5 คำถามที่พบบ่อยกับการนำ LLM ไปใช้งานกับธุรกิจ

Large language model หรือ LLM เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เป็นเทคโนโลยีสำคัญที่อยู่เบื้องหลังเครื่องมือ Generative AI ชื่อดังไม่ว่าจะเป็น ChatGPT, Gemini, Meta-Llama, Claude และอื่นๆ ให้สามารถสร้างโต้ตอบ และสร้างคอนเทนต์ต่างๆ ตามที่ผู้ใช้งานพิมพ์คำสั่ง หรือ Prompt เข้ามาได้อย่างตรงจุด และมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นนำ LLM ไปใช้เป็น AI-Chatbot ในการตอบคำถามลูกค้า และพนักงานภายในองค์กร สร้างคอนเทนต์ทางการตลาด เขียนอีเมลหาลูกค้า แปลภาษา เขียนโค้ด และอื่นๆ 

แต่ในขณะเดียวกันธุรกิจเองก็ยังคงมีคำถาม หรือข้อกังวลในบางประเด็นเกี่ยวกับการนำ LLM ไปใช้งานกับธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องความพร้อมในการนำ LLM ไปใช้งาน จนถึงเรื่องของความปลอดภัยขอของข้อมูล ในบทความนี้เราจะมาไขข้อข้องใจในการนำ LLM ไปประยุกต์ใช้งานกับธุรกิจซึ่งเป็นคำถามที่ลูกค้าของทางไอเจ็นเองได้สอบถามกันมาอยู่บ่อยๆ 

รวมคำถามยอดฮิตในการนำ LLM ไปใช้งานกับธุรกิจ

1. LLM เป็นเครื่องมือสำเร็จรูปที่นำมาใช้งานกับธุรกิจได้ทันทีเลยหรือไม่?

สำหรับการทำงานกับข้อมูลของธุรกิจเอง เครื่องมือ LLM ไม่ได้เป็นเครื่องมือสำเร็จรูปที่สามารถนำมาใช้งานได้เลยทันทีโดยที่ไม่ต้องมีการปรับแต่ง หรือ Customize เพิ่มเติมเพื่อให้สามารถตอบคำถาม หรือให้ข้อมูลเฉพาะของธุรกิจได้อย่างตรงจุด เนื่องจากโมเดล LLM นั้นได้รับการเทรนจากข้อมูลที่มีอยู่หลากหลายบนอินเทอร์เน็ตซึ่งทำให้สามารถตอบคำถามข้อมูลทั่วไปได้ดี แต่ถ้าหากเป็นข้อมูลเฉพาะของแต่ละธุรกิจนั้นจำเป็นต้องมาเทรนโมเดล LLM ด้วยข้อมูลเฉพาะของธุรกิจ เช่น คำศัพท์เฉพาะ ข้อมูลเชิงลึกของธุรกิจ และปรับแต่ง (Customize) ให้ตอบโจทย์กับความต้องการของแต่ละธุรกิจ 

อีกวิธีหนึ่งสำหรับการออกแบบการควบคุมข้อมูลที่เครื่องมือ LLM อย่าง ChatGPT จะนำไปใช้ในการตอบคำถาม คือ เทคนิค Retrieval Augmented Generation หรือ RAG ที่จะทำให้ธุรกิจมั่นใจได้ว่า LLM จะนำข้อมูลที่ได้กำหนดไว้ไปใช้ในการตอบคำถามเท่านั้น ซึ่งนอกจากจะเป็นการทำให้ LLM ตอบคำถามหรือใช้งานข้อมูลของธุรกิจในการประมวลผลแล้ว ยังสามารถช่วยป้องกันการแต่งเรื่อง (Hallucinations) หรือป้องกันการนำเสนอข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาต หรือข้อมูล Sensitive ทำให้การนำ LLM มาใช้ควบคู่กับเทคนิค RAG จึงเป็นเรื่องที่จำเป็นสำหรับธุรกิจเพื่อให้ LLM สามารถตอบคำถาม และให้ข้อมูลผู้ใช้งาน หรือลูกค้าได้อย่างตรงจุด และแม่นยำมากยิ่งขึ้น จึงเป็นที่มาที่ทำให้ธุรกิจจำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญทางด้าน AI และ LLM มาช่วยในการให้คำแนะนำ และออกแบบการใช้งานเครื่องมือ LLM เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการนำ LLM มาใช้งานกับธุรกิจได้มากยิ่งขึ้น

2. ในปัจจุบัน LLM มักนำใช้งานกับธุรกิจในรูปแบบใดมากที่สุด

ในปัจจุบันธุรกิจสามารถนำ LLM หรือ Large language model มาใช้งานได้ในหลากหลายด้าน ตั้งแต่การให้บริการลูกค้า การตลาดและการขาย การวิเคราะห์ และสืบค้นข้อมูล การสร้าง และสรุปข้อมูลรายงาน ไปจนถึงการจัดการข้อมูลภายในองค์กร โดยเราจะขออธิบายถึงรูปแบบการใช้งานที่ได้รับความนิยมจากธุรกิจค่อนข้างมากอันหนึ่ง นั่นคือการนำ LLM มาใช้ในการให้บริการลูกค้า ซึ่ง Use case ที่เราพบบ่อย มีดังต่อไปนี้

• AI Chatbot : LLM สามารถนำมาใช้เพิ่มศักยภาพของ AI Chatbot เพื่อให้สามารถตอบคำถาม และให้ข้อมูลลูกค้าได้อย่างแม่นยำ และเป็นธรรมชาติได้มากยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการตอบคำถามเกี่ยวกับข้อมูลสินค้า และบริการ รวมถึงคำถามเฉพาะของธุรกิจ อีกทั้ง LLM ยังสามารถช่วยจัดการกับคำขอของลูกค้าบางอย่างให้ได้แบบอัตโนมัติ เช่น การทำรายการสั่งซื้อ หรือการให้คำปรึกษาเฉพาะด้าน ที่จะช่วยลดภาระงานบางอย่างให้กับพนักงานได้
• ระบบค้นหาข้อมูลภายในองค์กร : อีกทั้งธุรกิจสามารถนำ LLM มาพัฒนาต่อยอดเป็นระบบค้นหาข้อมูลภายในองค์กรเพื่อให้พนักงานใช้ในการค้นหาข้อมูลได้อย่างสะดวก และรวดเร็ว รวมถึงนำไปเชื่อมต่อกับ AI Chatbot และเว็บไซต์ของธุรกิจเพื่อใช้ในการตอบคำถามลูกค้าได้แบบเรียลไทม์เช่นกัน

3. แนวทางในการนำ LLM ไปเชื่อมต่อกับระบบซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ในองค์กรมีอะไรบ้าง?

การนำ LLM ไปใช้งานกับธุรกิจนั้นส่วนใหญ่แล้วมักจะเป็นการนำไปใช้ร่วมกับระบบซอฟต์แวร์ที่ธุรกิจมีใช้งานอยู่แล้ว ทำให้การนำ LLM ไปเชื่อมต่อกับระบบซอฟต์แวร์ของธุรกิจจึงจำเป็นต้องคำนึงถึงหลายปัจจัย เริ่มต้นจากการกำหนดเป้าหมาย และวัตถุประสงค์ในการนำ LLM มาใช้งานว่าต้องการนำ LLM มาใช้เพื่อยกระดับการให้บริการลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูล หรือยกระดับประสิทธิภาพการทำงาน เพื่อให้ธุรกิจสามารถออกแบบการใช้งาน และเชื่อมต่อ LLM เข้ากับซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ได้อย่างตรงจุดมากยิ่งขึ้น

สเตปถัดไปจะเป็นเรื่องของการเลือกเครื่องมือ LLM เนื่องจากเครื่องมือ LLM แต่ละตัวมีความสามารถ และค่าใช้จ่ายที่แตกต่างกันออกไป ซึ่งปัจจัยที่ต้องคำนึงในการเลือกใช้ LLM นอกเหนือจากเรื่องประสิทธิภาพ และค่าใช้จ่ายแล้วนั้นจะมีเรื่องของการรองรับ API สำหรับการเชื่อมต่อกับระบบที่มีอยู่ ความสามารถในการรองรับการปรับ Fine-tuning ซึ่งหากธุรกิจต้องการจะปรับโมเดลให้ตรงกับบริบทของข้อมูลเฉพาะของธุรกิจควรจะเลือกเครื่องมือ LLM ที่รองรับการปรับ  Fine-tuning ได้ รวมไปถึงรูปแบบที่จะนำ LLM มาใช้งานภายในองค์กรว่าต้องการจะใช้เป็นแบบ On cloud หรือ On premise 

นอกจากนั้นยังต้องดูเรื่องการจัดการข้อมูลที่ต้องให้ LLM นำไปใช้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นการเข้าถึงฐานข้อมูลของธุรกิจที่อาจต้องมีการวางแผนการเข้าถึงข้อมูลอย่างปลอดภัย และเป็นไปตามข้อกำหนดขององค์กร การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล และการจัดการข้อมูลส่วนบุคคล รวมถึงหลังจากได้ทำการเชื่อมต่อระบบ LLM เข้ากับซอฟต์แวร์ของธุรกิจแล้วนั้นควรจะมีการทดสอบการใช้งานอย่างละเอียด เพื่อให้มั่นใจว่า LLM สามารถตอบคำถาม และทำงานได้ตามที่ธุรกิจตั้งเป้าหมายไว้ อีกทั้งควรจะมีการดูแลรักษา และตรวจสอบการทำงานของ LLM อยู่เสมอ รวมถึงการอัปเดต และปรับแต่งโมเดลเพื่อตอบโจทย์การเปลี่ยนแปลงของธุรกิจ และเทคโนโลยีในแต่ละช่วงเวลา

4. ความปลอดภัยในการนำ LLM มาใช้งานกับธุรกิจ จะมั่นใจได้อย่างไรว่าข้อมูลจะไม่รั่วไหลออกไป?

ในเรื่องของความปลอดภัยในการนำ LLM มาใช้งานกับธุรกิจนั้นจำเป็นต้องใช้หลายมาตรการร่วมกัน เพื่อลดความเสี่ยงของการรั่วไหลของข้อมูล เทคนิค Retrieval Augmented Generation หรือ RAG  เป็นหนึ่งในเทคนิคสำคัญที่ธุรกิจมักจะนำมาใช้งานเพื่อช่วยกรองข้อมูลไม่ให้ LLM นำข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง หรือข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาต รวมถึงข้อมูลส่วนบุคคลไปใช้ในการตอบคำถาม

การเข้ารหัสข้อมูล  (Data Encryption) เป็นอีกหนึ่งมาตรการที่ธุรกิจควรนำมาใช้ไม่ว่าจะเป็นการเข้ารหัสข้อมูลระหว่างการส่งและจัดเก็บ (In-transit & At-rest Encryption) และการเข้ารหัส API Calls รวมไปถึงเรื่องการควบคุมการเข้าถึงข้อมูลด้วยการกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลอย่างชัดเจนที่ควรให้สิทธิ์เฉพาะผู้ใช้หรือระบบที่จำเป็นต้องใช้เท่านั้น จนถึงเรื่องของการควบคุมการส่งข้อมูลกลับภายนอกที่ควรมีการตรวจสอบและกรองข้อมูลที่ LLM สร้างขึ้นก่อนที่จะนำไปใช้งาน และจำกัดการเข้าถึงข้อมูลและการสื่อสารระหว่าง LLM กับระบบอื่น ๆ เพื่อป้องกันไม่ให้ข้อมูลการรั่วไหลหรือส่งข้อมูลออกไปยังบุคคลที่ไม่เกี่ยวข้อง 

นอกจากนั้นยังมีเรื่องของการควบคุมการประมวลผลของ LLM ที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถนำ LLM มาใช้งานอย่างปลอดภัยได้มากยิ่งขึ้นด้วยการจำกัดขอบเขตการประมวลผลของข้อมูลที่จะให้ LLM ใช้ในการประมวลผลไว้อย่างชัดเจน ไม่ว่าจะเป็นการทำ prompt engineering เพิ่มเติมเพื่อกำหนดขอบเขต (“ใช้ข้อมูลที่ให้ไปเท่านั้นอย่างเคร่งครัด”) รวมไปถึงการทำ Guardrails ในการตรวจจับข้อมูลส่วนบุคคลใน input หรือ response จาก LLM การตรวจจับข้อมูลเฝ้าระวังจำเพาะของธุรกิจ ก็จะทำให้มั่นใจได้มากขึ้นกับความปลอดภัยของข้อมูลองค์กร

5. ข้อควรระวังในการนำ LLM มาใช้งานกับธุรกิจมีอะไรบ้าง

ถึงแม้ว่า LLM จะเป็นเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูง และนำไปประยุกต์ใช้งานกับธุรกิจได้หลายรูปแบบ แต่ในขณะเดียวกันการนำ LLM มาใช้งานยังคงมีข้อควรระวังที่สำคัญหลายประการที่ธุรกิจควรคำนึงถึงที่นอกเหนือจากเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลที่ได้กล่าวไปในด้านบน เพื่อให้การใช้งาน LLM เป็นไปอย่างปลอดภัย และได้ประสิทธิภาพสูงสุด

• ความถูกต้องของข้อมูลและผลลัพธ์ (Accuracy and Reliability)

ความแม่นยำของข้อมูลถือเป็นสิ่งที่ธุรกิจให้ความสำคัญเป็นอย่างมาก เนื่องจากส่งผลต่อภาพลักษณ์ของธุรกิจโดยตรง ซึ่งถึงแม้ว่า LLM จะมีความสามารถในการให้ข้อมูล และตอบคำถามได้ในหลากหลายบริบท แต่ยังจำเป็นต้องมีการตรวจสอบความความถูกต้อง และแม่นยำของข้อมูลอยู่เสมอ เพื่อให้ธุรกิจมั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ได้จาก LLM นั้นเป็นข้อมูลที่นำไปใช้งานต่อได้ หรือถ้าหากเป็นคำถามที่มีความซับซ้อน หรือเป็นคำถามเฉพาะของธุรกิจจำเป็นต้องมีการเทรนโมเดลเพิ่มเติมเพื่อให้ LLM สามารถตอบคำถามเฉพาะของธุรกิจได้ดีมากยิ่งขึ้น 

นอกจากนั้นธุรกิจยังจำเป็นต้องมีการอัปเดต และเทรนข้อมูลใหม่ๆ ให้กับ LLM อยู่เสมอ เพื่อให้มั่นใจได้ว่า LLM จะมีข้อมูลล่าสุดที่สามารถนำไปใช้ในการให้ข้อมูล และตอบคำถามพนักงาน หรือลูกค้าได้อย่างถูกต้อง และตรงประเด็นมากที่สุด

• การพึ่งพาเทคโนโลยีมากเกินไป (Over-reliance on Technology)

ถึงแม้ว่า LLM นั้นมีความสามารถที่จะมาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานได้ในหลากหลายได้ แต่ธุรกิจเองไม่ควรจะพึ่งพาเครื่องมือ LLM ในการทำงานเพียงอย่างเดียว แต่ควรนำ LLM มาใช้เป็นตัวช่วยที่จะช่วยให้พนักงาน และผู้บริหารสามารถตัดสินใจ หรือทำงานบางอย่างได้ดีมากยิ่งขึ้น 

รวมไปถึงอย่างที่ AIGEN เองได้มีการเน้นย้ำอยู่เสมอว่าเทคโนโลยี AI และ LLM นั้นไม่ได้เพอร์เฟคเช่นเดียวกับคน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีขั้นตอน Human-in-the-loop ที่ให้พนักงานตรวจสอบข้อมูล หรือผลลัพธ์ที่ได้จากเครื่องมือ LLM ก่อนนำไปใช้งานอยู่เสมอ เพื่อให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลนั้นเป็นข้อมูลที่สามารถนำไปใช้งานต่อได้อย่างปลอดภัย

• ค่าใช้จ่าย และประสิทธิภาพ

แน่นอนว่าการนำ LLM มาใช้เชื่อมต่อเข้ากับระบบขององค์กรนั้นนอกจากจะมีค่าใช้จ่ายการใช้จ่ายที่คิดตาม token ที่ได้ใช้งานจริงแล้วนั้นซึ่งราคาจะแตกต่างกันไปตามประสิทธิภาพ หรือ performance ของแต่ละเจ้า ยังมีเรื่องของค่าใช้ข่ายที่ธุรกิจต้องมาเทรน และปรับแต่งโมเดล LLM เพื่อให้ตอบคำเฉพาะของธุรกิจได้เช่นกัน อีกทั้งรวมไปถึงค่าใช้จ่ายในเรื่องของทรัพยากร ไม่ว่าจะเป็น โครงสร้างพื้นฐานที่ต้องใช้ในการประมวลผล LLM บุคลากรผู้เชี่ยวชาญ และการปรับแต่งระบบ LLM เพื่อให้เชื่อมต่อกับระบบ หรือซอฟต์แวร์ของธุรกิจให้ทำได้งานตามเป้าหมายที่กำหนดไว้ 

จึงทำให้การนำ LLM เข้ามาใช้งานนั้นมีค่าใช้จ่ายที่ธุรกิจต้องประเมินอย่างรอบด้านเพื่อให้มั่นใจได้ว่าการนำ LLM นั้นคุ้มค่ากับเงินลงทุนที่ได้ลงทุนไป รวมถึงการมีผู้เชี่ยวชาญด้าน LLM ที่ช่วยในออกแบบโซลูชัน และเลือกเครื่องมือ LLM ที่เหมาะสมกับการทำงานของธุรกิจ รวมไปถึงช่วยออกแบบกลยุทธ์ที่จะทำให้ธุรกิจนำ LLM มาใช้งานได้อย่างประสบผลสำเร็จเป็นอีกหนึ่งทางเลือกที่ตอบโจทย์กับธุรกิจยุคใหม่

ต้องการนำ LLM ไปใช้งานกับธุรกิจ

เทคโนโลยี LLM หรือ Large language model เป็นเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูง และนำมาเพิ่มขีดความสามารถให้กับการทำธุรกิจยุคใหม่ได้ในหลากหลายด้าน แต่ในขณะเดียวกันธุรกิจจำเป็นต้องมีความเข้าใจถึงจุดแข็ง และข้อจำกัดของเทคโนโลยีนี้เป็นอย่างดี เพื่อทำให้ธุรกิจสามารถนำเครื่องมือ LLM มาใช้ได้อย่างปลอดภัย และเกิดประโยชน์สูงสุด

AIGEN เรามีผู้เชี่ยวชาญด้าน LLM ที่ให้คำปรึกษาการนำ LLM ไปใช้กับธุรกิจตั้งแต่ขั้นตอนการวางแผน การเลือกเครื่องมือ LLM ไปจนถึงการนำ LLM ไปใช้งานให้ประสบผลสำเร็จ ติดต่อเพื่อพูดคุย และปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่