3 กลยุทธ์การนำ LLM มาใช้เพิ่มศักยภาพในการแข่งขันให้กับธุรกิจ

Large language model หรือ LLM เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่มาแรง และได้เข้ามาเปลี่ยนวิธีการทำงานของธุรกิจให้มีประสิทธิภาพได้มากยิ่งขึ้น เปรียบเสมือนกับมีผู้ช่วยส่วนตัวที่สามารถช่วยค้นหา และตอบคำถามได้ในทุกเรื่อง ตั้งแต่ช่วยเขียนอีเมล แปลภาษา คิดไอเดียทางการตลาด เขียนโค้ด และอื่นๆ อีกมากมาย ด้วยความสามารถของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ได้รับการเทรนจากข้อมูลที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ตเป็นจำนวนมาก ทำให้สามารถสร้างคอนเทนต์ หรือเนื้อหาใหม่ๆ ตามคำสั่ง หรือ Prompt ที่ผู้ใช้งานพิมพ์เข้ามาได้อย่างสะดวก และรวดเร็ว

จึงทำให้เครื่องมือ LLM ชื่อดังอย่าง ChatGPT จาก Open AI Gemini จาก Google Meta-Llama จาก Meta หรือ Claude จาก Anthropic ได้เข้ามาเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับธุรกิจในการนำไปใช้งาน และต่อยอดในการสร้างแอปพลิเคชันของธุรกิจ แต่ก็ต้องบอกว่าเครื่องมือ LLM ที่มีอยู่ในปัจจุบันนั้นไม่ได้เป็นเครื่องมือ หรือซอฟต์แวร์สำเร็จรูปที่เพียงแค่สมัครชำระเงิน และจะสามารถนำมาใช้งานกับธุรกิจได้ในทันที ยังจำเป็นต้องมีการปรับแต่ง หรือ Fine-tune ระบบบางอย่างเพื่อให้สามารถนำ LLM มาใช้งานกับธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ และปลอดภัยมากยิ่งขึ้น

ในบทความนี้เราจะมาแนะนำ 3 กลยุทธ์สำคัญที่จะช่วยให้ธุรกิจนำ LLM มาใช้งานได้อย่างปลอดภัยและได้ผลดี เพื่อเพิ่มศักยภาพให้กับธุรกิจได้ดีมากยิ่งขึ้น

3 กลยุทธ์สำคัญในการนำ LLM มาใช้งานกับธุรกิจ

1. การควบคุมการใช้ Token

LLM ที่มีการให้บริการในปัจจุบันผ่าน API ที่สามารถเชื่อมต่อให้เป็น Chatbot ขององค์กรได้มีการคิดค่าบริการตามการใช้ token ซึ่งจะขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูลในตัวคำถามหรือคำสั่ง (prompt) ที่เราส่งให้กับ bot ไม่ว่าจะเป็นตัวจำนวนคำใน prompt ไฟล์ที่แนบ รูปภาพที่ส่งไปด้วย ยิ่งมีคำสั่งกำกับไปมากเท่าไหร่ ปริมาณของ token ที่ใช้งานก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น ทำให้ค่าใช้จ่ายการใช้งานสูงขึ้นตามไปด้วย นอกจากนี้คำตอบ (response) ที่ตัว LLM ส่งกลับมาก็กินปริมาณ token ด้วยเช่นกัน อีกทั้ง LLM แต่ละตัวที่มีความสามารถที่แตกต่างกัน ทำให้มีอัตราค่าใช้บริการที่แตกต่างกันอีกด้วย

การให้ผู้เชี่ยวชาญมาช่วยในการทำ Prompt engineering นอกจากจะทำให้ผลการทำงานของ LLM ดีขึ้นแล้ว ยังสามารถช่วยควบคุมปริมาณการใช้งาน LLM ในแต่ละสถานการณ์ได้ดีมากขึ้นด้วย งานบางอย่าง LLM ตัวที่มีราคาถูกกว่าอาจจะตอบโจทย์แล้ว ในขณะที่ลักษณะงานบางอย่างจำเป็นต้องใช้ LLM ที่มีความสามารถสูงกว่า และราคาแพงกว่า แต่การทำ Prompt engineering ที่ชาญฉลาด และการเลือกเครื่องมือ LLM ที่เหมาะสมจากประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญจะทำให้ธุรกิจควบคุมค่าใช้จ่ายได้ดีมากยิ่งขึ้นโดยที่การใช้งานยังได้ผลที่ดีอยู่

นอกจากนี้ยังมีเทคนิคการทำ RAG (Retrieval Augmented Generation) ที่มีการนำคำสั่ง หรือคำถามเข้าไปหาเนื้อหาในฐานข้อมูลก่อน ก่อนที่จะนำเนื้อหาเหล่านั้นเพียงบางส่วนไปให้กับ LLM ทำการวิเคราะห์ และใช้ตอบเป็นคำตอบสุดท้าย ซึ่งนอกจากจะช่วยเรื่องความแม่นยำด้านข้อมูลแล้ว ยังช่วยประหยัดปริมาณข้อมูล (และ tokens) ที่ต้องส่งให้กับ LLM เพื่อใช้ในการตอบได้อีกด้วย

2. การเพิ่ม Performance ของ LLM ให้ทำงานได้ดีขึ้น

ข้อมูลบางประเภท เช่น ตาราง, process workflow, แค็ตตาล็อกสินค้า และ task งานบางอย่าง เช่น การเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ การให้คำแนะนำสินค้า มีความเฉพาะตัว และกึ่งมีโครงสร้างจำเพาะของข้อมูล ที่ทำให้การใช้งานเครื่องมือ LLM แบบสำเร็จรูป อาจไม่ได้คำตอบที่แม่นยำ หรือคำตอบที่ดีมากนัก การจัดการข้อมูลดังกล่าวให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมพร้อมนำไปใช้งาน หรือการสร้างกระบวนการทำงานให้ LLM สามารถตอบได้ดีมากยิ่งขึ้นจะช่วยเพิ่มความแม่นยำ และพึงพอใจในการใช้งาน และจำเป็นต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญที่มาช่วยสร้างความแตกต่างในการใช้งานมากกว่าแค่การนำ LLM และเครื่องมือสำเร็จรูปมาใช้

นอกจากนี้เทคนิคการทำ RAG (Retrieval Augmented Generation) ก็เป็นวิธีหนึ่งที่ทำให้ LLM ทั่วไป มีความสามารถในการตอบคำถามเฉพาะของธุรกิจได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น ลดการตอบผิดที่เป็น hallucination หรือการแต่งเรื่อง สิ่งเหล่านี้เป็นเทคนิคจำเพาะที่มักจะไม่ได้ตรงไปตรงมานักสำหรับผู้ใช้เครื่องมือมาตรฐานของผู้ให้บริการ LLM

3. การเพิ่ม Guardrail และ Data privacy

แม้ว่า LLM ทุกตัวจะมีการทำ Guardrail หรือการป้องกันความอันตราย หรือการผิดจริยธรรมที่อาจเกิดขึ้นในคำตอบของการใช้งาน LLM และมีการพัฒนาให้ดีและรัดกุมขึ้นอยู่เสมอ Guardrail บางประเภทมีความจำเพาะที่อยู่นอกเหนือขอบเขตของ LLM เหล่านี้ หรืออาจมีบริบททางสังคมที่เหมาะสมกว่าตามที่องค์กรนั้น ๆ ให้ความสำคัญ เช่น การไม่พูดถึงสถาบันพระมหากษัตริย์ การไม่พูดถึงคู่แข่งไม่ว่าจะในทางที่ดีหรือไม่ดี หรือแม้แต่เรื่องการระแวดระวังข้อมูลส่วนบุคคล และข้อมูลอ่อนไหวทางธุรกิจขององค์กรที่อาจบังเอิญหลุดออกไป 

สิ่งเหล่านี้เป็นสิ่งจำเป็นที่ธุรกิจต้องคำนึงถึงในการนำ LLM ไปใช้กับการให้บริการในวงกว้าง โดยเฉพาะกับลูกค้าซึ่งมีความเป็นสาธารณะ ผู้เชี่ยวชาญที่สามารถให้คำแนะนำถึงวิธีป้องกันความผิดพลาดต่างๆ ที่อาจจะเกิดขึ้นได้ การทำ Guardrail ที่สามารถ Customize ได้ตามความต้องการของธุรกิจไม่ใช่สิ่งสำเร็จรูป การกำหนดสิทธิ์ว่าข้อมูลองค์กรส่วนไหนสามารถนำไปตอบได้กับลูกค้าภายนอกองค์กรได้ และส่วนไหนเป็นเรื่องที่ใช้เฉพาะในองค์กรเท่านั้น เป็นส่วนหนึ่งของโซลูชันการทำ AI chatbot ที่จำเป็นต้องมี และต้องอาศัยความสามารถ รวมไปถึงประสบการณ์ในการทำระบบเทคโนโลยีดังกล่าว เพื่อความปลอดภัยในการนำ LLM ใช้งานจริง

ประโยชน์ของการนำ LLM มาใช้งานกับธุรกิจ

LLM ได้เข้ามาเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานให้กับธุรกิจ และเหตุผลที่ธุรกิจยุคใหม่ควรนำ LLM มาใช้งานกับธุรกิจมีหลากหลายมิติ ดังต่อไปนี้

1. LLM ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานภายในองค์กร

LLM จะช่วยลดภาระงานแมนนวลลบางอย่างให้กับพนักงาน ทำให้พนักงานทำงานได้อย่างรวดเร็วมากยิ่งขึ้น เช่น การเขียนอีเมล การสรุปข้อมูล การคิดคอนเทนต์การตลาด การเขียนโค้ด เมื่อได้ข้อมูล หรือไอเดียเบื้องต้นจาก ChatGPT แล้วทำให้พนักงานสามารถนำไอเดียเหล่านี้ไปต่อยอดเพื่อสร้างสรรค์เป็นชิ้นงานต่อได้ ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาการทำงาน ทำให้พนักงานมีเวลาทำงานด้านอื่นๆ มากยิ่งขึ้น

2. LLM ช่วยยกระดับการให้บริการลูกค้า

เมื่อนำ AI Chatbot มาใช้ร่วมกับ LLM ทำให้ธุรกิจสามารถตอบคำถาม และให้บริการลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมงแบบเรียลไทม์ โดยที่สามารถนำ LLM มาใช้เพื่อให้ AI Chatbot สามารถพูดคุยกับลูกค้าได้อย่างเป็นธรรมชาติเหมือนกับพูดคุยกับพนักงาน และทำให้เข้าใจบริบทของบทสนทนากับลูกค้าได้ดีมากยิ่งขึ้น

3. LLM ช่วยให้ธุรกิจวิเคราะห์ข้อมูล และตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น

การนำ LLM มาใช้ร่วมกับระบบจัดการความรู้ภายในองค์กร หรือ Knowledge management นอกจากจะทำให้ธุรกิจสามารถรวบรวมข้อมูลไว้อยู่ในที่เดียวกันแล้วนั้น ยังช่วยให้พนักงานสามารถค้นหาข้อมูลได้ง่ายมากยิ่งขึ้น และนำข้อมูลไปใช้ต่อยอดได้อย่างสะดวก และรวดเร็ว อีกทั้งยังต่อยอดเป็นระบบค้นหาข้อมูลที่ให้ลูกค้าสามารถเข้ามาค้นหาข้อมูล หรือคำตอบที่ต้องการเกี่ยวกับสินค้า และบริการได้เช่นกัน

4. LLM ช่วยสร้างคอนเทนต์ใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว

เนื่องจาก LLM ได้รับการเทรนจากข้อมูลที่มีอยู่เป็นจำนวนมากบนอินเทอร์เน็ต และสามารถนำมาประมวลผลเพื่อสร้างเป็นคอนเทนต์ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือวิดีโอใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาในการคิด และพัฒนาคอนเทนต์ไปได้มาก แต่ในขณะเดียวกันผู้ใช้งานเองก็ควรจะตรวจสอบข้อมูลก่อนนำไปใช้งานอยู่เสมอ หรือนำไอเดียที่ได้จาก LLM มาต่อยอดเพื่อสร้างเป็นชิ้นงานที่ตอบโจทย์ธุรกิจได้ดีมากยิ่งขึ้น

ต้องการนำ LLM ไปใช้งานกับธุรกิจ

เนื่องจากเครื่องมือ LLM ที่มีอยู่ในตลาดปัจจุบันนั้นยังจำเป็นต้องมีการนำมาปรับ หรือ Fine-tune ให้เข้ากับกระบวนการทำงานของแต่ละธุรกิจ จึงทำให้ธุรกิจจำเป็นต้องหาผู้เชี่ยวชาญด้าน LLM ที่เข้าใจถึงขั้นตอนการทำงานของเครื่องมือ LLM และขั้นตอนการทำงานของธุรกิจ เพื่อให้ธุรกิจสามารถนำ LLM มาใช้ได้อย่างปลอดภัย และเกิดประโยชน์สูงสุด

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