คอร์ส AI ChatBotAI ChatBot Course
อัปเดตล่าสุด 2026-07-23Last updated 2026-07-23
สร้างแชทบอทที่ตอบลูกค้าได้เหมือนพนักงานจริง 24 ชม.Build a chatbot that answers customers like a real employee, 24/7
แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย LLM และ RAG ช่วยให้ธุรกิจตอบลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมงโดยไม่ต้องเพิ่มคน คอร์สนี้สอนตั้งแต่การออกแบบบอทให้เข้าใจบริบทธุรกิจ ไปจนถึงการให้บอทอ่านเอกสารความรู้เฉพาะทางและเชื่อมต่อกับเว็บไซต์หรือ Line ให้ใช้งานได้จริงLLM- and RAG-powered chatbots let businesses answer customers around the clock without adding headcount. This course covers designing a bot that understands your business context, feeding it domain-specific knowledge through RAG, and connecting it to your website or Line for real-world use.
สรุปสั้นTL;DR
คอร์ส AI ChatBot โดย AI Trainer Thailand คือคอร์สอบรม AI ภาคปฏิบัติ 1-2 วัน สำหรับทีม IT ฝ่ายบริการลูกค้า และเจ้าของธุรกิจ ที่ต้องการสร้างแชทบอทตอบลูกค้าอัตโนมัติตลอด 24 ชั่วโมง ผู้เรียนจะได้ออกแบบบทสนทนา สร้างบอทต้นแบบด้วยเครื่องมือ No-code/Low-code ต่อ RAG ให้บอทอ่านเอกสารและฐานความรู้ขององค์กร ทดสอบความแม่นยำ แล้วเชื่อมเข้ากับเว็บไซต์หรือ Line OA พร้อมวางระบบส่งต่อเคสให้พนักงาน จัดได้ทั้งแบบ onsite ทั่วประเทศและออนไลน์ มีใบรับรอง AI Trainer Thailand จัดอบรม AI ให้แล้วกว่า 100 องค์กร รวมทีมจาก 9 หน่วยงานภาครัฐ ด้วยหลักสูตรทั้งหมด 56 หลักสูตร พร้อมปรึกษาและขอใบเสนอราคาฟรีภายใน 24 ชั่วโมงThe AI ChatBot course by AI Trainer Thailand is a hands-on 1-2 day AI training for IT, customer-service teams, and business owners who want a chatbot that answers customers automatically around the clock. Participants design conversation flows, build a prototype with no-code/low-code tools, add RAG so the bot reads the organization's documents and knowledge base, test accuracy, then connect it to a website or Line OA with a handoff path to human agents. Delivered onsite nationwide or online, with a certificate. AI Trainer Thailand has trained 100+ organizations, including teams from 9 government agencies, across 56 courses, with a free consultation and quote within 24 hours.
สิ่งที่คุณจะได้เรียนWhat You'll Learn
- พื้นฐานการทำงานของ LLM และแชทบอทอัจฉริยะFundamentals of LLMs and intelligent chatbots
- ออกแบบบทสนทนาและบุคลิกของ ChatBot ให้เหมาะกับแบรนด์Designing conversation flow and bot personality to match your brand
- สร้าง ChatBot ต้นแบบด้วยเครื่องมือ No-code/Low-codeBuilding a chatbot prototype with no-code/low-code tools
- RAG — ให้บอทอ่านเอกสารและฐานความรู้เฉพาะองค์กรRAG — feeding the bot organization-specific documents and knowledge
- ทดสอบและปรับปรุงความแม่นยำของคำตอบบอทTesting and improving the bot's answer accuracy
- เชื่อมต่อ ChatBot กับเว็บไซต์และ Line OAConnecting the chatbot to your website and Line OA
- วางระบบส่งต่อเคสจากบอทไปยังพนักงานจริงSetting up handoff from bot to human agents
- ติดตามและวิเคราะห์ผลการใช้งานบอทหลังเปิดใช้Monitoring and analyzing bot performance after launch
อยากจ้างทำมากกว่าเรียนสร้างเอง? ดู บริการรับทำ AI Chatbot หรือเจาะลึกฐานความรู้ที่ อบรม RAG & Knowledge Base องค์กรPrefer to hire it built rather than learn to build it? See our AI Chatbot build service, or go deeper on knowledge bases with RAG & Knowledge Base training
RAG คืออะไรWhat is RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) คือเทคนิคที่ให้โมเดลภาษา (LLM) ค้นหาข้อมูลจากฐานความรู้หรือเอกสารขององค์กรก่อน แล้วจึงสร้างคำตอบโดยอ้างอิงข้อมูลที่ค้นเจอ ทำให้แชทบอทตอบได้ตรงกับข้อมูลจริงของธุรกิจ ลดการ "มั่ว" (hallucination) และอัปเดตคำตอบได้ง่ายเพียงแก้ที่เอกสารต้นทาง จึงเป็นหัวใจของแชทบอทองค์กรที่ต้องตอบลูกค้าด้วยข้อมูลเฉพาะทางอย่างแม่นยำRAG (Retrieval-Augmented Generation) is a technique where a language model (LLM) first retrieves information from your organization's knowledge base or documents, then generates an answer grounded in what it found. This makes a chatbot respond with your business's actual data, reduces hallucination, and lets you update answers simply by editing the source documents — making it the heart of enterprise chatbots that must answer customers with specialized information accurately.
ทำแชทบอท Line OA ยังไง — 5 ขั้นตอนHow to build a Line OA chatbot — 5 steps
ในคลาสผู้เรียนจะลงมือทำครบทั้ง 5 ขั้นตอนนี้กับบอทของตัวเอง:In class, participants complete all five of these steps with their own bot:
- 1ออกแบบบทสนทนาและขอบเขตที่บอทต้องตอบDesign the conversation flow and what the bot should answer
- 2สร้างบอทต้นแบบด้วยเครื่องมือ No-code/Low-codeBuild a prototype with no-code/low-code tools
- 3ต่อ RAG ให้บอทอ่านเอกสารและฐานความรู้ขององค์กรAdd RAG so the bot reads your documents and knowledge base
- 4ทดสอบความแม่นยำและปรับคำตอบTest accuracy and tune the answers
- 5เชื่อมเข้ากับ Line OA และวางระบบส่งต่อให้พนักงานConnect to Line OA and set up handoff to human agents
สร้างแชทบอทเอง vs จ้างทำ vs ใช้แพลตฟอร์มสำเร็จรูปBuild It Yourself vs Hire a Builder vs Off-the-Shelf Platform
| ประเด็นAspect | อบรมทีมสร้างเองTrain your team to build | จ้างทำHire a builder | แพลตฟอร์มสำเร็จรูปOff-the-shelf platform |
|---|---|---|---|
| ปรับแต่งตามธุรกิจCustomization | ปรับได้เต็มที่ด้วยตัวเองFull control, in-house | ปรับได้ตามบรีฟAs per your brief | จำกัดตามฟีเจอร์Limited to features |
| การดูแลและอัปเดตMaintenance & updates | ทีมแก้เองได้ทันทีTeam updates instantly | พึ่งผู้รับจ้างDepends on vendor | ผู้ให้บริการดูแลให้Provider handles it |
| ความรู้ที่เหลืออยู่กับทีมKnowledge retained | สะสมอยู่ในทีมBuilds up in-house | อยู่กับผู้รับจ้างStays with vendor | อยู่กับแพลตฟอร์มStays with platform |
| เหมาะกับBest for | องค์กรที่ใช้บอทต่อเนื่องระยะยาวLong-term ongoing use | งานเร่งที่ยังไม่มีทีมUrgent, no team yet | เคสมาตรฐานทั่วไปStandard use cases |
ตัวอย่างกำหนดการเวิร์กชอป 1 วันSample One-Day Workshop Agenda
ทำความเข้าใจ LLM และวางแผนกรณีใช้งานUnderstanding LLMs and mapping use cases
ผู้เรียนได้เห็นว่าแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ทำงานอย่างไร แล้วช่วยกันคัดคำถามที่ลูกค้าถามซ้ำบ่อยที่สุดในองค์กรมาเป็นโจทย์ตั้งต้นของบอทParticipants see how an LLM-powered chatbot works, then collaboratively pick the questions customers ask most often as the starting brief for their bot.
ออกแบบบทสนทนาและบุคลิกของบอทให้เข้ากับแบรนด์Designing conversation flow and brand-fit persona
ลงมือเขียนโทนเสียง คำทักทาย และเส้นทางบทสนทนาหลัก พร้อมกำหนดว่าเมื่อไรบอทควรถามกลับและเมื่อไรควรส่งต่อให้คนHands-on drafting of tone, greetings, and the main conversation paths, plus defining when the bot should ask back and when it should hand off to a person.
สร้าง ChatBot ต้นแบบด้วยเครื่องมือ No-codeBuilding a prototype with no-code tools
แต่ละกลุ่มประกอบบอทต้นแบบตัวแรกจากเครื่องมือ No-code/Low-code แล้วทดลองคุยกับบอทของตัวเองเพื่อดูว่าตอบได้ตรงโจทย์ช่วงเช้าหรือยังEach group assembles its first prototype with no-code/low-code tools, then chats with its own bot to check whether it answers the morning's brief.
ต่อ RAG ให้บอทอ่านเอกสารและฐานความรู้ขององค์กรAdding RAG so the bot reads your knowledge base
ผู้เรียนนำเอกสารจริง เช่น คู่มือสินค้าและคำถามที่พบบ่อย มาป้อนให้บอทผ่าน RAG แล้วเปรียบเทียบคำตอบก่อนและหลังมีฐานความรู้Participants feed real documents such as product manuals and FAQs into the bot through RAG, then compare answers before and after the knowledge base is added.
ทดสอบความแม่นยำ เชื่อมเว็บไซต์/Line OA และวางระบบส่งต่อTesting accuracy, connecting web/Line OA, and handoff
ทดสอบคำตอบด้วยคำถามหลอก ปรับจุดที่บอทตอบพลาด แล้วเชื่อมบอทเข้ากับเว็บไซต์หรือ Line OA พร้อมตั้งจุดส่งต่อเคสให้พนักงานจริงStress-test answers with tricky questions, fix where the bot slips, then connect it to a website or Line OA and set the point where cases hand off to human agents.
ติดตามผลหลังเปิดใช้และวางแผนนำไปใช้จริงPost-launch monitoring and a go-live plan
เรียนรู้วิธีติดตามและวิเคราะห์ผลการใช้งานบอท แล้วสรุปเป็นแผนนำบอทไปใช้จริงในองค์กรของแต่ละกลุ่มLearn how to monitor and analyze bot performance, then wrap up with a concrete plan to roll the bot out inside each group's organization.
กำหนดการเป็นตัวอย่าง ปรับให้เข้ากับบริบทองค์กรของคุณได้This agenda is a sample and can be adjusted to fit your organization's context.
หลักสูตรนี้เหมาะกับใครWho Should Attend
ผลลัพธ์ที่คุณจะได้กลับไปWhat You'll Walk Away With
ChatBot ต้นแบบที่ใช้งานได้จริงหลังจบคอร์สA working chatbot prototype ready to deploy after the course
ฐานความรู้ RAG ที่เชื่อมกับเอกสารขององค์กรA RAG knowledge base connected to your organization's documents
แผนการเชื่อมต่อบอทเข้ากับช่องทางที่ใช้งานจริงA deployment plan for connecting the bot to real channels
ตัวอย่างการใช้งานจริงหลังอบรมHow Teams Apply This After the Workshop
ทีมบริการลูกค้าที่ตอบแชทซ้ำ ๆ ทั้งวันA customer-service team answering the same chats all day
ก่อนอบรม แอดมินต้องพิมพ์ตอบคำถามเดิม ๆ เรื่องเวลาทำการ วิธีสั่งซื้อ และสถานะจัดส่งซ้ำแล้วซ้ำอีกทั้งวัน ทำให้ลูกค้าบางรายต้องรอคิวนาน หลังอบรม ทีมนำคู่มือและคำถามที่พบบ่อยขององค์กรป้อนเข้าฐานความรู้ RAG แล้วให้บอทบนเว็บไซต์และ Line OA รับคำถามซ้ำแทน ส่วนแอดมินเข้ามาดูแลเฉพาะเคสที่บอทส่งต่อ ทำให้มีเวลาโฟกัสกับลูกค้าที่ต้องการการดูแลจริง ๆBefore the workshop, admins retyped the same answers about opening hours, how to order, and delivery status all day, leaving some customers waiting in a queue. Afterward, the team fed the company's manuals and FAQs into a RAG knowledge base and let the bot on their website and Line OA handle the repeat questions, while admins step in only on cases the bot hands off — freeing them to focus on customers who genuinely need attention.
เจ้าของธุรกิจ SME ที่ต้องตอบลูกค้านอกเวลาเองAn SME owner replying to customers after hours
เจ้าของร้านเคยต้องคอยเช็กแชทตอนกลางคืนและวันหยุดเพราะกลัวเสียลูกค้า แต่ตอบไม่ทันอยู่ดี หลังอบรม เขาสร้างบอทต้นแบบด้วยเครื่องมือ No-code ออกแบบบุคลิกให้พูดจาแบบเดียวกับแบรนด์ แล้วเชื่อมเข้ากับ Line OA ตอนนี้บอทช่วยตอบคำถามพื้นฐานและเก็บข้อมูลผู้สนใจไว้ตลอด 24 ชั่วโมง แล้วสรุปเคสที่ต้องตัดสินใจเองไว้ให้ตอนเช้าThe owner used to check chats late at night and on holidays for fear of losing customers, yet still could not keep up. After the workshop, they built a no-code prototype with a persona that speaks in the brand's voice and connected it to Line OA. The bot now answers basic questions and captures leads around the clock, then leaves the cases that need the owner's own decision ready for the morning.
ทีม IT ที่ต้องดูแลบอทให้ตอบแม่นอยู่เสมอAn IT team keeping the bot accurate over time
ก่อนอบรม ทีม IT ลองต่อบอทเองแต่เจอปัญหาบอทตอบมั่วเมื่อเจอคำถามนอกสคริปต์ และไม่รู้จะวัดผลอย่างไร หลังอบรม ทีมวางกระบวนการทดสอบความแม่นยำด้วยชุดคำถามจริง ปรับฐานความรู้ RAG เมื่อข้อมูลสินค้าเปลี่ยน และตั้งจุดส่งต่อเคสยากให้พนักงาน พร้อมติดตามผลการใช้งานหลังเปิดใช้เพื่อรู้ว่าคำถามแบบไหนที่บอทยังตอบได้ไม่ดีและควรปรับปรุงต่อBefore the workshop, the IT team wired up a bot on their own but hit answers that went off the rails on out-of-script questions, with no way to measure quality. Afterward, they set up an accuracy-testing process using real question sets, refresh the RAG knowledge base whenever product information changes, and define handoff points for hard cases — while monitoring post-launch usage to see which questions the bot still handles poorly and where to keep improving.
ทำไมต้องเรียนกับเราWhy Train With Us
หน่วยงานภาครัฐไว้วางใจให้จัดอบรม AI ระดับประเทศgovernment agencies trusted us to deliver national-level AI training
องค์กรภาครัฐและเอกชนที่ผ่านการอบรมกับเราpublic and private organizations have trained with us
Demo สดและลงมือทำจริงทุกคลาส ไม่ใช่แค่บรรยายทฤษฎีlive demos and hands-on practice in every class, never theory alone
คำถามที่พบบ่อยFAQ
ต้องเขียนโค้ดเป็นมาก่อนไหมDo I need to know how to code?
ไม่จำเป็นสำหรับระดับเริ่มต้น เรามีเวอร์ชัน No-code ให้ แต่ถ้าต้องการปรับแต่งขั้นสูงจะมีเนื้อหาสำหรับสายเทคนิคเพิ่มเติมNot for the introductory level — a no-code path is available, with additional technical content for advanced customization.
เรียนกี่วันและรูปแบบเป็นอย่างไรHow long is the course and what's the format?
จัดเป็นเวิร์กช็อป 1-2 วัน ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของบอทที่ต้องการสร้างA 1-2 day workshop depending on the complexity of the bot you want to build.
ปรับเนื้อหาให้เหมาะกับองค์กรของเราได้ไหมCan the content be customized for our organization?
ได้ เราออกแบบบอทต้นแบบจากเอกสารและกรณีใช้งานจริงขององค์กรคุณYes, we build the prototype bot around your organization's real documents and use cases.
ทำแชทบอท / อบรมสร้างแชทบอท ราคาเท่าไหร่How much does a chatbot — or chatbot training — cost?
แยกเป็น 2 กรณี: ค่าอบรมให้ทีมสร้างเอง ขึ้นกับปัจจัยหลักดังนี้
• จำนวนผู้เรียน
• จัดแบบ Onsite หรือ Online
• 1 วันหรือ 2 วัน
• ความซับซ้อนของบอทที่ต้องการสร้าง
ส่วนค่าจ้างพัฒนาบอท ขึ้นกับจำนวนช่องทาง (เว็บ/Line OA) ขนาดฐานความรู้ และการเชื่อมระบบหลังบ้าน ดูรายละเอียดที่ บริการรับทำ AI Chatbot ทั้งสองกรณีรับใบเสนอราคาฟรีภายใน 24 ชั่วโมงTwo cases: training your team to build depends on
• Number of participants
• Onsite or online delivery
• 1-day or 2-day format
• Complexity of the bot you want to build
Meanwhile a build-it-for-you service depends on the number of channels (web/Line OA), knowledge-base size, and back-end integrations — see our AI Chatbot build service. Both get a free quote within 24 hours.
ใช้เครื่องมืออะไรในคอร์ส และต้องเตรียมอะไรมาบ้างWhat tools does the course use and what should we prepare?
เราใช้เครื่องมือ No-code/Low-code ในการสร้างบอทต้นแบบและเชื่อมต่อกับเว็บไซต์หรือ Line OA เพื่อให้ทุกคนลงมือทำได้จริง สิ่งที่แนะนำให้เตรียมมาคือโน้ตบุ๊กที่ต่ออินเทอร์เน็ตได้ และเอกสารความรู้ขององค์กร เช่น คู่มือสินค้าหรือคำถามที่พบบ่อย เพื่อนำมาป้อนให้บอทผ่าน RAG ในคลาสWe use no-code/low-code tools to build the prototype bot and connect it to a website or Line OA so everyone can practice hands-on. We recommend bringing a laptop with internet access and your organization's knowledge documents — product manuals or FAQs — to feed into the bot through RAG during class.
ข้อมูลและเอกสารขององค์กรที่นำมาใช้กับบอทปลอดภัยตาม PDPA ไหมIs the organization data we use with the bot safe under PDPA?
ในคลาสเราแนะนำให้ใช้เอกสารที่จำเป็นต่อการตอบลูกค้าจริง และสอนแนวทางจัดการข้อมูลให้สอดคล้องกับ PDPA เช่น หลีกเลี่ยงการนำข้อมูลส่วนบุคคลที่อ่อนไหวเข้าฐานความรู้โดยไม่จำเป็น และกำหนดสิทธิ์การเข้าถึง คุณสามารถเลือกใช้ข้อมูลตัวอย่างในระหว่างอบรมได้หากยังไม่พร้อมเปิดเอกสารจริงIn class we recommend using only the documents needed to answer real customer questions, and we teach how to handle data in line with PDPA — such as avoiding unnecessary sensitive personal data in the knowledge base and setting access permissions. You can also use sample data during the workshop if you are not yet ready to open real documents.
เครื่องมือ AI เปลี่ยนบ่อย ทักษะที่เรียนจะตกยุคไหมAI tools change often — will these skills become outdated?
คอร์สเน้นหลักการที่อยู่เหนือเครื่องมือ เช่น การออกแบบบทสนทนา การวางฐานความรู้ RAG การทดสอบความแม่นยำ และการวางระบบส่งต่อให้คน ซึ่งใช้ได้ต่อเนื่องแม้เครื่องมือจะเปลี่ยน เมื่อเข้าใจหลักเหล่านี้แล้ว การย้ายไปใช้เครื่องมือใหม่จะกลายเป็นเรื่องง่าย เพราะคุณรู้ว่ากำลังแก้โจทย์อะไรและต้องวัดผลอย่างไรThe course focuses on principles that outlast any single tool — conversation design, building a RAG knowledge base, accuracy testing, and setting up human handoff — which stay useful even as tools change. Once you grasp these, switching to a new tool becomes easy because you know what problem you are solving and how to measure it.
หลักสูตรที่เกี่ยวข้องRelated Courses
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