-ai-rag > 2- โอนชำระผ่านบัญชีด้านล่างแล้วแนบสลิปสมัครแล้วกดส่ง > 3-รอรับอีเมลภายใน 24 ชั่วโมง
-----------------
ชำระค่าใช้จ่ายผ่าน…
บัญชี ออมทรัพย์ ธนาคารกรุงเทพ สาขา สยามพารากอน
ชื่อบัญชี: บริษัท คอนส์ โรโบติกส์ จำกัดเลขบัญชี:
<<<< 855-0-65158-5 >>>>หรือ
พร้อมเพย์ 0105561008411 ชื่อบัญชี: บริษัท คอนส์ โรโบติกส์ จำกัด
สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมทางเพจ "ลุงวิศวกร สอนคำนวณ" https://www.facebook.com/UncleEngineer/ หรือไลน์แอด @uncleengineer
-------------------
ราคาปกติ: 1,960 บาท
ส่วนลดบุคคลทั่วไป ลด 83% เหลือ:
350 บาท
สมัครเรียนกรอกแบบฟอร์มทางนี้
.png)
