Category: AI

ในบทความก่อนหน้า เราสร้าง AI chatbot ที่ใช้ FastAPI backend รูปแบบนั้นครอบคลุม enterprise use case ส่วนใหญ่ได้ดี แต่สำหรับความต้องการบางประเภท — การประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลโดยไม่ส่งออกนอกอุปกรณ์ตาม PDPA และ พ.ร.บ. ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ การทำงานแบบ offline และการควบคุมต้นทุนที่ปริมาณสูง — คำตอบที่ถูกต้องคือรัน model โดยตรงบนอุปกรณ์

In the previous post in this series, we built a streaming AI chatbot backed by a FastAPI server. That covers the majority of enterprise use cases. But for a growing set of requirements — strict data residency, offline functionality, zero per-token cost at scale — the right answer is to run the model directly on […]

大多数 React Native 教程止步于 UI 层——展示如何渲染聊天气泡，然后用一句含糊的"直接从应用调用 OpenAI API"带过后端部分。

React Nativeのチュートリアルの多くはUI層で止まります。チャットバブルの描画やキーボード制御は丁寧に説明しながら、バックエンドについては「OpenAI APIをアプリから直接呼ぶ」とだけ説明して終わりにしてしまいます。

บทความ React Native ส่วนใหญ่หยุดแค่ UI layer — แสดงวิธีทำ chat bubble แต่ข้ามเรื่อง backend ด้วยคำแนะนำคลุมเครือว่า "เรียก OpenAI API จากแอปโดยตรง"

Most React Native tutorials stop at the UI layer. They show you how to render chat bubbles and handle keyboard offsets—then hand-wave the backend with a vague "call the OpenAI API from your app."

在构建RAG管道或需要语义搜索的应用时，首先需要决定的是将Embedding存储在哪里。Pinecone、Qdrant、Weaviate等专用向量数据库是一种选择，但对于已经运行PostgreSQL的团队而言，pgvector是更快、更经济、运维更简单的方案。

RAGパイプラインやセマンティック検索が必要なアプリケーションを構築する際、最初に決める必要があるのは「Embeddingをどこに保存するか」です。PineconeやQdrant、Weaviateといった専用ベクトルデータベースも選択肢の一つですが、すでにPostgreSQLを運用しているチームにとって、pgvectorはより速く、安価で、運用が簡単な方法です。

ถ้าคุณกำลังสร้างระบบ RAG หรือแอปพลิเคชันที่ต้องการ Semantic Search คำถามแรกที่ต้องตัดสินใจคือจะเก็บ Embedding ไว้ที่ไหน Vector Database เฉพาะทางอย่าง Pinecone, Qdrant หรือ Weaviate เป็นตัวเลือกหนึ่ง แต่สำหรับทีมที่ใช้ PostgreSQL อยู่แล้ว pgvector คือทางเลือกที่เร็วกว่า ถูกกว่า และดูแลง่ายกว่า pgvector คือ Extension แบบ Open Source สำหรับ PostgreSQL ที่เพิ่ม Type ข้อมูล vector พร้อม Similarity Search Operator และ Index แบบ HNSW/IVFFlat เข้าไปใน Database ที่มีอยู่เดิม Embedding ของคุณอยู่ใน Database เดียวกับข้อมูลแอปพลิเคชัน Query ด้วย SQL มาตรฐาน รองรับ […]

If you’re building a RAG pipeline or any application that needs semantic search, you’ll eventually need to decide where to store your embeddings. Dedicated vector databases (Pinecone, Qdrant, Weaviate) are one option. But for most teams — especially those already running PostgreSQL — pgvector is the faster, cheaper, and operationally simpler path.