ย้อนกลับไปยังบริการ
ระบบเอเจนต์ AI และ RAG สำหรับองค์กร

ระบบปัญญาประดิษฐ์
สำหรับองค์กร

เปลี่ยนข้อมูลนิ่งในองค์กรให้กลายเป็น 'ผู้เชี่ยวชาญ AI' ที่พร้อมช่วยตัดสินใจและทำงานแทนคุณ ด้วยระบบ RAG อัจฉริยะที่แม่นยำสูงสุด พร้อมการอ้างอิงแหล่งที่มาที่ตรวจสอบได้จริง

การควบคุมเอเจนต์ (Agentic Orchestration)
ขั้นตอนที่ 01
คำถามที่ซับซ้อน (Complex Query)
วิเคราะห์ความเสี่ยงธุรกิจพลังงาน 2026...
แยกงานย่อย ↓
แนวโน้มตลาด
งบการเงิน
Processing...
Processing...
การย่อยคำถาม (Decomposition)
วิเคราะห์คำถามที่ซับซ้อน แตกเป็นงานย่อย (Sub-queries)
Step 01

ระบบควบคุมเอเจนต์ (Orchestrator)

การวางแผนและแตกงานย่อยของ AI เพื่อประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนให้รวดเร็วและแม่นยำที่สุด

RAG Experience Simulator

ทดสอบการสืบค้นข้อมูลจริงในสถานการณ์ที่แตกต่างกัน

Aetox AI

ฐานความรู้ที่ใช้งานอยู่ (Active Knowledge Base)

RAG Engine v2.4
พนักงานระดับ Manager ขึ้นไป สามารถเบิกงบประกันสุขภาพเพิ่มเติมนอกเหนือจากสวัสดิการพื้นฐานได้หรือไม่?
ตามนโยบายสวัสดิการปี 2567 พนักงานระดับ Manager (Grade M1 ขึ้นไป) สามารถเบิก 'Executive Health Top-up' ได้เพิ่มเติมสูงสุด 20,000 บาท/ปีครับ เงื่อนไขการเบิก: 1. ใช้ฟอร์ม B-02 (Special Benefits) 2. แนบใบเสร็จฉบับจริงจากสถานพยาบาลในเครือ Partner 3. ต้องดำเนินการภายใน 30 วันนับจากวันที่ระบุในใบเสร็จครับ
อ้างอิง: Employee_Benefits_2024.pdf (ส่วนที่ 4.3, หน้า 28)

1. ระบบควบคุมเอเจนต์ (Agentic Orchestrator)

ระบบควบคุมอัจฉริยะที่ทำหน้าที่เป็น 'หัวหน้าทีม' ในการรับโจทย์จากผู้ใช้ และวางแผนการสืบค้นข้อมูลอย่างเป็นระบบ

การแตกโจทย์อัจฉริยะ

แตกปัญหาใหญ่เป็นโจทย์ย่อยหลายมิติ เพื่อการหาคำตอบที่ลึกและกว้างกว่า AI ทั่วไป (Query Decomposition)

กระบวนการคิดทบทวน (Reasoning Loop)

AI จะทำการทบทวนคำตอบของตัวเองก่อนแสดงผล เพื่อให้มั่นใจว่าตรรกะถูกต้องและครบถ้วนตามความต้องการ

การจัดการเครื่องมืออัตโนมัติ

ความสามารถในการเลือกใช้เครื่องมือ (Tools) หรือช่องทางเชื่อมต่อ (API) ภายนอกเพื่อหาข้อมูลเพิ่มเติมมาเสริมคำตอบให้สมบูรณ์

การควบคุมเอเจนต์ (Agentic Orchestration)
ขั้นตอนที่ 01
คำถามที่ซับซ้อน (Complex Query)
วิเคราะห์ความเสี่ยงธุรกิจพลังงาน 2026...
แยกงานย่อย ↓
แนวโน้มตลาด
งบการเงิน
Processing...
Processing...
การย่อยคำถาม (Decomposition)
วิเคราะห์คำถามที่ซับซ้อน แตกเป็นงานย่อย (Sub-queries)

2. สถาปัตยกรรม RAG ระดับองค์กร

วางระบบสืบค้นข้อมูลความรู้ (Retrieval-Augmented Generation) ที่รัดกุม ปลอดภัย และรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ขององค์กร

การดึงความรู้เชิงความหมาย

ใช้การแปลงข้อมูลเป็นพิกัดความหมาย (Vector Embeddings) เพื่อให้ AI เข้าใจความหมายของคำถาม ไม่ใช่แค่การจับคู่คำสำคัญ

ฐานข้อมูลเวกเตอร์ส่วนตัว

จัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลเวกเตอร์ส่วนตัว (Private Vector Database) ที่มีความปลอดภัยสูง และรองรับการค้นหาที่รวดเร็วระดับมิลลิวินาที

การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์

ระบบที่สามารถอัปเดตข้อมูลความรู้ใหม่ๆ เข้าสู่สมองกล AI ได้ทันทีโดยไม่ต้องผ่านกระบวนการเทรนใหม่ (Re-training)

การสืบค้นข้อมูลแม่นยำสูง (Hybrid Retrieval)
ขั้นตอนที่ 01
คำถาม (Query)
AI จำลองคำตอบล่วงหน้า
เวกเตอร์สมมติ (Hypothetical Vector)
99.2%
HyDE Embedding
จำลองคำตอบล่วงหน้าเป็นเป้าหมายเวกเตอร์ (Vector Target)

3. ระบบประเมินความแม่นยำ (Truth & Faithfulness)

กลไกการตรวจสอบที่เข้มงวดเพื่อป้องกัน AI สร้างข้อมูลเท็จ (Hallucination) และเพื่อให้มั่นใจว่าทุกคำตอบอ้างอิงจากความจริงเท่านั้น

การระบุแหล่งอ้างอิง

ระบุแหล่งที่มา หน้าเอกสาร และบรรทัดอ้างอิงอย่างชัดเจน ตรวจสอบย้อนหลังได้ 100% ในทุกคำตอบ

ระบบป้องกันข้อมูลบิดเบือน

มีกลไกตรวจสอบและจำกัดขอบเขตข้อมูล (Grounding) ป้องกัน AI สร้างคำตอบเองนอกเหนือจากฐานข้อมูลที่กำหนด

การปรับแต่งบุคลิกให้เข้ากับแบรนด์

ปรับแต่งโทนการตอบโต้ให้เข้ากับแบรนด์หรือสไตล์ของผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านในธุรกิจของคุณ

การสังเคราะห์เชิงกลยุทธ์
ขั้นตอนที่ 01
ผู้วางแผนกลยุทธ์
Active
นักวิเคราะห์ความเสี่ยง
Active
Adaptive Role-Playing
AI สวมบทบาทผู้เชี่ยวชาญตามโจทย์ที่ได้รับ

เส้นทางการสร้างสมองกล AI

ท่อส่งข้อมูลความรู้ (Knowledge Pipeline)

จากข้อมูลดิบในองค์กร สู่ระบบเอเจนต์อัจฉริยะที่พร้อมทำงานแทนคุณในทุกแผนก

01
ขั้นตอนที่ 01

การนำเข้าข้อมูล (Data Ingestion)

เชื่อมต่อข้อมูลดิบจากหลายแหล่ง (PDF, SQL, API) เข้าสู่ระบบ

หลายแหล่งข้อมูลซิงค์อัตโนมัติ
รูปแบบ:เปิดใช้งาน OCR
การซิงค์:ตามกำหนดเวลา
เชื่อมต่อแล้ว
02
ขั้นตอนที่ 02

การฝังข้อมูลเชิงประสาท (Neural Embedding)

ย่อยข้อมูลและแปลงเป็นพิกัดความหมาย (Vector) เพื่อให้ AI เข้าใจบริบท

ประมวลผลด้วย GPUเชิงความหมาย
เอนจิน:Ada-002 / กำหนดเอง
การย่อย:เชิงความหมาย
ความหน่วง:< 50ms
03
ขั้นตอนที่ 03

การจัดเก็บเวกเตอร์ (Vector Storage)

จัดเก็บความรู้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์ส่วนตัวที่มีความปลอดภัยสูง

การเข้ารหัสแยกส่วน
ผู้ให้บริการ:คลาวด์ส่วนตัว
ความปลอดภัย:AES-256
ได้รับการป้องกัน
04
ขั้นตอนที่ 04

อินเทอร์เฟซเอเจนต์ (Agentic Interface)

เปิดใช้งานเอเจนต์เพื่อดึงข้อมูลมาตอบโต้และสังเคราะห์ผลลัพธ์

LLM-Opsการเรียกใช้เครื่องมือ
ผู้ควบคุม:Aetox Core
อินเทอร์เฟซ:พร้อมใช้งาน
ความแม่นยำ:99.9%

"ระบบได้รับการออกแบบตามมาตรฐานความปลอดภัยระดับองค์กร เพื่อปกป้องสินทรัพย์ทางปัญญาของคุณ"

จำลองความคุ้มค่า AI ROI Simulator

วิเคราะห์ความคุ้มค่าจากการนำ AI Agent เข้ามาใช้ในธุรกิจของคุณ เมื่อเทียบกับแรงงานมนุษย์และต้นทุนที่ลดลงอย่างชัดเจน

Currency Setting
ข้อมูลพื้นฐาน
500
3 คน
฿30,000
15 นาที
฿800
งบประมาณลงทุน AETOX
฿45,000
฿15,000

ขีดความสามารถที่เพิ่มขึ้น

5 เท่า

AI สามารถทำงานแทนพนักงาน 3 คน และรองรับได้ถึง 96 เคส/วัน

เงินที่ประหยัดได้ / เดือน

฿75,000

ลดต้นทุนจากแรงงานมนุษย์ ฿90,000 ต่อเดือน

เวลาที่ได้คืนมา

2,750 ชม.

เวลาที่พนักงานสามารถไปโฟกัสงานสำคัญ

กำไรสุทธิรวม / ปี

86,224,800฿ / ปี

มูลค่าทางธุรกิจที่เพิ่มขึ้นหลังจากหักค่าใช้จ่าย AI แล้ว

ระยะเวลาคืนทุน
0.0เดือน
ROI ต่อปี
38,322%
สถานะ
24/7

Enterprise RAG Technology

Architecture & Capabilities

ความปลอดภัยของข้อมูลสูงสุด

ข้อมูลองค์กรของคุณจะไม่ถูกนำไปใช้เทรนโมเดลสาธารณะ มั่นใจได้ในความเป็นส่วนตัว 100%

การอัปเดตความรู้แบบเรียลไทม์

ไม่ต้องเทรนโมเดลใหม่ เพียงแค่อัปโหลดเอกสาร AI ก็พร้อมตอบข้อมูลล่าสุดทันที

การประมวลผลแบบเอเจนต์ (Agentic)

AI ไม่ได้แค่ตอบคำถาม แต่สามารถคิด วางแผน และเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

FeaturesGeneral AIAETOX RAG
ความแม่นยำของข้อมูลปานกลาง (อาจสร้างข้อมูลเท็จ)สูงมาก (อ้างอิงฐานความรู้จริง 100%)
การอ้างอิงแหล่งที่มาไม่มี หรือไม่ชัดเจนระบุหน้าและบรรทัดที่อ้างอิงชัดเจน
ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลมักใช้เทรนโมเดลสาธารณะจัดเก็บในฐานข้อมูลเวกเตอร์ส่วนตัว
ความเร็วในการอัปเดตความรู้ต้องรอเทรนโมเดลใหม่ (หลายเดือน)อัปเดตได้ทันที (นาทีต่อนาที)
Comparison based on enterprise standards

พร้อมวางรากฐาน อัจฉริยะ ให้ธุรกิจคุณหรือยัง?

เลือกก้าวต่อไปที่เหมาะกับเป้าหมายของคุณ

จ้างเราทำระบบ AI Agents สิ

ให้เราออกแบบและวางระบบ AI Agents ระดับองค์กรที่แม่นยำ ปลอดภัย และปรับแต่งมาเพื่อแก้ปัญหาธุรกิจของคุณโดยเฉพาะ

ปรึกษาเรา
Aetox LogoAETOX

ชยพล พรมสะวะนา (Chayaopol Promsavana)

ผู้ก่อตั้งและสถาปนิกวางระบบ (Founder & System Architect) | เจ้าของเหรียญทอง AI ระดับชาติ

ประจำสำนักงานจังหวัดน่าน (Base in Nan) — ให้บริการทั่วประเทศและทั่วโลก

ข้อมูลการติดต่อ

ช่องทางการติดตาม

© 2026 AETOX.DEV — สงวนลิขสิทธิ์ ออกแบบและพัฒนาโดย ชยพล พรมสะวะนา