- แชทบอท RAG ผสานการค้นหาข้อมูลกับการสร้างภาษาธรรมชาติ เพื่อให้ได้คำตอบที่แม่นยำและเข้าใจบริบทมากกว่าแชทบอทแบบเดิม
- RAG ช่วยลดข้อผิดพลาดและเพิ่มความน่าเชื่อถือ ด้วยการเข้าถึงข้อมูลภายนอก แทนที่จะอาศัยแค่ความรู้ภายในของโมเดลภาษา
- การสร้างบอท RAG ประกอบด้วยการตั้งค่าโปรเจกต์ เขียนคำแนะนำพฤติกรรมที่ชัดเจน และเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลความรู้
แชทบอท กำลังเปลี่ยนวิธีที่ธุรกิจสื่อสารกับผู้ใช้ แต่หลายครั้งยังขาดความแม่นยำและเข้าใจบริบท ซึ่ง Retrieval-Augmented Generation (RAG) เข้ามาช่วยในจุดนี้
RAG ผสมผสานจุดเด่นของการค้นหาข้อมูลและการสร้างภาษา ทำให้แชทบอทเข้าถึงข้อมูลภายนอกและให้คำตอบที่แม่นยำ เข้าใจบริบท ผลลัพธ์คือ ข้อมูลผิดพลาดน้อยลง ใช้ทรัพยากรได้คุ้มค่า และตอบกลับได้อย่างน่าเชื่อถือ
เราได้ เปิดใช้งานแชทบอทไปแล้วกว่า 750,000 ตัว ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา — และยังมี กระบวนการ RAG ขั้นสูงเฉพาะของเราเอง สำหรับแชทบอทเหล่านี้ด้วย
ในคู่มือนี้ ผมจะพาคุณไปทีละขั้นตอนในการสร้างแชทบอทที่ใช้ RAG ตั้งแต่การกำหนดพฤติกรรมจนถึงการนำไปใช้งานอย่างราบรื่น
ตัวอย่างการใช้งานแชทบอท RAG
กำลังเริ่มต้นนำแชทบอท RAG ไปใช้กับโปรเจกต์ ผลิตภัณฑ์ หรือเป็นงานอดิเรกใช่ไหม? มาดูตัวอย่างการใช้งานที่สามารถต่อยอดได้ด้วยแชทบอทที่เข้าใจข้อมูลเฉพาะทางของคุณ
การสร้างแชทบอท RAG ด้วย Botpress ทำได้ง่าย ๆ ตามขั้นตอนต่อไปนี้
ในตัวอย่างนี้ เราจะสร้างแชทบอทตอบคำถามเกี่ยวกับหนังสือ เมื่อสร้างเสร็จแล้ว สามารถนำไปใช้งานในหลายช่องทางผ่าน การเชื่อมต่อที่เกี่ยวข้อง ได้
ขั้นตอนที่ 1: ตั้งค่าโปรเจกต์ของคุณ
เริ่มต้นด้วยการสร้าง โปรเจกต์ใหม่ ใน Botpress เมื่อเข้าสู่ระบบแล้ว ให้เลือกเทมเพลต "Start from Scratch" เพื่อปรับแต่งได้อย่างอิสระ
ขั้นตอนที่ 2: เขียนชุดคำแนะนำที่ชัดเจน
คำแนะนำมีความสำคัญต่อพฤติกรรมของแชทบอท RAG สามารถเพิ่มได้โดยแก้ไขในส่วน 'Instructions' ใน Studio ระบุวิธีที่แชทบอทควรค้นหาและนำเสนอข้อมูล
.webp)
เมื่อเขียนชุดคำแนะนำ ควรครอบคลุมประเด็นดังนี้:
- กำหนดให้บอทให้ความสำคัญกับแหล่งข้อมูลภายนอกก่อนข้อมูลภายในของโมเดล
- ระบุโทนเสียงและรูปแบบการตอบ โดยใช้ตัวอย่างบทสนทนาและคำตอบประกอบ
ตัวอย่างชุดคำแนะนำสำหรับแชทบอท 'FAQ เว็บไซต์เสื้อผ้า' มีดังนี้:
Mission:
Assist users in exploring sustainable fashion, understanding eco-friendly materials, and making informed choices about ethically sourced clothing.
Personality Traits:
- Knowledgeable: Provides accurate answers from the knowledge base.
- Friendly: Warm and approachable.
- Inspiring: Encourages sustainable choices.
- Transparent: Shares only validated information.
Capabilities:
- Educate: Explain sustainable fashion principles, eco-friendly materials, and certifications using the knowledge base.
- Assist: Recommend products and provide information strictly from the approved data.
- Inspire: Highlight the benefits of ethical fashion without personal opinions.
- Engage: Respond to queries clearly and politely, redirecting users to support if answers are unavailable.
Tone:
- Positive, professional, and jargon-free.
- Respectful and empathetic to ensure a supportive experience.
Behavioral Rules:
- Use only the provided knowledge base (e.g., Wikipedia, Green Threads documents).
- If an answer isn’t available, inform the user and suggest consulting Green Threads’ customer support.
Example Response Policy:
Query: "What is organic cotton?"
Answer: "Organic cotton is grown without harmful pesticides or synthetic fertilizers, reducing environmental impact."
Query: "Can you tell me your refund policy?"
Answer: "I don’t have that information. Please visit our website or contact support for assistance."
ขั้นตอนที่ 3: เพิ่มแหล่งข้อมูลความรู้
เพื่อให้แชทบอท RAG มีประสิทธิภาพ ควรเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น ไฟล์ PDF, URL เว็บไซต์ หรือ API วิธีการเชื่อมต่อมีดังนี้:
- ไปที่ส่วน “Knowledge Base” ใน Botpress
- อัปโหลดเอกสารหรือเพิ่ม URL เว็บไซต์เป็นแหล่งข้อมูล
- Botpress จะจัดทำดัชนีเนื้อหาโดยอัตโนมัติ และแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อย ๆ เพื่อให้ค้นหาได้ง่าย
ขั้นตอนที่ 4: ปรับแต่งตัวตนของแชทบอท
ตั้งชื่อและบุคลิกของแชทบอทให้เหมาะกับการใช้งาน เพื่อป้องกันไม่ให้แชทบอทแสดงตัวเองเป็น ChatGPT หรือ Claude
- ไปที่ “Bot Details”
- คลิก 'Generate' เพื่อสร้างตัวตนของแชทบอทจากคำแนะนำและข้อมูล หรือจะเขียนเองก็ได้
ขั้นตอนที่ 5: นำแชทบอทไปใช้งาน
ตอนนี้แชทบอทพร้อมสำหรับการทดสอบและแชร์แล้ว วิธีเข้าถึงและทดลองใช้งานมีดังนี้:
- ใน Botpress Studio คลิก “Publish” เพื่อเผยแพร่แชทบอท RAG ของคุณ
- คัดลอกลิงก์แล้วเริ่มสนทนาได้เลย!
ขั้นตอนที่ 6: ปรับแต่งรูปลักษณ์ของแชทบอท
ต้องการปรับแต่ง Webchat ให้ตรงกับแบรนด์และสไตล์ของคุณใช่ไหม? เพียงคลิก “Customize Webchat” ในเมนู “Share”
เริ่มสร้างแชทบอท RAG ได้แล้ววันนี้
แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย RAG กำลังเปลี่ยนวิธีที่ธุรกิจให้ข้อมูลที่ถูกต้องแบบเรียลไทม์ ช่วยปรับปรุงกระบวนการทำงาน และยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ ด้วยเครื่องมือจาก Botpress คุณสามารถสร้างแชทบอทอัจฉริยะได้อย่างง่ายดาย
เพียงอัปโหลดฐานความรู้และเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มต่าง ๆ เช่น Slack, WhatsApp, Notion และอื่น ๆ คุณก็สามารถนำแชทบอท RAG ไปใช้งานได้ในไม่กี่นาทีด้วย Botpress
เริ่มสร้างแชทบอทที่ฉลาดขึ้น เข้าใจบริบทได้แล้ววันนี้ — ฟรี!
คำถามที่พบบ่อย
1. แชทบอท RAG ต่างจากแชทบอททั่วไปอย่างไร?
แชทบอททั่วไปจะตอบโดยใช้ข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือโมเดลที่ฝึกมาแล้ว ส่วนแชทบอท RAG (retrieval-augmented generation) จะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้ภายนอกมาใช้ในการสร้างคำตอบที่แม่นยำแบบเรียลไทม์
2. ระบบ RAG ตัดสินใจอย่างไรว่าจะค้นหาข้อมูลหรือสร้างคำตอบเอง?
ระบบ RAG จะใช้ตัวค้นหาเพื่อเลือกเอกสารหรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคำถามของผู้ใช้มากที่สุด จากนั้นส่งข้อมูลนั้นไปยังโมเดลภาษาเพื่อสร้างคำตอบที่อ้างอิงจากข้อมูลที่ค้นพบ ไม่ใช่แค่ความรู้ที่ฝึกมา
3. สามารถใช้ RAG ได้โดยไม่อัปโหลดแหล่งข้อมูลภายนอกหรือไม่?
ทางเทคนิคแล้วสามารถใช้ RAG ได้โดยไม่อัปโหลดแหล่งข้อมูลภายนอก แต่จะทำให้ข้อได้เปรียบหลักของ RAG หายไป เพราะ RAG ถูกออกแบบมาเพื่อเสริมข้อมูลเฉพาะทางหรือข้อมูลเรียลไทม์ให้กับโมเดลภาษา หากไม่มีข้อมูลภายนอกก็จะไม่เกิดประโยชน์
4. RAG เหมาะกับการใช้งานหลายภาษาไหม?
ใช่ RAG เหมาะสำหรับการใช้งานหลายภาษา ตราบใดที่ทั้งโมเดลภาษาและเอกสารที่ค้นหาสนับสนุนภาษาที่ต้องการ ปัจจุบัน LLM และฐานข้อมูลเวกเตอร์หลายตัวสามารถรองรับการค้นหาและเนื้อหาหลายภาษาได้
5. จะวัดความถูกต้องและความเกี่ยวข้องของข้อมูลที่ค้นหาได้อย่างไร?
สามารถวัดความถูกต้องและความเกี่ยวข้องของข้อมูลที่ค้นหาได้โดยบันทึกว่าเอกสารใดถูกนำมาใช้ เปรียบเทียบคำตอบกับข้อมูลจริงหรือความคิดเห็นจากผู้เชี่ยวชาญ และติดตามตัวชี้วัด เช่น ความถูกต้องของคำตอบ ความพึงพอใจของผู้ใช้ และอัตราการคลิกหรือสอบถามต่อ
.webp)
