RAG: สถาปัตยกรรมสำคัญสู่ Sovereign AI ในองค์กร

การนำ AI มาใช้งานในองค์กรกำลังเปลี่ยนจาก “การทดลอง” ไปสู่ “การใช้งานจริงในระดับ production”ความท้าทายสำคัญไม่ได้อยู่ที่ว่าองค์กรสามารถใช้ AI ได้หรือไม่ แต่อยู่ที่ว่าองค์กรสามารถ ควบคุม AI ได้ในระดับเดียวกับระบบ IT อื่น ๆ หรือไม่

โดยเฉพาะเมื่อ AI ต้องเชื่อมต่อกับข้อมูลภายในองค์กร คำถามเรื่อง ความปลอดภัย การกำกับดูแล และการปฏิบัติตามกฎหมาย จะกลายเป็นเรื่องหลักทันที ใครเข้าถึงข้อมูลได้บ้าง ข้อมูลถูกใช้ที่ไหน และ AI ทำงานกับข้อมูลอย่างไร เป็นคำถามสำคัญ นำมาซึ่งการออกแบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ซึ่งเป็น สถาปัตยกรรมพื้นฐานของระบบ AI ระดับองค์กร ที่ต้องการควบคุมการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ และ อยู่ภายใต้การกำกับดูแล

RAG คืออะไร และทำไมถึงสำคัญ

RAG เป็นสถาปัตยกรรมที่ทำให้ AI สามารถทำงานกับข้อมูลขององค์กรได้โดยไม่ต้องพึ่งพาความรู้จากโมเดลเพียงอย่างเดียว และ เพิ่มความสามารถในการกำกับดูแลข้อมูลที่โมเดล AI นำไปใช้ในการสร้างผลลัพธ์ได้อย่างเป็นระบบ หลักการของ RAG ประกอบด้วย 3 ขั้นตอนสำคัญ:

• Retrieval - ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากระบบขององค์กร
• Augmented Context - คัดเลือกและส่งเฉพาะ context ที่จำเป็นไปเสริมให้กับโมเดล AI
• Generation - ให้ AI สร้างคำตอบโดยอิงจากข้อมูลขององค์กร ไม่ใช่เพียงความรู้ทั่วไปของโมเดล

ขั้นตอนเหล่านี้ทำให้องค์กรสามารถใช้ AI ได้โดยยังคงการควบคุมข้อมูลไว้ภายใน แบ่งแยกประเภทและการควบคุมข้อมูลระดับต่าง ๆได้ ทำให้ไม่จำเป็นต้องเปิดเผยข้อมูลทั้งหมดออกไปภายนอก ผลลัพธ์ที่ได้คือ:

• ควบคุมการเข้าถึงและการใช้งานข้อมูลโดย AI ได้อย่างชัดเจน
• ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและการรั่วไหลของข้อมูล
• เพิ่มความแม่นยำของคำตอบด้วย context จากองค์กร
• ตรวจสอบย้อนหลังได้ว่า AI ใช้ข้อมูลใดในการประมวลผล
  

จาก RAG สู่ Sovereign AI

RAG เป็น สถาปัตยกรรมสำคัญ ที่ทำให้องค์กรสามารถนำ AI ไปใช้งานได้ภายใต้การควบคุม และเป็นสิ่งจำเป็นในการยกระดับการกำกับดูแล AI ให้สอดคล้องกับมาตรฐานองค์กรและข้อกำหนดจากภาครัฐโดยเฉพาะในขณะนี้ที่ ความต้องการด้าน ความปลอดภัย (Security), ความเป็นส่วนตัว (Privacy) และการปฏิบัติตามกฎหมาย (Compliance) กำลังเข้มข้นขึ้นอย่างต่อเนื่อง ภายใต้แนวคิดของ Sovereign AI

RAG จึงเป็นจุดเริ่มต้นของการออกแบบระบบ AI ที่สอดคล้องกับความต้องการเหล่านี้ได้อย่างเป็นรูปธรรม ไม่ว่าจะเป็น:

• การกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล (Identity & Access Control)
• การจัดเก็บข้อมูลภายในประเทศ (Data Residency)
• การตรวจสอบการใช้งาน (Audit & Monitoring)
• การกำกับดูแลตามข้อกำหนด (Compliance)

Sovereign AI จึงไม่ใช่สิ่งที่เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติจากการใช้ AI แต่ต้องถูกออกแบบตั้งแต่ระดับสถาปัตยกรรมโดยมี RAG เป็นหนึ่งในองค์ประกอบหลักเพื่อให้องค์กรสามารถใช้งาน AI ได้อย่างมั่นใจภายใต้การควบคุม ความโปร่งใส และการปฏิบัติตามข้อกำหนดอย่างแท้จริง

ความสามารถในการรองรับ RAG

ภายใต้ AIS Cloud ที่ผสาน Oracle Cloud Infrastructure (OCI) เป็นโครงสร้างพื้นฐานหลัก องค์กรสามารถนำ RAG ไปใช้งานจริงในระดับองค์กรได้อย่างครบถ้วน ตั้งแต่การจัดการข้อมูล ไปจนถึงการรันโมเดล AI ตัวอย่างความสามารถที่สำคัญ ได้แก่:

• Autonomous Database 23ai และ 26ai - รองรับ vector search ภายใน database ทำให้สามารถจัดเก็บและค้นหา embedding ได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมรองรับการ query ข้อมูลแบบ multimodal ได้อย่างไร้รอยต่อ
• OCI Generative AI Service - รองรับการเรียกใช้งาน LLM เพื่อสร้างคำตอบจาก context ที่กำหนด 
• DBMS VECTOR CHAIN - ช่วยจัดการ pipeline ของ RAG ตั้งแต่ embedding ไปจนถึง retrieval 
• OCI Functions และ Integration Services - รองรับการ ingest และเชื่อมต่อข้อมูลจากระบบต่าง ๆ ภายในองค์กร 
• AI Vector Search (in-database) ช่วยให้การค้นหา context ทำได้รวดเร็วและแม่นยำในระดับ production
• รองรับการทำงานร่วมกับ framework เช่น LangChain และ LlamaIndex เพื่อ orchestration ของ workflow AI

ความสามารถเหล่านี้ช่วยทำให้ RAG เปลี่ยนผ่านไปสู่ การพัฒนาเป็นระบบ AI ที่ใช้งานได้จริงในระดับองค์กร

AIS Cloud Sovereign AI Platform: จาก Capability สู่ Control

AIS Cloud Sovereign AI Platform ถูกออกแบบมาเพื่อเป็นแพลตฟอร์มที่รวมทั้ง AI, data และ governance เข้าไว้ด้วยกันบน Oracle Cloud Infrastructure เพื่อให้องค์กรสามารถใช้งาน AI ได้ภายใต้การควบคุมอย่างเป็นระบบ ด้วยความสามารถสำคัญ เช่น:

• Data Residency ในประเทศไทย ทำให้ข้อมูลอยู่ภายใต้กฎหมายไทย
• Identity และ Access Control ควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลและ AI อย่างละเอียด
• Governance และ Policy Enforcement กำหนดและบังคับใช้นโยบายได้อย่างสม่ำเสมอ
• Audit และ Monitoring ตรวจสอบการใช้งานและพฤติกรรมของระบบ AI ได้
• Compliance รองรับข้อกำหนด เช่น PDPA และมาตรฐานองค์กร

เมื่อผสานกับสถาปัตยกรรมอย่าง RAG องค์กรจะสามารถนำ AI ไปใช้งานได้อย่างมั่นใจ ภายใต้โครงสร้างที่สามารถควบคุม ตรวจสอบ และกำกับดูแลได้อย่างครบถ้วน AIS Cloud Sovereign AI Platform จึงเป็นมากกว่า infrastructure แต่เป็น แพลตฟอร์มสำหรับการสร้างและบริหาร AI อย่างมีการควบคุมในระดับองค์กรและระดับประเทศ รองรับการใช้งาน AI ระดับโลก ภายใต้ข้อกำหนดของประเทศไทยอย่างแท้จริง

AIS Business พร้อมเป็นพันธมิตรดิจิทัลที่องค์กรมั่นใจได้เพื่อขับเคลื่อนการใช้งาน AI และพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่ควบคุมได้ในระดับองค์กร

วันที่เผยแพร่ 27 เมษายน 2569