หลักสูตร RAG & Knowledge Base — AI ที่รู้จักองค์กรคุณRAG and Knowledge Base — AI That Knows Your Organization
อัปเดตล่าสุด 2026-07-23Last updated 2026-07-23
ให้ AI ตอบจากเอกสารองค์กรคุณจริง ไม่ใช่ความรู้ทั่วไปจากอินเทอร์เน็ตAI that answers from your own documents, not generic internet knowledge
AI ทั่วไปตอบได้ดีในเรื่องความรู้สาธารณะ แต่ตอบผิดหรือมั่ว (Hallucinate) เมื่อถูกถามเรื่องเฉพาะขององค์กร เช่น นโยบายภายในหรือรายละเอียดผลิตภัณฑ์ หลักสูตรนี้สอนหลักการ RAG หรือ Retrieval-Augmented Generation ที่ทำให้ AI ดึงข้อมูลจากเอกสารและฐานข้อมูลองค์กรมาตอบได้อย่างแม่นยำ เหมาะกับองค์กรที่มีเอกสารจำนวนมากและต้องการให้พนักงานหรือลูกค้าเข้าถึงความรู้เหล่านั้นได้เร็วขึ้นผ่านช่องทางที่ใช้งานอยู่แล้ว เช่น LINE OA หรือระบบภายในGeneral-purpose AI handles public knowledge well but often gets it wrong or hallucinates when asked about organization-specific details, like internal policies or product specifications. This course teaches Retrieval-Augmented Generation (RAG), the technique that lets AI pull answers accurately from your own documents and databases. It suits document-heavy organizations that want employees or customers to access that knowledge faster through channels they already use, such as LINE OA or internal systems.
สรุปสั้นTL;DR
RAG (Retrieval-Augmented Generation) คือเทคนิคที่ให้ AI ดึงข้อมูลจากเอกสารและฐานข้อมูลขององค์กรมาตอบ แทนการเดาจากความรู้ทั่วไป หลักสูตร RAG & Knowledge Base คือเวิร์กชอปภาคปฏิบัติ 2 วันโดย AI Trainer Thailand สำหรับองค์กรที่มีเอกสารจำนวนมากและอยากให้ AI ตอบจากข้อมูลภายในจริง ผู้เรียนจะได้จัดระเบียบเอกสารและแบ่งเนื้อหา (Chunking) สร้าง Knowledge Base เชื่อมต่อ RAG Chatbot กับ LINE Official Account (LINE OA) พร้อมตั้งค่าสิทธิ์การเข้าถึง จนได้ต้นแบบใช้งานจริง จัดได้ทั้งแบบ Onsite ทั่วประเทศและออนไลน์ มีใบรับรอง ปรึกษาและขอใบเสนอราคาฟรีภายใน 24 ชั่วโมง AI Trainer Thailand จัดอบรม AI ให้แล้วกว่า 100 องค์กร รวมทีมจาก 9 หน่วยงานภาครัฐ ด้วยหลักสูตรทั้งหมด 56 หลักสูตรRAG (Retrieval-Augmented Generation) is the technique that lets AI pull answers from your organization's own documents and databases instead of guessing from general knowledge. The RAG & Knowledge Base course is a hands-on 2-day workshop by AI Trainer Thailand for document-heavy organizations that want AI to answer from their own internal data. Participants organize and chunk documents, build a Knowledge Base, connect a RAG chatbot to a LINE Official Account (LINE OA), and set access controls to leave with a working prototype. It runs onsite nationwide or online, includes a certificate, with free consultation and a quote within 24 hours. AI Trainer Thailand has trained 100+ organizations, including teams from 9 government agencies, across a catalog of 56 courses.
RAG คืออะไรWhat is RAG?
RAG หรือ Retrieval-Augmented Generation คือเทคนิคที่ให้โมเดล AI ดึงข้อมูลจากเอกสารและฐานข้อมูลขององค์กรเข้ามาประกอบก่อนตอบ แทนที่จะเดาจากความรู้ทั่วไปที่ฝึกมา วิธีนี้ช่วยลดการตอบมั่ว (Hallucination) และทำให้ AI ตอบเรื่องเฉพาะขององค์กร เช่น นโยบายภายในหรือรายละเอียดสินค้า ได้อย่างแม่นยำและอ้างอิงที่มาได้RAG, or Retrieval-Augmented Generation, is a technique where an AI model retrieves information from your organization's documents and databases to ground its answer, rather than guessing from its general training. This reduces hallucination and lets AI answer organization-specific questions — like internal policies or product details — accurately and with traceable sources.
RAG ต่างจาก Fine-tuning ยังไง ควรเลือกอันไหนRAG vs Fine-tuning — how do they differ and which to choose?
ทั้งคู่ทำให้ AI เก่งขึ้นกับงานเฉพาะ แต่ต่างวิธี RAG ดึงข้อมูลจากคลังความรู้ตอนตอบ (อัปเดตง่าย) ส่วน Fine-tuning ฝึกโมเดลใหม่ด้วยข้อมูลของคุณ (ปรับพฤติกรรมโมเดล) สำหรับความรู้ที่เปลี่ยนบ่อย RAG มักคุ้มกว่าBoth make AI better at specific tasks, but differently. RAG retrieves from a knowledge base at answer time (easy to update), while fine-tuning retrains the model on your data (changes model behavior). For frequently changing knowledge, RAG is usually more cost-effective.
| ประเด็นAspect | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| การอัปเดตความรู้Updating knowledge | แก้ที่เอกสาร เห็นผลทันทีEdit the docs, effective instantly | ต้องฝึกโมเดลใหม่Requires retraining |
| อ้างอิงที่มาSource citing | อ้างอิงเอกสารต้นทางได้Can cite source documents | อ้างอิงที่มายากHard to trace sources |
| เหมาะกับBest for | ความรู้เฉพาะที่เปลี่ยนบ่อยSpecific, frequently changing knowledge | ปรับสไตล์/พฤติกรรมโมเดลAdjusting model style/behavior |
หลักสูตร RAG ของ AI Trainer Thailand สอนเชื่อม RAG Chatbot เข้ากับ LINE Official Account (LINE OA) ซึ่งเป็นช่องทางที่คนไทยใช้จริง ทำให้พนักงานและลูกค้าถามตอบจากคลังความรู้องค์กรผ่าน LINE ได้ทันทีAI Trainer Thailand's RAG course teaches connecting a RAG chatbot to a LINE Official Account (LINE OA) — the channel Thai users actually use — so staff and customers can query the organization's knowledge base directly through LINE.
สิ่งที่คุณจะได้เรียนWhat You'll Learn
- หลักการทำงานของ RAG และเหตุผลที่ AI ทั่วไปตอบผิดพลาดHow RAG works and why generic AI gives inaccurate answers
- เตรียมและจัดระเบียบเอกสารองค์กรให้พร้อมสำหรับ AIPrepare and organize organizational documents for AI use
- สร้าง Knowledge Base จากคู่มือ นโยบาย และไฟล์เอกสารBuild a Knowledge Base from manuals, policies, and files
- เทคนิคแบ่งเนื้อหาเอกสาร (Chunking) เพื่อการค้นคืนที่แม่นยำChunking techniques for accurate document retrieval
- เชื่อมต่อระบบ RAG กับ ChatBot หรือ LINE Official Account (LINE OA)Connect a RAG system to a chatbot or LINE Official Account (LINE OA)
- ทดสอบความแม่นยำของคำตอบและปรับปรุงคุณภาพ Knowledge BaseTest answer accuracy and refine the knowledge base quality
- ควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลให้ปลอดภัยตามระดับผู้ใช้งานManage access controls to keep data secure by user level
- สร้างต้นแบบ RAG Chatbot พร้อมแผนขยายผลใช้งานจริงBuild a RAG chatbot prototype with a plan to scale it
ตัวอย่างกำหนดการเวิร์กชอปSample Workshop Agenda
ลำดับด้านล่างร้อยเรียงจากหัวข้อที่คุณจะได้เรียนในหลักสูตร โดยแบ่งเป็น 2 วันแบบลงมือทำจริง แต่ละช่วงผู้เรียนได้ทดลองกับเอกสารของตัวเอง ไม่ใช่แค่ฟังบรรยายThe flow below is drawn from the topics you will learn in this course, split across 2 hands-on days. In every slot participants work with their own documents rather than only listening to lectures.
1วันที่ 1 — วางรากฐานและสร้าง Knowledge BaseDay 1 — Foundations and Building the Knowledge Base
เปิดด้วยหลักการทำงานของ RAG และเหตุผลที่ AI ทั่วไปตอบผิดพลาดเมื่อเจอคำถามเฉพาะขององค์กร ผู้เรียนทดลองถามคำถามภายในองค์กรกับ AI ทั่วไป แล้วเปรียบเทียบกับคำตอบที่ควรเป็น เพื่อเห็นช่องว่างด้วยตาตัวเองOpen with how RAG works and why generic AI gets organization-specific questions wrong. Participants ask their own internal questions to a general AI, then compare against the expected answer to see the gap firsthand.
เตรียมและจัดระเบียบเอกสารองค์กรให้พร้อมสำหรับ AI แล้วเริ่มสร้าง Knowledge Base จากคู่มือ นโยบาย และไฟล์เอกสารจริง ผู้เรียนคัดแยกเอกสารของตัวเอง ทำความสะอาดเนื้อหา และวางโครงสร้างแรกของฐานความรู้Prepare and organize organizational documents for AI, then start building a Knowledge Base from real manuals, policies, and files. Participants sort their own documents, clean the content, and lay out the first structure of the knowledge base.
ลงลึกเทคนิคแบ่งเนื้อหาเอกสาร (Chunking) เพื่อให้ระบบค้นคืนคำตอบได้แม่นยำ ผู้เรียนทดลองแบ่งเอกสารเดียวกันหลายรูปแบบ แล้วสังเกตว่าวิธีการแบ่งมีผลต่อคุณภาพคำตอบอย่างไรGo deep on document chunking techniques so the system retrieves answers accurately. Participants split the same document several ways and observe how the chunking approach changes answer quality.
2วันที่ 2 — เชื่อมต่อ ทดสอบ และวางแผนขยายผลDay 2 — Connecting, Testing, and Planning to Scale
เชื่อมต่อระบบ RAG กับ Chatbot หรือ Line Official Account ผู้เรียนต่อต้นแบบเข้ากับช่องทางแชตที่องค์กรใช้อยู่ แล้วลองถาม-ตอบผ่านหน้าจอเดียวกับที่พนักงานหรือลูกค้าจะได้ใช้จริงConnect the RAG system to a chatbot or Line Official Account. Participants wire the prototype into a chat channel their organization already uses, then run questions and answers through the same screen employees or customers will actually use.
ตั้งค่าการควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลให้ปลอดภัยตามระดับผู้ใช้งาน ผู้เรียนกำหนดว่าเอกสารชุดไหนให้ใครเห็นได้ เพื่อไม่ให้คำตอบหลุดข้อมูลที่ควรจำกัดเฉพาะบางแผนกSet up access controls to keep data secure by user level. Participants define which document sets each role can see, so answers never leak information that should stay limited to certain departments.
ทดสอบความแม่นยำของคำตอบและปรับปรุงคุณภาพ Knowledge Base จนได้ต้นแบบ RAG Chatbot ที่ใช้งานได้ ปิดท้ายด้วยการร่างแผนขยายผลไปใช้จริง ผู้เรียนรันชุดคำถามทดสอบ แก้จุดที่ตอบพลาด แล้ววางลำดับขั้นการนำไปใช้ต่อในองค์กรTest answer accuracy and refine the Knowledge Base until you have a working RAG chatbot prototype, then close by drafting a plan to scale it. Participants run a test question set, fix the misses, and sequence the steps to roll it out inside the organization.
กำหนดการเป็นตัวอย่าง ปรับให้เข้ากับบริบทองค์กรของคุณได้This agenda is a sample and can be adapted to fit your organization's context.
หลักสูตรนี้เหมาะกับใครWho Should Attend
ผลลัพธ์ที่คุณจะได้กลับไปWhat You'll Walk Away With
ต้นแบบ RAG Chatbot ที่ตอบจากเอกสารองค์กรจริงA working RAG chatbot prototype answering from real organizational data
Knowledge Base ที่จัดโครงสร้างพร้อมใช้งานต่อA structured, ready-to-extend knowledge base
แนวทางเชื่อมต่อ RAG กับช่องทางที่องค์กรใช้งานอยู่A plan for connecting RAG to your organization's existing channels
ตัวอย่างการใช้งานจริงหลังอบรมHow Teams Apply This After the Workshop
เดิมทีเจ้าหน้าที่ต้องเปิดคู่มือผลิตภัณฑ์และไฟล์นโยบายทีละหน้าเพื่อหาคำตอบเรื่องเงื่อนไขการรับประกันหรือขั้นตอนการเคลม ทำให้ลูกค้ารอนานและคำตอบไม่สม่ำเสมอเมื่อเปลี่ยนคนตอบ หลังอบรม ทีมนำคู่มือและนโยบายเหล่านั้นมาสร้างเป็น Knowledge Base แล้วต่อเข้ากับ Line Official Account ที่ใช้อยู่ ตอนนี้ลูกค้าพิมพ์ถามได้ตรง ๆ และได้คำตอบที่อ้างอิงจากเอกสารจริงชุดเดียวกันทุกครั้ง ส่วนเจ้าหน้าที่เหลือเวลาไปดูเคสที่ซับซ้อนจริง ๆPreviously agents opened product manuals and policy files page by page to find answers about warranty terms or claim steps, leaving customers waiting and giving inconsistent replies whenever a different person answered. After the workshop the team turned those manuals and policies into a Knowledge Base and connected it to their existing Line Official Account. Customers now type their questions directly and get answers grounded in the same real documents every time, while agents free up time for the genuinely complex cases.
ก่อนหน้านี้พนักงานมักส่งอีเมลหรือทักมาถามเรื่องสิทธิ์ลา สวัสดิการ และระเบียบภายในซ้ำ ๆ ทั้งที่คำตอบอยู่ในเอกสารที่กระจายอยู่หลายไฟล์และหลายเวอร์ชัน หลังอบรม ผู้จัดการจัดระเบียบเอกสารเหล่านั้นด้วยเทคนิค Chunking แล้วสร้างเป็นผู้ช่วยถาม-ตอบภายใน พร้อมตั้งค่าสิทธิ์การเข้าถึงให้บางระเบียบเห็นได้เฉพาะหัวหน้างาน พนักงานจึงค้นคำตอบเองได้จากแหล่งเดียวที่อัปเดตล่าสุด และลดคำถามซ้ำที่เข้ามาที่ฝ่ายEmployees used to email or message repeatedly about leave entitlements, benefits, and internal rules, even though the answers lived in documents scattered across many files and versions. After the workshop the manager organized those documents with chunking techniques and built an internal question-and-answer assistant, setting access controls so some rules are visible only to supervisors. Staff can now find answers themselves from a single, up-to-date source, cutting the repeat questions reaching the department.
ทีมมีคู่มือ SOP และเอกสารเทคนิคสะสมมาหลายปีจนพนักงานใหม่หาข้อมูลที่ต้องการได้ยาก และมักถามทีมโดยตรงจนงานสะดุด หลังอบรม ทีมนำเอกสารเหล่านั้นเข้าสู่ Knowledge Base ทดสอบความแม่นยำของคำตอบด้วยชุดคำถามจริง แล้วปรับการแบ่งเนื้อหาจนระบบดึงขั้นตอนที่ถูกต้องออกมาได้ พร้อมวางแผนขยายผลไปยังเอกสารทีมอื่นต่อ ทำให้พนักงานถามระบบได้ก่อนเป็นด่านแรกและได้ขั้นตอนที่อ้างอิงเอกสารภายในจริงThe team had accumulated years of SOPs and technical documents, making it hard for new staff to find what they needed and prompting constant direct questions that interrupted work. After the workshop they loaded those documents into a Knowledge Base, tested answer accuracy with a real question set, and adjusted the chunking until the system surfaced the correct procedures, with a plan to extend it to other teams' documents. Staff now ask the system first and receive steps grounded in the actual internal documentation.
คำถามที่พบบ่อยFAQ
ต้องมีพื้นฐานด้านข้อมูลหรือโปรแกรมมิ่งไหมDo I need a data or programming background?
ควรมีพื้นฐานความเข้าใจเรื่องระบบไอทีหรือการจัดการข้อมูลมาบ้าง เนื่องจากเนื้อหาเกี่ยวข้องกับการจัดโครงสร้างเอกสารและการเชื่อมต่อระบบSome understanding of IT systems or data management is helpful, since the content covers document structuring and system integration.
เรียนกี่วันและได้ลงมือสร้างจริงไหมHow many days does it take, and do we build something real?
หลักสูตรใช้เวลา 2 วัน แบบ Hands-on ผู้เรียนจะได้นำเอกสารตัวอย่างมาสร้าง Knowledge Base และทดสอบ RAG Chatbot จริงตลอดคลาสThe course runs 2 days, hands-on, where participants bring sample documents to build a knowledge base and test a real RAG chatbot throughout.
นำเอกสารจริงขององค์กรมาใช้สร้าง Knowledge Base ในคลาสได้ไหมCan we use our own organization's documents to build the knowledge base?
ได้ และแนะนำให้ทำเช่นนั้น เพื่อให้ต้นแบบที่ได้หลังจบคลาสใกล้เคียงกับการใช้งานจริงมากที่สุด ทีมงานพร้อมให้คำปรึกษาเรื่องราคาตามปริมาณเอกสารและความซับซ้อนYes, and we recommend it, so the prototype you leave with closely resembles real production use. We can advise on pricing based on document volume and complexity.
อบรม RAG & Knowledge Base ราคาเท่าไหร่How much does RAG & Knowledge Base training cost?
ค่าอบรมขึ้นกับปัจจัยหลักดังนี้The fee depends on these main factors:
- จำนวนผู้เรียนNumber of participants
- รูปแบบ Onsite หรือ OnlineOnsite or Online
- ระยะเวลาแบบ 2 วันหรือปรับตามความต้องการ2 days or adjusted to your needs
- ความซับซ้อนของเอกสารและระบบที่ต้องการเชื่อมComplexity of documents and systems to connect
แจ้งปริมาณเอกสารและโจทย์งานมาได้ เราส่งใบเสนอราคาฟรีภายใน 24 ชั่วโมงShare your document volume and use case — we'll send a free quote within 24 hours.
ต้องเตรียมอะไรมาก่อนวันอบรมบ้าง และใช้เครื่องมืออะไรWhat should we prepare beforehand, and what tools are used?
แนะนำให้เตรียมเอกสารตัวอย่างที่อยากให้ AI ตอบได้ เช่น คู่มือ นโยบาย หรือคำถามที่พบบ่อย ในไฟล์รูปแบบทั่วไป พร้อมโน้ตบุ๊กสำหรับลงมือทำ ส่วนเครื่องมือที่ใช้ วิทยากรจะแนะนำและตั้งค่าให้ในคลาส ไม่จำเป็นต้องติดตั้งอะไรซับซ้อนมาก่อน เพราะหลักสูตรเน้นให้เข้าใจหลักการที่นำไปปรับใช้กับเครื่องมือใดก็ได้We suggest bringing sample documents you want the AI to answer from, such as manuals, policies, or frequently asked questions, in common file formats, plus a laptop for the hands-on work. As for tools, the trainer introduces and sets them up during class, so there is no need to install anything complex in advance, because the course focuses on principles you can apply with any tool.
ข้อมูลเอกสารที่นำมาใช้ปลอดภัยไหม และดูแลเรื่อง PDPA อย่างไรIs the document data we bring safe, and how is PDPA handled?
คุณเป็นผู้เลือกเองว่าจะนำเอกสารชุดใดมาใช้ และแนะนำให้ปิดบังข้อมูลส่วนบุคคลที่อ่อนไหวก่อนหากไม่จำเป็นต่อการทดสอบ นอกจากนี้หลักสูตรยังสอนการควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงตามระดับผู้ใช้งาน เพื่อให้ระบบตอบเฉพาะข้อมูลที่ผู้ถามมีสิทธิ์เห็น วิทยากรพร้อมให้คำแนะนำเรื่องการจัดการข้อมูลให้สอดคล้องกับแนวทางความเป็นส่วนตัวขององค์กรคุณYou choose which document sets to use, and we recommend masking sensitive personal data first if it is not needed for testing. The course also teaches access control by user level, so the system only answers with information the person is allowed to see. The trainer can advise on handling data in line with your organization's own privacy approach.
เครื่องมือ AI เปลี่ยนเร็วมาก ความรู้ที่ได้จะล้าสมัยไหมAI tools change fast — will what we learn become outdated?
หลักสูตรเน้นหลักการหลักของ RAG เช่น การจัดโครงสร้างเอกสาร การแบ่งเนื้อหา การค้นคืน และการทดสอบความแม่นยำ ซึ่งเป็นแนวคิดที่ใช้ได้ต่อเนื่องแม้เครื่องมือจะเปลี่ยนรุ่นหรือเปลี่ยนผู้ให้บริการ เมื่อเข้าใจหลักการเหล่านี้แล้ว คุณจะปรับไปใช้กับเครื่องมือใหม่ ๆ ได้เองโดยไม่ต้องเริ่มเรียนใหม่ทั้งหมดThe course focuses on the core principles of RAG, such as document structuring, chunking, retrieval, and accuracy testing, which remain useful even as tools change versions or providers. Once you understand these principles, you can adapt to new tools yourself without starting over.
หลักสูตรที่เกี่ยวข้องRelated Courses
เขียน Prompt และวัดคุณภาพ OutputWrite prompts and evaluate output
เชื่อมงานอัตโนมัติแบบ No-codeNo-code workflow automation
สรุปเอกสารและถาม-ตอบด้วย AISummarize and query documents with AI
สนใจหลักสูตรนี้สำหรับทีมของคุณ?Interested in This Course for Your Team?
ปรึกษาฟรี ไม่มีข้อผูกมัด — ปรับเนื้อหาให้ตรงกับธุรกิจของคุณ พร้อมใบเสนอราคาภายใน 24 ชั่วโมงFree consultation, no strings attached — content tailored to your business, quote within 24 hours.
ปรึกษาฟรี / ขอใบเสนอราคาFree Consultation / Get a Quote