ผลิตภัณฑ์ที่ฉลาดขึ้น
ด้วยพลัง AI

เราสร้างเอเจนต์ AI แบบหลายขั้นตอนที่เรียกใช้ Tool และ API เพื่อทำงานจริงให้เสร็จสมบูรณ์, RAG Knowledge Assistant ที่อ้างอิงจากเอกสารและฐานข้อมูลส่วนตัวของคุณ, Copilot ที่ฝังอยู่ใน Product ที่คุณใช้งานอยู่แล้วโดยตรง และ Evaluation Pipeline ที่ทำให้ทุกอย่างเชื่อถือได้ในระยะยาว โปรเจกต์ทั่วไปเริ่มจาก AI Audit เพื่อหาจุดที่ AI สร้างมูลค่าได้ชัดเจนที่สุดในธุรกิจของคุณ ต่อด้วยการออกแบบเอเจนต์และทำ Proof of Concept ที่กำหนดขอบเขตชัดเจน แล้วต่อยอดไปสู่การออกแบบ Workflow แบบ Human-in-the-loop และ Monitoring หลัง Launch เพื่อไม่ให้จบแค่ Demo ที่ใช้งานได้ครั้งเดียวแล้วเงียบหายไป

เราสร้างระบบบนพื้นฐาน OpenAI, Anthropic Claude และ Google Gemini เป็นหลัก โดยเลือกใช้ตาม Use Case ทั้งเรื่อง Latency ต้นทุน และคุณภาพการให้เหตุผล ไม่ได้ยึดติดกับ Vendor ใดตายตัว สำหรับการจัดการ Workflow เราใช้ LangChain และ LangGraph ควบคุม Logic และ State ของเอเจนต์แบบหลายขั้นตอน ใช้ LlamaIndex และ pgvector สำหรับ Retrieval และ Embedding และใช้ Python ร่วมกับ Hugging Face เมื่องานต้องการโมเดลแบบ Custom หรือ Open-source การผสมผสานนี้ทำให้เปลี่ยน Model หรือ Provider ในภายหลังได้โดยไม่ต้องรื้อระบบทั้งหมด

ได้ครับ งาน AI ส่วนใหญ่ของเราคือแบบนี้พอดี คือการฝัง Copilot, Assistant และ Automation เข้าไปใน Product ที่ Live อยู่แล้ว มากกว่าการสร้างใหม่ตั้งแต่ศูนย์ เราเริ่มด้วย AI Audit สั้นๆ ของ Product และข้อมูลที่คุณมี เพื่อหา Use Case ที่ให้ ROI ชัดเจนที่สุด แล้ว Ship ตัวที่ Impact สูงสุดก่อนในรูปแบบ Pilot ที่กำหนดขอบเขตไว้ ก่อนจะขยายผลต่อ วิธีนี้ช่วยลดความเสี่ยงและให้คุณเห็นผลลัพธ์จริงก่อนตัดสินใจลงทุน Roadmap ที่ใหญ่ขึ้น

ทุกระบบที่เราส่งมอบมี Evaluation Pipeline ที่ให้คะแนนผลลัพธ์เทียบกับตัวอย่างจริงทั้งก่อนและหลังการเปลี่ยนแปลงทุกครั้ง มีการอ้างอิงแหล่งที่มาสำหรับคำตอบแบบ RAG เพื่อให้ตรวจสอบย้อนกลับไปยังเอกสารต้นทางได้ มี Human-in-the-loop สำหรับการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูงหรือย้อนกลับไม่ได้ และมี Production Monitoring ที่ติดตามความแม่นยำ Latency และ Cost Drift อย่างต่อเนื่อง เรามองว่าคุณภาพของ AI เป็นวินัยทางวิศวกรรมที่ต้องดูแลต่อเนื่อง เหมือน Uptime หรือ Security ไม่ใช่ Checklist ที่ทำครั้งเดียวตอน Launch

ขึ้นอยู่กับขอบเขตงาน แต่โดยเฉลี่ยแล้ว Proof of Concept สำหรับเอเจนต์หรือ RAG หนึ่ง Use Case ใช้เวลาประมาณ 3-6 สัปดาห์ตั้งแต่ Audit จนได้ Demo ที่ใช้งานได้จริงกับข้อมูลจริง การฝัง Copilot เข้ากับ Product ที่มีอยู่พร้อม Guardrail และ Evaluation ที่เหมาะสม มักใช้เวลา 8-14 สัปดาห์ ส่วนระบบ Multi-agent แบบเต็มรูปแบบที่มีหลาย Integration, Human-in-the-loop และ Production Monitoring อาจใช้เวลา 3-6 เดือน เราจะเริ่มจากเวอร์ชันที่เล็กที่สุดที่พิสูจน์คุณค่าได้ก่อนเสมอ แล้วค่อยขยายจาก Baseline ที่ใช้งานได้จริง แทนที่จะพยายามสร้างระบบสมบูรณ์ก่อนที่จะมีใครได้ลองใช้

ต้นทุนขึ้นอยู่กับขอบเขตงานและความซับซ้อนของ Integration มากกว่าการเลือก Model โดยค่า API ของ OpenAI, Anthropic หรือ Gemini มักเป็นสัดส่วนเล็กน้อยเมื่อเทียบกับเวลา Engineering ทั้งหมด Proof of Concept สำหรับหนึ่ง Use Case โดยทั่วไปเริ่มต้นที่หลักแสนต้นๆ (บาท) ส่วนระบบ Agent หรือ RAG ระดับ Production ที่เชื่อมกับระบบเดิมของคุณ พร้อม Evaluation และ Monitoring ครบ มักอยู่ที่หลายเท่าของตัวเลขนั้น เราจะเสนอราคาคงที่ตาม Phase หลังการคุย Discovery และจะรวมประมาณการค่า Token/API ต่อเนื่องไว้ด้วยเสมอ เพื่อไม่ให้มีค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิดหลังระบบใช้งานจริง

ข้อมูลของคุณจะไม่ถูกนำไปใช้ Train Public Model ของผู้ให้บริการเลย เราใช้ Enterprise API Tier ของ OpenAI, Anthropic และ Google ที่มีข้อตกลงชัดเจนว่าจะไม่นำข้อมูลไป Train Model สำหรับระบบ RAG เอกสารที่ Sensitive จะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลของคุณเอง (โดยทั่วไปคือ pgvector ภายใน Postgres ที่คุณควบคุมได้) และเราจะกำหนดขอบเขตชัดเจนว่าเอเจนต์อ่าน เรียกใช้ หรือเขียนอะไรได้บ้างก่อนขึ้นใช้งานจริง สำหรับอุตสาหกรรมที่มีข้อกำหนดเฉพาะ เรายังออกแบบ Deployment แบบ On-premise หรือแยก VPC ให้ได้ตามความจำเป็นด้าน Compliance

เป็นของคุณทั้งหมดครับ Code ที่กำหนดเอง, การตั้งค่าเอเจนต์, Prompt Template, Evaluation Dataset และน้ำหนักโมเดลที่ Fine-tune ไว้ (ถ้ามี) จะโอนเป็นของคุณเมื่อชำระเงินงวดสุดท้าย ไม่มีการผูกติดกับเครื่องมือเฉพาะของ Haliviq หากเราทำงานบน Cloud Account และ GitHub Organization ของคุณเอง ซึ่งเราแนะนำสำหรับทุกระบบที่จะขึ้น Production คุณจะมองเห็นและควบคุมได้เต็มที่ตั้งแต่วันแรก และสามารถพัฒนาต่อเองได้แม้ไม่มีเราก็ตาม