𝗙𝗶𝗲𝗹𝗱 𝗡𝗼𝘁𝗲𝘀: 𝗛𝗼𝘄 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗥𝗔𝗚 𝗛𝗮𝗻𝗱𝗹𝗲𝘀 𝗘𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮

ลูกค้าส่งตั๋วสนับสนุน (support ticket) พวกเขาขอรายละเอียดการรับประกันของเซิร์ฟเวอร์เฉพาะเจาะจงจากโครงการในอดีต นอกจากนี้ยังต้องการเงื่อนไขในสัญญาและข้อมูลติดต่อฝ่ายสนับสนุนในปัจจุบัน

การตอบคำถามนี้เป็นเรื่องยาก เพราะต้องใช้ข้อมูลจากสี่แหล่งที่แตกต่างกัน:

  • CRM สำหรับประวัติลูกค้า
  • ERP สำหรับเงื่อนไขในสัญญา
  • การจัดการสินทรัพย์ (Asset management) สำหรับหมายเลขซีเรียล
  • ระบบ HR สำหรับรายละเอียดพนักงาน

ระบบเหล่านี้ใช้ฐานข้อมูลและสิทธิ์การเข้าถึงที่แตกต่างกัน RAG แบบมาตรฐานจะล้มเหลวในกรณีนี้ เพราะมันจะค้นหาเพียงครั้งเดียวและหยุดทำงานหากไม่พบข้อมูล

Agentic RAG แก้ปัญหานี้โดยการเปลี่ยนการดึงข้อมูล (retrieval) ให้กลายเป็นแผนการทำงาน มันไม่ได้แค่ค้นหา แต่มันคิด ลงมือทำ และตรวจสอบงานของตัวเองด้วย

นี่คือขั้นตอนการทำงาน:

  1. ตัวประสานงาน (The Orchestrator) ระบบจะย่อยคำถามออกเป็นงานย่อยๆ โดยระบุว่าต้องใช้แหล่งข้อมูลใดและงานใดต้องรอผลจากงานอื่น

  2. ตัวปรับแต่งคำสั่งค้นหา (The Query Rewriter) แต่ละระบบใช้ภาษาที่ต่างกัน บางระบบต้องการ SQL บางระบบต้องการการค้นหาด้วยคำสำคัญ (keyword search) ตัวปรับแต่งจะแปลคำถามของผู้ใช้ให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับเครื่องมือแต่ละชนิด

  3. การดึงข้อมูลแบบขนาน (Parallel Retrieval) ระบบจะสอบถามข้อมูลจากหลายแหล่งพร้อมกัน โดยต้องคำนึงถึงความปลอดภัย AI จะเข้าถึงได้เฉพาะข้อมูลที่ผู้ใช้รายนั้นมีสิทธิ์เข้าถึงเท่านั้น

  4. ตัวตรวจสอบความเพียงพอ (The Sufficiency Checker) นี่คือส่วนที่สำคัญที่สุด ระบบจะถามว่า: "ข้อมูลนี้เพียงพอที่จะตอบคำถามหรือไม่?" หากข้อมูลบางส่วนขาดหายไป เช่น ไฟล์แนบ PDF เฉพาะเจาะจง ระบบจะไม่หยุดทำงาน แต่จะสร้างแผนใหม่เพื่อค้นหาไฟล์นั้น และจะวนลูปไปเรื่อยๆ จนกว่าจะได้ข้อมูลที่ครบถ้วน

  5. การสังเคราะห์ข้อมูล (Synthesis) เอเจนต์ตัวสุดท้ายจะรวบรวมข้อมูลส่วนต่างๆ ทั้งหมด และสร้างคำตอบที่ถูกต้องแม่นยำเพียงหนึ่งเดียวพร้อมระบุแหล่งที่มา

Agentic RAG ไม่ใช่ยาวิเศษ มันทำงานช้ากว่าและมีค่าใช้จ่ายสูงกว่า RAG แบบดั้งเดิม

ใช้ RAG แบบดั้งเดิมสำหรับคำถามง่ายๆ ในฐานข้อมูลเดียว ใช้ Agentic RAG สำหรับคำถามที่ซับซ้อนและต้องทำหลายขั้นตอนผ่านหลายระบบ

เป้าหมายคือการเปลี่ยนจากโมเดลการถาม-ตอบแบบง่าย ไปสู่เวิร์กโฟลว์ที่มีสถานะ (stateful workflow): วางแผน. ลงมือทำ. ประเมินผล. ทำซ้ำ.

Source: https://dev.to/luhuidev/field-notes-how-agentic-rag-handles-the-real-mess-of-enterprise-data-a68

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi