Cloud HM

MENU

Azure AI Studio และ Copilot Studio: เลือกเครื่องมือ AI ที่เหมาะกับองค์กรคุณ

Azure AI Studio และ Copilot Studio: เลือกเครื่องมือ AI ที่เหมาะกับองค์กรคุณ

Cloud HM - MKTCloud Variety, ,

ปัจจุบันการใช้งาน AI เริ่มเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันมากยิ่งขึ้น หลังจากการมาถึงของ Generative AI อย่าง ChatGPT ซึ่งเป็น เหตุการณ์ Breakthrough สำคัญของวงการ AI ที่เกิดขึ้นมาในประวัติศาสตร์

เบื้องหลังของ ChatGPT นั้นส่วนหนึ่งมีพื้นฐานมาจาก Large Language Model (LLM) ซึ่งมีพื้นฐานมาจากโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks หรือ ANN) ซึ่งได้แนวคิดมาจากการทำงานของสมองที่มีเส้นประสาท (Neurons) เป็นจำนวนมหาศาล เชื่อมต่อกันเป็นโครงข่ายขนาดใหญ่  

Biological neuronArtificial neuron

จากหลักการพื้นฐานเบื้องต้นที่กล่าวมา จะเห็นได้ว่ามีความคล้ายคลึงกัน และเป็นรากฐานสำคัญในการสร้าง Machine Learning ทำให้ Computer สามารถ เรียนรู้และ ทำการติดสินใจได้ด้วยตัวเอง 

เราสามารถจำแนกความสามารถของ AI ได้ ดังนี้

A diagram of a diagram Description automatically generated

LLM จัดอยู่ในระดับ Machine Learning และใช้ Transformer Model ในการ Train ซึ่งความสามารถหลักก็คือ สามารถเข้าใจ Text Base Data เช่น ตัวอักษร, คำ, และรูปประโยค ที่ส่งเข้าไปแล้ว Generate Text ตอบกลับออกมาได้

LLM จะถูก Train ด้วย Dataset ที่มีขนาดใหญ่มาก ซึ่งจะมีแค่บริษัทระดับใหญ่เท่านั้นที่สามารถทำได้เช่น Microsoft, Google, AWS, etc. ซึ่ง LLM model ที่ได้มาเราจะเรียกแบบกว้าง ๆ ว่า Foundation Model

Generative Pre-trained Transformer (GPT) ถูกจัดว่าอยู่ในระดับ AI เนื่องจากมีความใกล้เคียงมนุษย์มาก เพราะการสร้างรูปแบบโครงสร้างประโยคที่ซับซ่อนขึ้น และเสริมด้วยองค์ความรู้พื้นฐานจากบน internet ที่น่าเชื่อถือ ซึ่งนำมาใช้ในกระบวนการ Pre-train และ Optimize จนสามารถตอบคำถามตรงตามความต้องการของผู้ใช้งานมากขึ้น ราวกับว่าเหมือนมีผู้เชี่ยวชาญมาตอบเอง นอกจากนี้ GPT ยังมีความสามารถในการเขียนเรียงความได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าอย่างมากในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์

ทำความรู้จักกับ Microsoft Azure AI studio

Microsoft Azure AI Studio เป็น Platform As a service (PaaS) ที่จะให้คุณสามารถที่จะสร้างหรือปรับแต่งโมเดล AI ที่นำมาใช้ภายในองค์กรของคุณเองโดยสามารถที่จะนำ data source จากหลาย ๆ แหล่ง เช่น Web URL, Documents, Database, Video, Image มาใช้ในการ pre-train นอกจากนี้ Azure AI Studio ยังสนับสนุนการทำ Retrieval Augmented Generation (RAG) ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล AI ให้สามารถตอบสนองความต้องการเฉพาะขององค์กรได้อย่างแม่นยำมากขึ้น

คุณสามารถนำ Foundation Model มาใช้เป็น Base Model เพื่อที่จะนำไป Train เพิ่มเติมได้ เพื่อเพิ่มความสามารถให้ตรงกับความต้องการใช้งานภายในองค์กรของคุณ

โดย Pre-trained model ที่ Azure AI Studio มีให้บริการมีทั้งหมด 4 ประเภท

  • Computer Vision: ใช้ในการวิเคราะห์ภาพและ Video 
  • Natural Language Processing (NLP): ใช้ในการวิเคราะห์และเข้าใจ Human Language เช่น Sentiment Analysis, Text Translation
  • Speech Service: สำหรับแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ
  • Generative AI: ใช้ Generate Text ซึ่งอาจจะนำไปใช้เป็น Personal/Cooperation Assistance

Pre-trained model เหล่านี้สามารถค้นหาและนำมาใช้งานได้ผ่าน Model Catalog and Collection ใน Azure AI Studio

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Retrieval Augmented Generation (RAG) เป็นเทคนิคที่ช่วยให้ AI สามารถใช้ข้อมูลใหม่ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว กระบวนการนี้เริ่มจากการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ แล้วแปลงให้อยู่ในรูปแบบ Vector ก่อนจัดเก็บไว้ใน Datastore เมื่อมีคำถาม AI จะค้นหาและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจาก Datastore มาใช้ตอบได้ทันที วิธีนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการกับข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงบ่อย เนื่องจากไม่จำเป็นต้อง Pre-train AI ใหม่ทุกครั้ง ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรได้มาก ด้วยเหตุนี้ RAG จึงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการทำให้ AI สามารถใช้ข้อมูลที่ทันสมัยในการตอบคำถามได้อย่างแม่นยำ โดยไม่ต้องผ่านกระบวนการฝึกฝนที่ยุ่งยากและใช้เวลานานบ่อยๆ

Screenshot of the RAG pattern.

Azure AI Services 

เป็นส่วนสำคัญของ Azure AI Studio ที่ช่วยให้คุณสามารถนำ AI มาใช้งานได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ บริการนี้มีจุดเด่นคือความพร้อมใช้งาน โดยมี AI Model และ APIs ที่สามารถนำไปผสานกับแอปพลิเคชันที่คุณกำลังพัฒนาได้ทันที ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนาที่มีประสบการณ์หรือเพิ่งเริ่มต้น Azure AI Services ก็พร้อมที่จะช่วยให้คุณเพิ่มความสามารถด้าน AI ให้กับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างง่ายดาย โดยมีบริการหลากหลายประเภทให้เลือกใช้ตามความต้องการของคุณ

ทำความรู้จักกับ Copilot Studio 

Copilot studio คือ Software as a service (SaaS) ที่คุณสามารถใช้ AI บน Microsoft365 platform ในรูปแบบของ Drag-and-Drop, Low-code Approach โดยจะนำไปใช้กับงานด้าน Employee Assistant ทำให้การเข้าถึงข้อมูล, เอกสารต่าง ๆ หรือจัดการข้อมูล ภายในองค์กรเป็นเรื่องที่ง่ายดายยิ่งขึ้น

A screenshot of a computer Description automatically generated

นอกจากนี้ Microsoft Copilot ยังมีความยืดหยุ่นในการปรับแต่งเพิ่มเติม โดยเฉพาะในส่วนของการจัดการบทสนทนา องค์กรสามารถสร้างชุดคำสั่งสำเร็จรูป (Preset) สำหรับใช้งานภายในผ่าน Microsoft Teams ได้ ชุดคำสั่งเหล่านี้จะช่วยแนะนำวิธีใช้งานต่างๆ ที่จำเป็นสำหรับพนักงาน และสามารถนำไปสู่การดำเนินการต่อได้ทันที ทั้งนี้ เพื่อความปลอดภัยและความถูกต้อง องค์กรอาจกำหนดเงื่อนไขเพิ่มเติม เช่น การขอคำยืนยันจากเพื่อนร่วมงานก่อนที่จะส่งคำสั่งออกไปทำงานจริง ระบบนี้ช่วยให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในขณะที่ยังคงรักษาความปลอดภัยและความถูกต้องของข้อมูลไว้ได้

A screenshot of a computer Description automatically generated
A screenshot of a chat Description automatically generated
A screenshot of a computer Description automatically generated
A screenshot of a chat Description automatically generated

จากตัวอย่างด้านบนจะเป็นตัวอย่างการใช้งาน โดยการสนทนาผ่าน Microsoft teams เพื่อที่จะเปลี่ยน สถานะของ Order นั้นเป็น processing โดยจะมี preset dialog การสนทนา เพื่อช่วยให้สะดวกในการพิมพ์มากขึ้น

Copilot connector

เพื่อให้ copilot มีความสามารถที่มากขึ้นไปกว่าเดิม Copilot Connector เป็น Plugin ที่จะนำไปลงไว้ที่ฝั่งของ Data Source ต่าง ๆ เพื่อที่ Copilot จะสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้งานได้อย่างง่ายได้ สำหรับองค์กรใดที่มี Data Source จำนวนมาก ก็จะสามารถจัดการการเข้าถึงผ่าน Copilot ได้สะดวกขึ้น

Chart with organizational 'Knowledge' as the x-axis and user 'Skills' as the y-axis showing that you can extend Copilot skills with plugins and extend Copilot knowledge with Graph connectors

สรุปความแตกต่างระหว่าง Azure AI Studio และ Copilot Studio

Azure AI Studio จะเป็นเหมือน Platform as a Service (PaaS) ที่ใช้สำหรับการพัฒนาระบบ AI สำหรับแอปพลิเคชันหรือผลิตภัณฑ์ต่างๆ มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุง User Experience ให้ดีขึ้น หรือใช้งานกับองค์กร ที่มี Data ที่ซับซ้อน เพื่อให้ได้ insight ที่มากขึ้นและนำไปสู่การตัดสินใจที่ถูกต้องแม่นยำ

Azure Copilot Studio จะเป็นเหมือน Software as a Service (SaaS) ที่จะนำ AI ช่วยให้องค์กรมีความรวดเร็วในการทำงานมากขึ้น โดยการลดการสื่อสารระหว่างบุคคลที่ไม่จำเป็น เหมาะสำหรับงานที่ต้องใช้ทักษะเฉพาะ อย่างการ query data แล้วนำมา virtualize ส่วนนี้ช่วยให้พนักงานสามารถโฟกัสกับงานหลักของตนเองได้มากขึ้น และลดงานที่เป็นลักษณะเฉพาะกิจ (ad-hoc) ลง

โดยสรุป Azure AI Studio เน้นการพัฒนา AI สำหรับการใช้งานเฉพาะทาง ในขณะที่ Copilot Studio เน้นการนำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานทั่วไปขององค์กร

A screenshot of a computer program Description automatically generated

Reference:

https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model

https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network_(machine_learning)

https://www.geeksforgeeks.org/artificial-neural-networks-and-its-applications/

https://www.simplilearn.com/tutorials/artificial-intelligence-tutorial/ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning

https://stackademic.com/blog/understanding-the-difference-between-gpt-and-llm-a-comprehensive-comparison-1f624c713507

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/what-is-ai-studio