ปรียบเทียบ Rasa vs LangChain vs Rasa + LangChain

เครื่องมือไหนเหมาะที่สุดสำหรับแชทบอทธุรกิจของคุณ?

ในยุคที่ธุรกิจต่างๆ เริ่มใช้ AI ช่วยตอบแชทและบริการลูกค้า การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ วันนี้เราจะมาเปรียบเทียบ 2 เครื่องมือโอเพนซอร์สยอดนิยม — Rasa และ LangChain — รวมถึงประโยชน์จากการใช้ทั้งสองร่วมกัน

🧠 Rasa คืออะไร?

Rasa คือเฟรมเวิร์กสำหรับสร้างแชทบอทที่เข้าใจภาษาและสามารถโต้ตอบกับผู้ใช้ได้ตามลำดับขั้นตอนที่กำหนดไว้

✅ เหมาะสำหรับ:

การแยกประเภทคำถาม (Intent)
การดึงข้อมูลสำคัญจากข้อความ (Entity)
การจัดการบทสนทนาแบบมีโครงสร้าง (ฟอร์ม, เมนู, กฎ)
การเชื่อมต่อกับช่องทางต่างๆ เช่น LINE, Facebook Messenger, Web

🧠 LangChain คืออะไร?

LangChain คือเฟรมเวิร์กสำหรับสร้างระบบที่ใช้ Large Language Models (LLMs) อย่าง GPT หรือ Claude ร่วมกับแหล่งข้อมูลจริง เช่น PDF, เว็บไซต์ หรือฐานข้อมูล

✅ เหมาะสำหรับ:

การค้นหาและตอบคำถามจากเอกสาร
การสรุปข้อมูลหรืออธิบายเนื้อหาที่ยาว
ระบบ Q\&A ที่เรียนรู้จากข้อมูลธุรกิจของคุณโดยตรง
ใช้งานกับภาษาไทยได้ผ่าน embeddings หรือ GPT ที่รองรับหลายภาษา

⚖️ เปรียบเทียบ Rasa vs LangChain vs Rasa + LangChain

ความสามารถ	Rasa 🟦	LangChain 🟨	Rasa + LangChain 🟩
แยก Intent / ดึง Entity	✅ ใช้งานได้ดี	❌ ไม่รองรับโดยตรง	✅ ให้ Rasa จัดการ
จัดการลำดับบทสนทนา (Dialog Flow)	✅ ดีมาก	❌ ต้องเขียนโค้ดเอง	✅ ใช้ Rasa ทำหน้าที่นี้
ค้นหาคำตอบจากเอกสาร (PDF/CSV)	❌ ไม่รองรับ	✅ ดีเยี่ยม	✅ LangChain ทำได้ดี
ตอบคำถาม FAQ	✅ ด้วยข้อความที่ตั้งไว้	⚠️ ขึ้นกับ prompt	✅ ยืดหยุ่นและชาญฉลาด
รองรับภาษาไทย	✅ ด้วย spaCy หรือ fastText	✅ ผ่าน embeddings	✅ ใช้ได้ทั้งคู่
เหมาะกับธุรกิจแบบไหน	ระบบฟอร์ม, คำถามที่รู้ล่วงหน้า	ระบบ Q\&A จากเอกสาร	ระบบแชทอัจฉริยะครบวงจร

🧪 ตัวอย่าง: บริการตอบนโยบายคืนสินค้า

ผู้ใช้:
"ขอทราบนโยบายการคืนสินค้า"

ระบบ	คำตอบ
Rasa อย่างเดียว	“สินค้าสามารถคืนได้ภายใน 7 วัน” (ข้อความที่ตั้งไว้ล่วงหน้า)
LangChain อย่างเดียว	ดึงข้อมูลจาก PDF แล้วสรุปว่า “สินค้าต้องไม่ผ่านการใช้งาน และคืนภายใน 7 วัน พร้อมแนบใบเสร็จ”
Rasa + LangChain	วิเคราะห์ว่าเป็น intent เกี่ยวกับ `refund_policy` → ใช้ LangChain ค้นจากเอกสาร → ตอบสรุป + ลิงก์นโยบายจริง พร้อมสามารถโต้ตอบต่อได้ เช่น “แล้วค่าจัดส่งล่ะ?”

🏗 สถาปัตยกรรมของระบบรวม

graph TD
  U["ผู้ใช้งาน"]
  U --> RASA["Rasa (Intent/Flow)"]
  RASA -->|"คำถามเกี่ยวกับเอกสาร"| LANG["LangChain (RAG)"]
  LANG --> DOCS["เอกสารภายในบริษัท"]
  LANG --> RASA
  RASA --> U

🔧 เลือกใช้อะไรดี?

ถ้าคุณต้องการ…	เลือกใช้…
แชทบอทง่ายๆ ที่ทำงานตามขั้นตอนหรือฟอร์ม	✅ Rasa อย่างเดียว
ตอบคำถามจากข้อมูลจำนวนมากหรือ PDF	✅ LangChain อย่างเดียว
ต้องการระบบแชทที่ฉลาดและมีโครงสร้าง	✅ ใช้ร่วมกัน Rasa + LangChain