รายละเอียดงาน (Detailed Work Management: DWM)

2. ระบบคลังความรู้และที่ปรึกษา AI (AI Knowledge Base & Consultant)

ผู้รับผิดชอบหลัก
ศทส. / Data Engineer / กองส่งเสริมมาตรฐาน
วัตถุประสงค์
นำ AI มาใช้ในการประมวลผลคำถามที่ซับซ้อนของผู้ใช้งานและตอบกลับอย่างแม่นยำตลอด 24 ชม. เพื่อลดภาระงาน Call Center
วันที่เริ่มต้น
วันที่สิ้นสุด
งบประมาณ
งบที่ได้รับจริง
% ความสำเร็จ
บันทึกช่วยจำ
ใช้เทคนิค Retrieval-Augmented Generation (RAG) เพื่อให้ AI อ้างอิงจากคลังข้อมูล มกอช. ที่ถูกต้องเท่านั้น และป้องกันการสร้างคำตอบที่ไม่ถูกต้อง

บทบาท/ผู้เกี่ยวข้อง

  • AI Trainer (เจ้าหน้าที่ป้อนข้อมูลความรู้): ปรับปรุงคลังความรู้
  • ผู้ใช้งาน (ผู้ถาม): ใช้บริการถามคำถาม
  • System Admin: ดูแลระบบ

กระบวนการทำงานหลัก

  • 1 พัฒนา Semantic Search: ค้นหาคำตอบจากคลังความรู้
  • 2 สร้าง LLM Model: โมเดลภาษาเพื่อตอบคำถาม
  • 3 จัดทำระบบ Continuous Learning: ปรับปรุงความแม่นยำต่อเนื่อง

ผลผลิตที่สำคัญ

  • AI Chatbot พร้อมใช้งาน
  • ฐานข้อมูล Vector Database
  • ความแม่นยำในการตอบคำถาม

ลูกค้า & ผู้มีส่วนได้เสีย

  • เกษตรกรมือใหม่
  • ผู้ประกอบการ SMEs
  • เจ้าหน้าที่ Call Center

ทักษะที่จำเป็น

  • AI Prompt Engineering
  • Data Curation, Knowledge Management
  • Vector Database

แอพพลิเคชัน/เครื่องมือ

  • Vector Database
  • LLM Platform, RAG Pipeline
  • Chat Widget

ชื่อข้อมูลสำคัญ

  • ฐานข้อมูลมาตรฐาน (Standard Library)
  • คำถามที่พบบ่อย (FAQ), Log คำถาม

กฎหมายและกฎระเบียบ

  • จริยธรรมปัญญาประดิษฐ์ (AI Ethics) ตามกรอบของรัฐบาล
  • พ.ร.บ. ข้อมูลข่าวสารของราชการ