วิธีใช้โมเดล Embedding ร่วมกับ LLM เพื่อสร้างแอป AI ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ทุกวันนี้ โมเดลภาษาแบบขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-4, Llama-3 หรือ Qwen2.5 เป็นที่พูดถึงอย่างมาก
แต่ถ้าคุณต้องการให้ LLM ทำงานกับข้อมูลของคุณได้จริง คุณจะต้องใช้โมเดลอีกชนิดหนึ่งควบคู่กันไป นั่นคือ โมเดล Embedding

บทความนี้จะอธิบายว่า Embedding คืออะไร ทำไมถึงสำคัญ และวิธีรวมมันเข้ากับ LLM เพื่อสร้างฟีเจอร์อย่าง Semantic Search และ Retrieval-Augmented Generation (RAG)

1. โมเดล Embedding คืออะไร?

โมเดล Embedding ทำหน้าที่แปลงข้อความ (หรือข้อมูลประเภทอื่น) ให้กลายเป็นลิสต์ตัวเลข — หรือที่เรียกว่า เวกเตอร์ — ที่เก็บความหมายของข้อมูลนั้นไว้
ใน พื้นที่เวกเตอร์ (Vector Space) เนื้อหาที่มีความหมายใกล้เคียงกันจะอยู่ใกล้กัน แม้จะใช้คำไม่เหมือนกันก็ตาม

ตัวอย่าง:

"สุนัข"    → [0.12, -0.09, 0.33, ...]
"ลูกสุนัข" → [0.11, -0.08, 0.31, ...]  ← ความหมายใกล้กัน
"เครื่องบิน" → [-0.44, 0.88, 0.05, ...]  ← ความหมายต่างกัน

โมเดล Embedding ยอดนิยม

OpenAI: text-embedding-3-large, text-embedding-3-small
รันโลคัล: mxbai-embed-large, all-MiniLM-L6-v2, Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF
หลายภาษา: embed-multilingual-v3.0 (Cohere)

2. ทำไมต้องใช้คู่กับ LLM?

LLM เก่งด้านการ วิเคราะห์และสร้างข้อความ แต่ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลเฉพาะของคุณได้โดยตรง
โมเดล Embedding แก้ปัญหานี้ด้วยการทำ Semantic Retrieval เพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลของคุณ

การทำงานร่วมกันนี้คือหัวใจของ RAG:

Embedding Model → แปลงเอกสารทั้งหมดเป็นเวกเตอร์แล้วเก็บใน Vector Database
LLM → รับคำถาม, ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูล, และสร้างคำตอบโดยใช้ข้อมูลนั้น

3. การทำงานของ RAG

graph TD
A["คำถามจากผู้ใช้"] --> B["Embedding Model → Query Vector"]
B --> C["Vector DB → ค้นหาเอกสารที่ใกล้เคียง"]
C --> D["เอกสารที่เกี่ยวข้อง"]
D --> E["LLM → รวมคำถาม + ข้อมูล → คำตอบสุดท้าย"]

ขั้นตอนการทำงาน

ขั้นตอนที่ 1: เตรียมและจัดเก็บเอกสาร

แบ่งเอกสารเป็นส่วนย่อย (เช่น 500 tokens ต่อชิ้น)
ใช้ Embedding Model แปลงแต่ละส่วนเป็นเวกเตอร์
จัดเก็บเวกเตอร์ + เมทาดาทาใน Vector Database (เช่น Qdrant, Milvus, Weaviate)

ขั้นตอนที่ 2: จัดการคำถามจากผู้ใช้

แปลงคำถามเป็นเวกเตอร์ด้วย โมเดลเดียวกับตอนเก็บเอกสาร
ค้นหาจากเวกเตอร์ที่คล้ายที่สุดในฐานข้อมูล
ดึงข้อความต้นฉบับที่เกี่ยวข้อง

ขั้นตอนที่ 3: สร้างคำตอบ

ส่งทั้ง คำถาม และ เนื้อหาที่ดึงมา ไปยัง LLM
ให้ LLM สร้างคำตอบที่ครบถ้วนและถูกต้อง

4. ตัวอย่างโค้ด: OpenAI API + Qdrant + GPT-4

from openai import OpenAI
import qdrant_client

client = OpenAI(api_key="YOUR_KEY")
qdrant = qdrant_client.QdrantClient(":memory:")

# 1. ฝังเอกสาร
doc = "ทุเรียนเป็นผลไม้เมืองร้อนที่ปลูกในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้"
embedding = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-large",
    input=doc
).data[0].embedding

qdrant.recreate_collection("docs", vector_size=len(embedding))
qdrant.upsert("docs", [(0, embedding, {"text": doc})])

# 2. ฝังคำถาม
query = "ทุเรียนปลูกที่ไหน?"
query_vec = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-large",
    input=query
).data[0].embedding

results = qdrant.search("docs", query_vec, limit=1)
context = results[0].payload["text"]

# 3. สร้างคำตอบ
answer = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "ตอบคำถามโดยอ้างอิงจากข้อมูลที่ให้มา"},
        {"role": "user", "content": f"ข้อมูล: {context}\n\nคำถาม: {query}"}
    ]
)

print(answer.choices[0].message["content"])

5. เคล็ดลับ

เลือก Embedding Model ให้เหมาะกับเนื้อหา (รองรับหลายภาษาหากจำเป็น)
ขนาด chunk สำคัญ: เล็กเกินไปจะขาดบริบท, ใหญ่เกินไปจะค้นหายาก
ใช้โมเดลเดียวกันทั้งตอนสร้างเวกเตอร์และตอนค้นหา
เลือก LLM ที่รองรับ context window ยาว ถ้าจะดึงข้อมูลหลายส่วน

6. ใช้เมื่อไหร่

ระบบ Q\&A สำหรับฐานความรู้
Semantic Search บนข้อมูลจำนวนมาก
แชทบอทที่เข้าถึงเอกสารของคุณได้
ผู้ช่วยที่มีบริบทในงานองค์กร

สรุป
การผสม Embedding Model กับ LLM ช่วยให้ได้ทั้งความแม่นยำของการค้นหา และความเป็นธรรมชาติของการสร้างข้อความ
นี่คือเหตุผลว่าทำไมระบบ AI ระดับองค์กรเกือบทุกตัว — จาก ChatGPT Enterprise ถึงบอท RAG ในเครื่อง — ถึงใช้สถาปัตยกรรมสองโมเดลนี้