Category: data engineering


  • AI Agent กับอาชีพ Data – จะมาแทนที่เราหรือมาช่วยเรากันแน่?

    เริ่มที่ – เช้าวันปกติที่ออฟฟิศของทีม Data เรามาเริ่มกันที่ลองนึกภาพตามกันเหมือนเดิมนะครับ (บอกแล้วว่าจินตนาการสำคัญกว่าความรู้ 555) เช้าวันจันทร์ปกติ เราเปิดแล็ปท็อปขึ้นมา กาแฟยังร้อนอยู่เลย แล้ว Slack ก็ดังขึ้นมาว่า “Pipeline พัง ข้อมูลเมื่อคืนไม่เข้า Dashboard แดงเถือกหมดเลย” — ฉากนี้คุ้นๆมั้ยครับ ? แต่ตอนนี้ปี 2026 แล้ว มีตัวละครใหม่ ได้เข้ามาเพิ่มในฉากนี้ นั่นคือ AI Agent ที่แจ้งเตือนปัญหาให้คุณก่อน ระบุ root cause ให้เสร็จสรรพ เท่านั้นแล้วยังแนะนำ fix ให้ด้วย — ทั้งหมดนี้ได้ถูกเตรียมไว้ก่อนที่คุณจะจิบกาแฟแก้วแรกด้วยซ้ำ คำถามที่ทุกคนในวงการ Data กำลังถามกันอยู่คือ AI Agent คือเพื่อนร่วมงานที่ดีที่สุดของเรา หรือมันคือคนที่จะมานั่งเก้าอี้แทนเรา? บทความนี้เราจะมาไล่เรียงกันให้ครบ ทั้งเรื่อง AI Agent คืออะไร มันกระทบสายงาน Data ยังไง และที่สำคัญมากที่สุด…

  • AI Agent กับ Data – คู่หูที่เปลี่ยนโลกธุรกิจในปี 2026

    ในวันที่ AI ไม่ได้แค่ “ตอบคำถาม” อีกต่อไป ถ้าเมื่อสองสามปีก่อนเราพูดถึง AI เราอาจนึกถึงแชทบอทที่ตอบคำถามง่ายๆ หรือโมเดลที่ช่วยแนะนำหนังใน Netflix แต่ในปี 2026 สถานการณ์เปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิงแล้วล่ะครับ ตอนนี้เราอยู่ในยุคของ AI Agent — ระบบ AI ที่ไม่ได้แค่ “ตอบ” แต่สามารถ “ทำ” ให้ได้ด้วย ไม่ว่าจะเป็นการสั่งซื้อของ การวิเคราะห์รายงาน การส่งอีเมล หรือแม้แต่การเขียนโค้ดแล้วรันเอง ทั้งหมดนี้ทำได้แบบอัตโนมัติโดยที่มนุษย์ไม่ต้องคลิกอะไรเลย แต่ความลับของ AI Agent ที่ทรงพลังอยู่ที่อะไรรู้ไหมครับ? คำตอบคือ: Data ไงล่ะครับ วันนี้เราจะมาพูดถึงความสัมพันธ์ระหว่าง AI Agent กับ Data ว่าทำไมสองสิ่งนี้ถึงแยกกันไม่ออก และคนที่ทำงานด้าน Data ในยุคนี้ต้องปรับตัวยังไงบ้าง AI Agent คืออะไรกัน ? ก่อนอื่นขอปูพื้นกันก่อนนะครับ AI Agent คือระบบ AI ที่สามารถ…

  • RAG คืออะไร? และทำไมมันถึงเป็นหัวใจสำคัญของ AI ยุคใหม่

    เคยลองใช้ ChatGPT หรือ AI chatbot ไหนสักตัว แล้วถามเรื่องที่มันตอบผิดหรือบอกว่า “ฉันไม่มีข้อมูลหลังจากปี X” — คุณกำลังเจอกับข้อจำกัดคลาสสิกของ Large Language Model (LLM) นั่นคือมัน “จำได้แค่สิ่งที่ถูก train มา” เท่านั้น แต่โลก Data มีคำตอบให้แล้วครับ และคำตอบนั้นชื่อว่า RAG อะไรคือ RAG ? RAG ย่อมาจาก Retrieval-Augmented Generation ซึ่งฟังดูซับซ้อน แต่แนวคิดของมันเรียบง่ายมาก ลองนึกภาพว่าคุณต้องตอบคำถามในการสอบที่ “เปิดหนังสือได้” แทนที่จะต้องจำทุกอย่างในหัว คุณก็แค่เปิดหนังสือหาข้อมูลที่ถูกต้อง แล้วค่อยเขียนคำตอบออกมา RAG ทำแบบเดียวกันกับ AI เลยครับ แทนที่จะให้ AI ตอบจากสิ่งที่ถูก train มาอย่างเดียว ระบบ RAG จะ ง่ายมั้ยครับ? แต่เบื้องหลังของมันน่าสนใจกว่านั้นเยอะเลย Vector Database…