เวิร์กช็อป›ระบบอัตโนมัติ & ผู้ช่วย
5 · ระบบอัตโนมัติ & ผู้ช่วย
ถามตอบจากเอกสารของเรา
ให้ AI ตอบจากไฟล์/เอกสารของเราเอง
ความคืบหน้าเวิร์กช็อป
รู้ใน 30 วิ
ให้ AI ตอบจาก เอกสารของคุณเอง ไม่ใช่ความรู้ทั่วไป หลักการคือ grounding หรือ RAG คือ AI อ่านไฟล์ที่คุณให้ก่อนแล้วจึงตอบ พร้อมอ้างที่มาได้
Grounding = ตอบจากไฟล์RAG = ค้นแล้วตอบอ้างที่มา = เชื่อถือได้
RAG ทำงานยังไง
เบื้องหลังคือ 3 ขั้น ตอบจากเอกสารจริงไม่ใช่เดา
1
เก็บเอกสารเข้าคลัง
อัปโหลดไฟล์ของคุณเข้า Project หรือ NotebookLM ระบบเตรียมให้ค้นได้
2
ค้นส่วนที่เกี่ยว
พอคุณถาม ระบบดึงเฉพาะย่อหน้าที่ตรงคำถามขึ้นมาก่อน ไม่ได้อ่านทั้งเล่ม
3
ตอบโดยอิงเอกสาร
AI สรุปคำตอบจากย่อหน้าที่ดึงมา และอ้างได้ว่ามาจากไฟล์ไหน
เลือกที่เก็บเอกสาร
สามทางที่ทำ RAG บนเอกสารตัวเองได้จริง
📓
NotebookLM
อัปโหลด PDF/เว็บ ถามตอบพร้อมอ้างหน้าเป๊ะ ฟรี
อ้างแม่น
🟣
Claude Project
แนบไฟล์เป็น knowledge ถามตอบต่อเนื่องในบริบทเดียว
ต่อเนื่อง
⌨️
Claude Code
ชี้ทั้งโฟลเดอร์เอกสารในเครื่อง ค้นและตอบข้ามไฟล์ได้
ไฟล์ในเครื่อง
หัวใจของ grounding คือ ตอบเฉพาะจากเอกสารที่ให้ ถ้าในไฟล์ไม่มี ต้องสั่งให้ AI บอกว่าไม่พบ ไม่ใช่เดาเอาเอง
ลองเลยจับมือทำ
- เข้า
notebooklm.google.comกด Create new แล้ว Add sources อัปโหลด PDF เช่น คู่มือหรือสัญญาของคุณ - รอระบบประมวลผลไฟล์เสร็จ จะเห็นสรุปและคำถามแนะนำขึ้นมาอัตโนมัติ
- พิมพ์คำถามในช่องแชต ด้านล่างเป็นตัวอย่างที่บังคับให้ตอบเฉพาะจากเอกสารพิมพ์ Prompt นี้
ตอบจากเอกสารที่ฉันอัปโหลดเท่านั้น ห้ามใช้ความรู้ภายนอก คำถาม: [คำถามของคุณ เช่น นโยบายคืนเงินมีเงื่อนไขอะไรบ้าง] อ้างอิงหน้าหรือหัวข้อที่นำมาตอบด้วย ถ้าในเอกสารไม่มีข้อมูล ให้ตอบว่า ไม่พบในเอกสาร - กดที่ตัวเลขอ้างอิงในคำตอบ เพื่อเด้งไปดูข้อความต้นทางในไฟล์ ตรวจว่าตรงจริง
ลองใช้ Prompt นี้ (บังคับ grounding)
ใช้เฉพาะข้อมูลจากเอกสารที่แนบไว้ตอบคำถามนี้
คำถาม: [คำถามของคุณ]
รูปแบบคำตอบ:
- คำตอบสั้น ๆ ตรงประเด็น
- อ้างที่มา (ชื่อไฟล์ / หน้า / หัวข้อ)
- ถ้าเอกสารไม่มีข้อมูลพอ ให้ตอบว่า ไม่พบในเอกสาร อย่าเดา
สรุปเวิร์กช็อป
- RAG คือ AI ค้นย่อหน้าที่เกี่ยวจากไฟล์คุณก่อน แล้วจึงตอบ ไม่ได้เดา
- บังคับให้ตอบเฉพาะจากเอกสารและอ้างที่มา จะได้ตรวจย้อนได้
- ไฟล์เป็นเอกสารใช้ NotebookLM, ถ้าไฟล์อยู่เป็นโฟลเดอร์ในเครื่องใช้ Claude Code
แบบทดสอบท้ายเวิร์กช็อป
ลองตอบดู แล้วระบบจะเฉลยให้ทันที
ข้อ 1.RAG หรือ grounding ต่างจากการถาม AI ทั่วไปยังไง?
เฉลย: RAG ดึงข้อความจากเอกสารของคุณมาเป็นฐานคำตอบ ทำให้ตรงและตรวจที่มาได้
ข้อ 2.ควรสั่ง AI อย่างไรเมื่อคำตอบไม่มีอยู่ในเอกสาร?
เฉลย: การสั่งให้ตอบว่าไม่พบป้องกัน AI แต่งคำตอบที่ไม่มีในไฟล์จริง