https://github.com/racksync/workshop-ai

LLM Workshop Materials
https://github.com/racksync/workshop-ai

agent agentic ai artificial-intelligence llm rag

Last synced: 9 months ago
JSON representation

LLM Workshop Materials

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/racksync/workshop-ai
• Owner: racksync
• Created: 2025-03-22T20:16:34.000Z (9 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2025-04-07T18:02:37.000Z (9 months ago)
• Last Synced: 2025-04-07T18:42:39.590Z (9 months ago)
• Topics: agent, agentic, ai, artificial-intelligence, llm, rag
• Homepage: https://racksync.com
• Size: 2.44 MB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

          
# AI Workshop: LLM Automate Course

![Modern AI Overview Header](assets/images/modern-ai-header.jpg)

## Clone the Repository

```bash

git clone https://github.com/racksync/workshop-ai.git

cd workshop-ai

```

## 📚 Course Overview

**Video Conference (Live & Record)**

คอร์สเนื้อหา AI เน้นเครื่องมือและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ RAG, n8n, Open-WebUI, Bolt, OpenAI API, Gemini API และเครื่องมืออื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง สามารถปรับลดหรือขยายตามเวลาที่เหมาะสมได้ โดยมุ่งเน้นการพัฒนาโซลูชัน AI สมัยใหม่ ตั้งแต่การทำความรู้จัก Generative AI และ Large Language Models (LLMs) ตลอดจนเทคนิค RAG (Retrieval-Augmented Generation) และ Agentic เพื่อให้ระบบ AI ที่แม่นยำและมีแหล่ง source อ้างอิงที่ชัดเจน นอกจากนี้ยังสอนการใช้งาน OpenAI API และเทคนิคการออกแบบ Prompt อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงการประยุกต์ใช้ n8n เพื่อเชื่อมโยงการทำงานและพัฒนา Chatbot หรือ Workflow หลายๆ Agent ได้ โดยการเทรนเป็นแบบ Video Conferrence มีการบันทึกวีดีโอสำหรับผู้เข้าร่วมสามารถดูย้อนหลังเพื่อทบทวนได้ (Lifetime Access)

### 👥 ผู้เรียนเป้าหมาย

- นักพัฒนาซอฟต์แวร์

- Data Scientist

- AI Engineer

- ผู้ที่สนใจเรียนรู้การพัฒนาโซลูชัน AI และกระบวนการทำงานอัตโนมัติด้วยเครื่องมือสมัยใหม่

### ⏱️ ระยะเวลา

- 2 วัน (12 ชั่วโมง)

### 🎓 รูปแบบการสอน

- Online Lecture (บรรยายแบบออนไลน์)

- Workshop (ลงมือปฏิบัติ)

- Demo & Q&A

## 📋 ตารางการเรียนรู้

| หัวข้อ | รายละเอียด |

|-------|------------|

| **[Prerequisite](docs/00-prerequisite.md)** | • การเตรียมความพร้อมก่อนเรียน
• พื้นฐานทั่วไป |

| **[Session 1: Modern AI Overview](docs/01-modern-ai-overview.md)** | • ภาพรวมเทคโนโลยี AI ปัจจุบัน
• Generative AI, LLMs, Model |br>• Generative AI, LLMs, Model |

| **[Session 2: n8n Automation](docs/02-n8n-automation.md)** | • แนะนำ n8n: Low-code Workflow Automation |ow-code Workflow Automation |

| **[Session 3: AI Agentic (Agent)](docs/03-ai-agentic.md)** | • แนวคิด Agentic AI
• ตัวอย่างเครื่องมือ/Framework สำหรับสร้าง Agent
• Use Cases: Chatbot ที่ทำงานอัตโนมัติ, สั่งการระบบอื่นๆ
• การเชื่อมต่อ Agent กับ Automation เพื่อทำงานแบบ End-to-End |

| **[Session 4: RAG (Retrieval-Augmented Generation)](docs/04-rag.md)** | • หลักการทำงานของ RAG
• การประยุกต์ใช้ใน use case ต่าง ๆ (เช่น Q&A, Chatbot)
• แนะนำ Library หรือ Framework ที่ใช้ |

| **[Session 5: OpenAI API และ Gemini API](docs/05-api-provider.md)** | • แนะนำ OpenAI API, Gemini API
• วิธีการสร้างโปรเจกต์เล็ก ๆ เพื่อประยุกต์ใช้ API
• ควรระวังเรื่อง Cost และ Best Practices |

| **[Session 6: Open-WebUI และ Ollama](docs/06-open-webui-and-ollama.md)** | • Open-WebUI คืออะไร?
• เครื่องมือ Chat Web UI/Open Source LLM UI
• การปรับแต่งโมเดล / Custom endpoint |

| **[Session 7: Vibe Coding & Framework](docs/07-vibe-coding-framework.md)** | • Bolt คืออะไร?
• การใช้ Bolt เพื่อพัฒนา Web Application แบบรวดเร็วทั้ง back-end และ front end
• แนวทางการ Deploy |

| **[Session 8: Tools & Best Practices](docs/08-tools-and-best-practices.md)** | • แนะนำเครื่องมืออื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง
• แนวทางการดูแลโมเดล, Security และ Data Privacy
• Best Practices ในการออกแบบ Workflow |

| **Q&A, Summary & Next Steps** | • ถาม-ตอบ สรุปแนวทางต่อยอดของผู้เรียน
• แชร์ Resource & Community สำหรับการพัฒนาต่อ |

# Use Cases: RAG สำหรับองค์กร

RAG (Retrieval-Augmented Generation) สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในองค์กรได้หลากหลายรูปแบบ โดยเฉพาะงานด้านการจัดการและบริหาร ซึ่งต้องพบเจอกับข้อมูลจำนวนมาก ต่อไปนี้เป็นตัวอย่าง use case ที่สามารถนำไปปรับใช้ได้ทันที

## 1. ระบบ Knowledge Base อัจฉริยะ

**ปัญหา**: พนักงานต้องใช้เวลานานในการค้นหาข้อมูลจากคู่มือ นโยบาย และเอกสารภายในองค์กรที่มีจำนวนมาก

**วิธีการ**:

- นำเอกสารภายในองค์กรทั้งหมด (คู่มือการทำงาน, นโยบาย, ขั้นตอนการปฏิบัติงาน) มาประมวลผลผ่านระบบ RAG

- สร้างระบบ Chatbot ที่พนักงานสามารถถามคำถามได้ด้วยภาษาธรรมชาติ

- ระบบจะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและให้คำตอบพร้อมอ้างอิงแหล่งที่มา

**ประโยชน์**:

- ลดเวลาในการค้นหาข้อมูลจาก 30 นาที เหลือเพียงไม่กี่วินาที

- ข้อมูลที่ได้มีความถูกต้องและอ้างอิงแหล่งที่มาชัดเจน

- พนักงานใหม่สามารถเรียนรู้ข้อมูลองค์กรได้รวดเร็วขึ้น

- เมื่อมีการอัปเดตเอกสาร ระบบสามารถอัปเดตข้อมูลได้ทันที โดยไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่

**ตัวอย่างการใช้งาน**: "นโยบายการลาพักร้อนของบริษัทเป็นอย่างไร?" หรือ "ขั้นตอนการขออนุมัติค่าใช้จ่ายสำหรับโครงการใหม่คืออะไร?"

## 2. ระบบวิเคราะห์เอกสารสัญญาและกฎหมาย

**ปัญหา**: ฝ่ายกฎหมายและฝ่ายจัดซื้อต้องใช้เวลามากในการตรวจสอบเอกสารสัญญาที่มีความยาวและซับซ้อน

**วิธีการ**:

- นำเอกสารสัญญา, ข้อตกลง, และเอกสารทางกฎหมายทั้งหมดมาเข้าระบบ RAG

- สร้างระบบที่ผู้ใช้สามารถถามคำถามเกี่ยวกับเงื่อนไขในสัญญา

- ระบบจะวิเคราะห์และดึงข้อมูลจากสัญญาที่เกี่ยวข้องมาแสดง

**ประโยชน์**:

- ลดเวลาในการวิเคราะห์สัญญาจากหลายชั่วโมงเหลือไม่กี่นาที

- ลดความเสี่ยงในการพลาดประเด็นสำคัญในเอกสาร

- เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของฝ่ายกฎหมายและจัดซื้อ

- สามารถเปรียบเทียบเงื่อนไขระหว่างสัญญาต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว

**ตัวอย่างการใช้งาน**: "สัญญากับบริษัท XYZ มีเงื่อนไขการยกเลิกอย่างไรบ้าง?" หรือ "ข้อกำหนดเรื่องการรับประกันในสัญญาทั้งหมดของปี 2023 มีอะไรบ้าง?"

## 3. ระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับผู้บริหาร

**ปัญหา**: ผู้บริหารต้องตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลจากหลายแหล่ง ซึ่งกระจัดกระจายและยากต่อการรวบรวม

**วิธีการ**:

- นำข้อมูลจากรายงาน, การวิเคราะห์ตลาด, ผลประกอบการ และเอกสารภายในที่สำคัญมาเข้าระบบ RAG

- สร้าง Dashboard ที่ผู้บริหารสามารถสอบถามข้อมูลเชิงวิเคราะห์ได้

- ระบบจะประมวลผลข้อมูลและแสดงการวิเคราะห์พร้อมแหล่งอ้างอิง

**ประโยชน์**:

- ช่วยให้ผู้บริหารสามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

- บูรณาการข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม

- ช่วยในการตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน

- ลดเวลาในการประชุมเพื่อรวบรวมข้อมูล

**ตัวอย่างการใช้งาน**: "เปรียบเทียบผลประกอบการของแผนก A และแผนก B ในไตรมาสที่ผ่านมา" หรือ "ปัจจัยใดบ้างที่ส่งผลต่อการเติบโตของยอดขายในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา?"

## 4. ระบบสนับสนุนงาน HR และการบริหารบุคลากร

**ปัญหา**: HR ต้องตอบคำถามซ้ำๆ เกี่ยวกับนโยบาย สวัสดิการ และการพัฒนาบุคลากร ทำให้เสียเวลาที่ควรใช้ในงานเชิงกลยุทธ์

**วิธีการ**:

- นำคู่มือ HR, นโยบายบุคลากร, ระเบียบสวัสดิการ และแนวทางการพัฒนาทักษะมาเข้าระบบ RAG

- สร้างระบบตอบคำถามอัตโนมัติสำหรับพนักงานและทีม HR

- เชื่อมต่อกับระบบจัดการข้อมูลพนักงานที่มีอยู่

**ประโยชน์**:

- ลดภาระงานประจำของฝ่าย HR ลง 40-60%

- พนักงานได้รับคำตอบที่รวดเร็วและถูกต้อง ตลอด 24 ชั่วโมง

- HR สามารถให้ความสำคัญกับงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น

- ข้อมูลด้าน HR ทั้งหมดอยู่ในที่เดียวกัน ง่ายต่อการอัปเดตและบริหารจัดการ

**ตัวอย่างการใช้งาน**: "ขั้นตอนการขอเบิกค่ารักษาพยาบาลมีอะไรบ้าง?" หรือ "มีคอร์สฝึกอบรมอะไรบ้างที่เหมาะกับตำแหน่ง Project Manager?"

## 5. ระบบบริหารจัดการ Inventory และงานซ่อมบำรุง

**ปัญหา**: การจัดการอุปกรณ์และครุภัณฑ์จำนวนมาก ทั้งการติดตามประวัติการซ่อม คู่มือการใช้งาน และการจัดการอะไหล่มีความซับซ้อนและใช้เวลามาก

**วิธีการ**:

- นำคู่มือการซ่อมบำรุง, แคตตาล็อกอุปกรณ์, ประวัติการซ่อม และเอกสารทางเทคนิคทั้งหมดมาเข้าระบบ RAG

- เชื่อมต่อกับระบบฐานข้อมูลครุภัณฑ์และอะไหล่ที่มีอยู่

- สร้างระบบสืบค้นที่ช่างเทคนิคสามารถถามคำถามเกี่ยวกับวิธีการซ่อมและอะไหล่ที่ต้องใช้

**ประโยชน์**:

- ลดเวลาในการค้นหาข้อมูลทางเทคนิคและคู่มือซ่อมบำรุงจาก 45 นาทีเหลือเพียงไม่กี่วินาที

- เพิ่มประสิทธิภาพในการวินิจฉัยปัญหาและการซ่อมบำรุง

- ช่างเทคนิคใหม่สามารถเรียนรู้และทำงานได้เร็วขึ้น โดยมีระบบช่วยแนะนำ

- ช่วยวางแผนการจัดซื้ออะไหล่ล่วงหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

- สนับสนุนการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน (Preventive Maintenance) ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลประวัติการซ่อม

**ตัวอย่างการใช้งาน**: 

- "เครื่องจักรรหัส M-2023 มีประวัติการซ่อมอะไรบ้าง และควรตรวจสอบจุดใดเป็นพิเศษ?" 

- "แสดงขั้นตอนการเปลี่ยนอะไหล่ XYZ-100 ในเครื่องพิมพ์รุ่น HP-9050"

- "มีอะไหล่ทดแทนสำหรับมอเตอร์รหัส MT-500 หรือไม่ และอยู่ที่คลังไหน?"

## 6. ระบบช่วยเหลือการวินิจฉัยทางการแพทย์

**ปัญหา**: แพทย์ต้องใช้เวลาในการค้นหาข้อมูลจากเวชระเบียนคนไข้ที่มีประวัติการรักษายาวนาน ตำราทางการแพทย์ และแนวทางเวชปฏิบัติที่มีการอัปเดตอยู่เสมอ เพื่อประกอบการวินิจฉัยที่แม่นยำ

**วิธีการ**:

- นำเอกสารทางการแพทย์ แนวทางเวชปฏิบัติ และฐานข้อมูลโรคมาเข้าระบบ RAG

- เชื่อมต่อกับระบบเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) เพื่อดึงข้อมูลคนไข้แบบเรียลไทม์

- สร้างระบบที่แพทย์สามารถถามคำถามเกี่ยวกับอาการ ประวัติการรักษา และแนวทางการวินิจฉัยได้

**ประโยชน์**:

- ช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรคที่ซับซ้อนหรือพบได้น้อย โดยอ้างอิงจากวรรณกรรมทางการแพทย์ล่าสุด

- ลดเวลาในการค้นหาข้อมูลทางการแพทย์จากหลายแหล่ง

- เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยและลดความเสี่ยงของการวินิจฉัยผิดพลาด

- ช่วยเฟ้นหาความเชื่อมโยงของอาการและประวัติการรักษาที่แพทย์อาจมองข้าม

**ตัวอย่างการใช้งาน**: 

- "คนไข้รหัส HN12345 มีประวัติอาการปวดท้องเรื้อรัง มีผลแล็บและประวัติการรักษาอะไรที่อาจเกี่ยวข้องกับโรคไขว้ทางลำไส้หรือไม่?" 

- "แนวทางการรักษาล่าสุดสำหรับโรคเบาหวานชนิดที่ 2 ในผู้ป่วยที่มีโรคไตร่วมด้วยคืออะไร?"

## 7. ระบบบริหารจัดการยาและการป้องกันปฏิกิริยาระหว่างยา

**ปัญหา**: เภสัชกรและแพทย์ต้องตรวจสอบปฏิกิริยาระหว่างยาในคนไข้ที่ใช้ยาหลายชนิด และต้องพิจารณาปัจจัยเสี่ยงเช่น การทำงานของไต ตับ หรือประวัติการแพ้ยาเพื่อปรับขนาดยาอย่างเหมาะสม

**วิธีการ**:

- นำข้อมูลจากฐานข้อมูลยา คู่มือการใช้ยา ข้อมูลปฏิกิริยาระหว่างยา และแนวทางการปรับขนาดยาตามการทำงานของไตและตับมาเข้าระบบ RAG

- เชื่อมต่อกับระบบ Hospital Information System (HIS) เพื่อดึงข้อมูลการสั่งยาและผลแล็บของคนไข้

- สร้างระบบเตือนและให้คำแนะนำแก่เภสัชกรและแพทย์เมื่อมีการสั่งยาที่อาจเกิดปฏิกิริยากับยาที่คนไข้ใช้อยู่

**ประโยชน์**:

- ลดความเสี่ยงจากปฏิกิริยาระหว่างยาที่เป็นอันตราย

- ช่วยปรับขนาดยาให้เหมาะสมกับการทำงานของไตและตับของคนไข้แต่ละราย

- แนะนำการเฝ้าระวังและติดตามผลข้างเคียงจากการใช้ยาที่มีความเสี่ยง

- ลดความผิดพลาดในการจ่ายยาที่คนไข้มีประวัติแพ้หรือยาที่มีข้อห้ามร่วมกับโรคของคนไข้

**ตัวอย่างการใช้งาน**: 

- "ตรวจสอบปฏิกิริยาระหว่างยา Warfarin กับรายการยาปัจจุบันของคนไข้รหัส HN45678"

- "แนะนำการปรับขนาดยา Ceftriaxone สำหรับผู้ป่วยที่มีค่า eGFR = 25 ml/min"

## 8. ระบบช่วยวินิจฉัยและแก้ไขปัญหาโครงสร้างพื้นฐาน IT

**ปัญหา**: ระบบ IT ในองค์กรมีความซับซ้อนและหลากหลาย เมื่อเกิดปัญหา ทีม IT ต้องแก้ไขให้เร็วที่สุด แต่มักต้องใช้เวลานานในการวินิจฉัยปัญหา

**วิธีการ**:

- นำข้อมูลจาก log files, คู่มือการแก้ไขปัญหา, แผนผังระบบ และประวัติการแก้ไขปัญหาในอดีตเข้าสู่ระบบ RAG

- เชื่อมต่อกับระบบตรวจสอบ (Monitoring System) เพื่อดึงข้อมูล real-time เมื่อเกิดปัญหา

- สร้างระบบวินิจฉัยอัตโนมัติที่วิเคราะห์รูปแบบปัญหาและเสนอขั้นตอนการแก้ไข

**ประโยชน์**:

- ลด Mean Time To Resolve (MTTR) จากหลายชั่วโมงเหลือเพียงไม่กี่สิบนาที

- ลดการพึ่งพาความรู้เฉพาะตัวบุคคล ทำให้เจ้าหน้าที่ IT ทุกคนสามารถแก้ปัญหาซับซ้อนได้

- ลดผลกระทบต่อการให้บริการจากปัญหาด้าน IT

- สร้างฐานความรู้อัตโนมัติจากการแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นจริง

**ตัวอย่างการใช้งาน**: 

- "ระบบเครือข่ายไม่สามารถเข้าถึงได้จากสาขาที่ 3 แต่เข้าถึงได้จากสาขาอื่น มีสาเหตุที่เป็นไปได้อะไรบ้าง และควรตรวจสอบอะไรก่อน?"

- "ระบบ ERP มีการตอบสนองช้าผิดปกติในช่วง 14.00-16.00 น. แสดงแนวทางการวิเคราะห์และแก้ไขปัญหา"

## 9. ระบบจัดการความปลอดภัยด้านข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎหมาย

**ปัญหา**: องค์กรต้องจัดการด้านความปลอดภัยของข้อมูลและปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูล เช่น PDPA, GDPR ซึ่งมีรายละเอียดและการปรับเปลี่ยนอยู่เสมอ

**วิธีการ**:

- นำข้อมูลระเบียบ, กฎหมาย, แนวปฏิบัติด้านความปลอดภัย และนโยบายองค์กรมาเข้าระบบ RAG

- เชื่อมต่อกับระบบตรวจสอบการเข้าถึงข้อมูลและระบบตรวจจับการรั่วไหลของข้อมูล

- สร้างระบบที่ช่วยตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ แนะนำการแก้ไขจุดอ่อนด้านความปลอดภัย

**ประโยชน์**:

- ช่วยให้องค์กรสามารถตรวจสอบและปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

- ลดความเสี่ยงจากการละเมิดกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล

- ช่วยในการเตรียมความพร้อมสำหรับการตรวจประเมินมาตรฐานความปลอดภัย

- แจ้งเตือนเมื่อมีการกระทำที่ผิดปกติหรืออาจเสี่ยงต่อความปลอดภัยของข้อมูล

**ตัวอย่างการใช้งาน**: 

- "มีการเข้าถึงข้อมูลลูกค้าจำนวนมากในเวลากลางคืน ควรดำเนินการตรวจสอบอย่างไรตามหลักปฏิบัติด้านความปลอดภัย?"

- "ระบบของเราต้องปรับปรุงอะไรบ้างเพื่อให้สอดคล้องกับ PDPA มาตรา 37?"

## 10. ระบบอัจฉริยะสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์

**ปัญหา**: การพัฒนาและบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ในองค์กรมีความซับซ้อนสูง นักพัฒนาต้องเรียนรู้โค้ดและระบบที่มีอยู่ซึ่งมักขาดเอกสารที่ดี

**วิธีการ**:

- รวบรวมข้อมูลจาก code repositories, เอกสารออกแบบระบบ, API specifications และ error logs มาเข้าระบบ RAG

- เชื่อมต่อกับ development tools และ workflow management platforms

- สร้างระบบช่วยเหลือที่สามารถตอบคำถาม แนะนำวิธีแก้ไขปัญหาโค้ด และเสนอแนวทางการพัฒนา

**ประโยชน์**:

- เร่งกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วยการลดเวลาในการค้นหาข้อมูลและแก้ไขปัญหา

- ช่วยให้นักพัฒนาใหม่สามารถเข้าใจระบบที่ซับซ้อนได้เร็วขึ้น

- รักษามาตรฐานของโค้ดและการพัฒนาให้สอดคล้องกับข้อกำหนด

- ช่วยระบุจุดเสี่ยงในโค้ดที่อาจส่งผลต่อความปลอดภัยหรือประสิทธิภาพของระบบ

**ตัวอย่างการใช้งาน**: 

- "วิธีการเชื่อมต่อ API ของระบบ ERP กับระบบใหม่ควรทำอย่างไร และมีตัวอย่างโค้ดหรือไม่?"

- "โค้ดนี้มีประเด็นด้านความปลอดภัยอะไรบ้าง และควรแก้ไขอย่างไร: [code snippet]"

---

## การเริ่มต้นใช้งาน RAG ในองค์กร

1. **เริ่มจากจุดเล็กๆ**: เลือก use case ที่มีผลกระทบสูงแต่ขอบเขตไม่กว้างเกินไป

2. **รวบรวมข้อมูล**: จัดเก็บเอกสารที่เกี่ยวข้องให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัล

3. **เตรียมโครงสร้างพื้นฐาน**: ติดตั้งเทคโนโลยี RAG (n8n + Vector Database + LLM)

4. **สร้างต้นแบบ**: ทดสอบกับชุดข้อมูลเล็กๆ ก่อน แล้วค่อยขยายขอบเขต

5. **ฝึกอบรมผู้ใช้**: อธิบายวิธีการใช้งานและข้อจำกัดของระบบให้ผู้ใช้เข้าใจ

6. **ติดตามและปรับปรุง**: รวบรวมฟีดแบคและปรับปรุงระบบอย่างต่อเนื่อง

> การนำ RAG มาใช้ในองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพไม่จำเป็นต้องลงทุนสูง แต่ต้องมีการวางแผนที่ดีและเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสม โดยเฉพาะแพลตฟอร์ม open-source อย่าง n8n ที่ช่วยให้เริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วและคุ้มค่า

## 📞 ติดต่อขอข้อมูลเพิ่มเติม

- **โทรศัพท์**: 08 5880 8885

- **อีเมล**: info@racksync.com

- **เว็บไซต์**: https://racksync.com

- **Facebook**: https://www.facebook.com/racksync