คู่มือสร้าง AI ถามตอบด้วย LLaMA, Python,โอเพ่นซอร์ส, และ RAG ฉลาดตอบด้วยข้อมูลของคุณ

โลกของ AI กำลังเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว... Large Language Model (LLM) อย่าง ChatGPT, Claude หรือ LLaMA นั้นเก่งจริง แต่ก็มีจุดอ่อนสำคัญ: ไม่รู้จักข้อมูลของคุณเอง ไม่รู้ว่าในเอกสาร PDF ของบริษัทคุณเขียนอะไร ไม่รู้ว่านโยบายล่าสุดขององค์กรคุณคืออะไร หรือแม้แต่ชื่อสินค้าที่คุณเพิ่งอัปโหลดขึ้นเว็บไซต์ก็ไม่มีวันรู้-เว้นแต่คุณจะ "สอน" มันให้รู้ แต่การ Fine-tune โมเดลใหม่ก็ทั้งแพง ยาก และใช้เวลานาน

หนังสือเล่มนี้คือคำตอบใหม่ที่มาแรงในยุค AI: RAG (Retrieval-Augmented Generation) หรือ "การเสริมพลังการตอบของโมเดลด้วยการค้นข้อมูลจริงก่อนตอบ" ช่วยให้คุณใช้ LLM แบบไม่ต้องเทรนใหม่ แต่อิงคำตอบจากไฟล์เอกสารจริง เว็บไซต์จริง หรือแม้แต่ฐานข้อมูลของคุณเอง ทำให้ AI ฉลาดขึ้นอย่างปลอดภัย ถูกต้อง และอัปเดตได้ตลอดเวลา

หนังสือเล่มนี้จะพาคุณตั้งแต่พื้นฐานจนถึงระดับแอดวานซ์:
* เข้าใจ RAG คืออะไร ทำไมจึงสำคัญ
* เลือก LLM ที่ใช่: LLaMA, Mistral, Phi-2, Gemma, และอื่น ๆ
* สร้างระบบ RAG ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การ chunk การสร้าง embedding การเชื่อมต่อ Vector Database เช่น FAISS, Qdrant, Weaviate หรือ Chroma
* ต่อกับ LLM ผ่าน vLLM, Ollama หรือ HuggingFace Transformers
* ใช้งานร่วมกับ LangChain, LlamaIndex, Haystack
* ปรับ prompt ให้บริบทดีขึ้น, เพิ่ม memory, ทำ hybrid search, multi-hop RAG
* สร้างระบบ Q&A จากไฟล์ PDF, Knowledge base หรือ product search
* Deploy ด้วย FastAPI + Docker + API สำหรับองค์กร

หนังสือเล่มนี้เหมาะกับ:
* นักพัฒนา Python ที่อยากเข้าใจระบบ AI ขั้นสูง
* ผู้สร้างระบบแชทบอท, เอกสารถามตอบ, ระบบช่วยสรุป
* ทีม IT, Startup, หรือองค์กรที่ต้องการนำ AI มาใช้งานจริงกับข้อมูลของตัวเอง
* ผู้เริ่มต้นที่อยากเข้าใจ LLM แบบใช้ได้จริง

ถ้าคุณเคยอยากมี ChatGPT ส่วนตัวที่ "รู้ใจ" และ "รู้จักไฟล์ของคุณ"-หนังสือเล่มนี้คือจุดเริ่มต้น