Knowledge Graph: เชื่อมข้อมูลเป็นความสัมพันธ์ ให้ AI เข้าใจบริบท
ข้อมูลที่เก็บเป็นตารางแยกกัน บอกความสัมพันธ์ได้ยาก Knowledge Graph เก็บข้อมูลเป็นจุดและเส้นเชื่อม ทำให้เห็นว่าอะไรเกี่ยวกับอะไร ซึ่งช่วยให้ AI ตอบคำถามที่ต้องเชื่อมโยงหลายชั้นได้
ข้อมูลส่วนใหญ่ถูกเก็บเป็นตารางแยกกัน ลูกค้าอยู่ตารางหนึ่ง ออเดอร์อยู่อีกตาราง สินค้าอยู่อีกที่ การจะตอบคำถามที่ต้องเชื่อมหลายชั้น เช่น ลูกค้ากลุ่มไหนซื้อสินค้าที่ผลิตจากซัพพลายเออร์รายนี้บ่อย จึงต้องต่อตารางหลายทอดจนซับซ้อน Knowledge Graph เก็บข้อมูลในรูปของจุด (สิ่งต่าง ๆ) และเส้น (ความสัมพันธ์ระหว่างกัน) ทำให้การเดินตามความสัมพันธ์เป็นเรื่องธรรมชาติ และช่วยให้ AI เข้าใจบริบทว่าอะไรเกี่ยวกับอะไร
ทำไม AI ถึงได้ประโยชน์
AI ที่ตอบจากข้อความอย่างเดียว อาจพลาดเมื่อคำตอบต้องเชื่อมข้อเท็จจริงหลายชิ้นเข้าด้วยกัน Knowledge Graph ให้โครงสร้างความสัมพันธ์ที่ชัดเจน ทำให้ตอบคำถามที่ต้องอ้างอิงหลายจุดได้แม่นขึ้น และตรวจสอบที่มาของคำตอบได้ง่ายกว่า หลายองค์กรจึงใช้ Knowledge Graph คู่กับ AI เพื่อลดการตอบมั่วและเพิ่มความสามารถในการให้เหตุผลบนข้อมูลจริงขององค์กร
- เหมาะกับคำถามที่ต้องเชื่อมข้อเท็จจริงหลายชั้นเข้าด้วยกัน
- ช่วยให้คำตอบของ AI ตรวจสอบที่มาได้ ลดการตอบมั่ว
- ต้องลงแรงจัดโครงสร้างความสัมพันธ์ให้ถูกตั้งแต่ต้น
Knowledge Graph ไม่ใช่คำตอบของทุกงานข้อมูล แต่มีค่ามากเมื่อความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งต่าง ๆ คือหัวใจของคำถาม สำหรับธุรกิจที่อยากให้ AI ตอบได้ลึกและเชื่อมโยงบนข้อมูลของตัวเอง การลงทุนจัดโครงสร้างความรู้ในรูปแบบนี้ เป็นรากฐานที่ทำให้คำตอบทั้งแม่นและอธิบายที่มาได้
บริการที่เกี่ยวข้อง
รับพัฒนาระบบและซอฟต์แวร์เฉพาะทาง
ออกแบบและวางระบบตามความต้องการเฉพาะของธุรกิจคุณ ตั้งแต่ต้นจนใช้งานจริง
WhaleScope
ดูโครงสร้างตลาดของทุกหมวดธุรกิจไทย บน WhaleScope
รายชื่อบริษัท ผู้เล่นรายใหญ่ และอัตราคงอยู่ของแต่ละหมวด — จากข้อมูลจดทะเบียน 2 ล้านนิติบุคคล
อ่านต่อ
Synthetic Data: สร้างข้อมูลจำลองเพื่อฝึก AI เมื่อข้อมูลจริงมีน้อย
บางครั้งข้อมูลจริงมีน้อย อ่อนไหว หรือหายาก Synthetic Data คือข้อมูลที่สร้างขึ้นให้คล้ายของจริงเพื่อใช้ฝึกหรือทดสอบ เข้าใจว่ามันช่วยตรงไหน และมีกับดักอะไรที่ต้องระวัง
ถามยอดขายกับ AI แทนการเปิดสิบรายงาน: ธุรกิจต้องพร้อมอะไรบ้าง ก่อน AI จะตอบเลขของตัวเองได้แบบเชื่อถือได้
ภาพฝันคือพิมพ์ถามว่าเดือนนี้กำไรเท่าไหร่แล้วได้คำตอบทันที ภาพจริงของธุรกิจส่วนใหญ่คือ AI ที่ตอบมั่นใจบนข้อมูลที่ผิด บทความนี้ไล่บันไดความพร้อมสี่ขั้นจากข้อมูลสะอาดถึงคำนิยามตัวเลขที่ตรงกัน วิธีตั้งคำถามให้ AI ตอบแม่น และกติกาตรวจทานที่ทำให้คำตอบใช้ประชุมได้จริง
แหล่งข้อมูลจริงหนึ่งเดียว: ทำไมตัวเลขของแต่ละฝ่ายถึงไม่ตรงกัน และวิธีทำให้เหลือชุดเดียวที่เชื่อได้
เมื่อฝ่ายขายบอกยอดหนึ่ง บัญชีบอกอีกยอด และคลังบอกอีกยอด ปัญหาไม่ใช่ใครคำนวณผิด แต่คือธุรกิจมีข้อมูลจริงอยู่หลายชุดพร้อมกัน บทความนี้อธิบายว่า single source of truth คืออะไรจริง ๆ ทำไมการคีย์ซ้ำสร้างความจริงคู่ขนานเสมอ และเส้นทางสี่ขั้นที่พาธุรกิจกลับมาเหลือตัวเลขชุดเดียว
Attribution: ยอดขายมาจากช่องทางไหนกันแน่
ลูกค้าเห็นโฆษณา คลิกอีเมล แล้วค่อยซื้อผ่านการค้นหา ยอดขายนี้ควรให้เครดิตช่องทางไหน Attribution คือวิธีจัดสรรเครดิต ซึ่งถ้าทำผิด อาจทุ่มงบผิดช่องทางทั้งปี