Private LLM Setup

วางระบบ LLM ใช้ภายในองค์กร

ติดตั้งโมเดลภาษาไว้ในเซิร์ฟเวอร์ของบริษัทคุณเอง ให้ทีมถาม-ตอบเอกสารภายใน ร่างงาน และต่อกับ Agent ได้ โดยข้อมูลไม่ออกนอกบริษัท และทุกคำตอบมีอ้างอิงว่ามาจากเอกสารหน้าไหน

ระยะเวลา

โดยทั่วไป 6–10 สัปดาห์จนแผนกนำร่องใช้งานจริง ขึ้นกับความพร้อมของเครื่องและปริมาณเอกสาร

เวลาที่คุณต้องให้

ผู้บริหาร 1 คนตัดสินใจเรื่องชั้นความลับ (ประมาณ 2 ชั่วโมง) · IT 1 คนช่วยเรื่องเครื่องและบัญชีผู้ใช้ · ทีมนำร่อง 10–40 คน ตอบแบบสอบถามก่อน-หลัง

สิ่งที่ได้รับ

6 รายการส่งมอบ

เริ่มจาก

คุยฟรี 30 นาที

งานเข้ามากลัวข้อมูลลับหลุด เลยไม่กล้าเริ่มปัญหาที่คุณเจอ
AI Agent ทำเองPrivate LLM Setupแผนที่ข้อมูลและจุดวางโมเดล
คนตัดสินใจคุณตรวจและอนุมัติข้อมูลไม่ออกนอกที่ที่คุณกำหนด
ผลลัพธ์-40 ถึง -60%เวลาหาเอกสาร

ตัวอย่าง: วางระบบ LLM ใช้ภายในองค์กร

LIVE DEMO

1 · งานเข้ามา

สัญญา เงินเดือน ข้อมูลลูกค้า ถ้าส่งเข้า AI สาธารณะแล้วไม่รู้ว่าไปอยู่ที่ไหน ผู้บริหารจึงสั่งห้าม แต่พนักงานก็แอบใช้อยู่ดี

2 · AI Agent ทำเอง

  • แผนที่ข้อมูลและจุดวางโมเดล
  • ระบบ LLM ติดตั้งพร้อมใช้
  • RAG จากเอกสารภายใน ตามสิทธิ์ผู้ใช้
  • คำตอบมีอ้างอิงหน้าเอกสารทุกครั้ง
  • Audit log และแดชบอร์ดการใช้งาน

3 · คุณแค่อนุมัติ

ทุกกลุ่มข้อมูลมีที่อยู่ชัดเจนตามตารางที่คุณอนุมัติ และมี log พิสูจน์ได้ว่าไม่มีคำถามไหนวิ่งออกไปผิดที่

อนุมัติ 1 คลิก

ผลลัพธ์

-40 ถึง -60%

เวลาหาเอกสาร

เหมาะกับใคร

บริการนี้ เหมาะกับคุณไหม

เหมาะ ถ้าคุณ…

  • องค์กรที่มีเอกสารภายในจำนวนมาก (สัญญา นโยบาย คู่มือ ระเบียบ) และพนักงานหาไม่เจอ ถามกันในแชททั้งวัน
  • ธุรกิจที่ถือข้อมูลอ่อนไหว เช่น กฎหมาย การเงิน สุขภาพ หรือข้อมูลลูกค้าตาม PDPA และไม่สบายใจจะส่งเข้า AI สาธารณะ
  • บริษัทที่พนักงานแอบใช้ AI สาธารณะกันเองอยู่แล้ว และผู้บริหารอยากให้มีทางเลือกที่ปลอดภัยและควบคุมได้
  • องค์กรที่วางแผนจะทำ Agent หลายตัวในอนาคต และต้องการ “สมอง” กลางที่อยู่ในบ้านตัวเอง

ยังไม่ใช่ ถ้า…

  • ทีมเล็กที่ข้อมูลไม่ได้ลับมาก และแค่อยากให้ AI ช่วยทำงานซ้ำ ๆ — ใช้ API ที่มีสัญญาไม่เก็บข้อมูลผ่านบริการ ออกแบบงานให้ไหลอัตโนมัติ จะคุ้มกว่าและเร็วกว่า
  • องค์กรที่ยังไม่รู้ว่าอยากให้ AI ทำงานอะไร — เริ่มจาก ประเมินธุรกิจทั้งระบบ ก่อน แล้วค่อยตัดสินใจว่าต้องมีโมเดลของตัวเองไหม

ปัญหาที่แก้

สิ่งที่บริการนี้ ปลดล็อกให้

สัญญา เงินเดือน ข้อมูลลูกค้า ถ้าส่งเข้า AI สาธารณะแล้วไม่รู้ว่าไปอยู่ที่ไหน ผู้บริหารจึงสั่งห้าม แต่พนักงานก็แอบใช้อยู่ดี
ไดรฟ์กลางมีทุกอย่าง แต่ไม่มีใครรู้ว่าเวอร์ชันไหนล่าสุด สุดท้ายไปถามคนที่รู้ ซึ่งต้องตอบคำถามเดิมซ้ำทุกวัน
คำตอบดูดีแต่ไม่บอกที่มา พนักงานเอาไปใช้แล้วผิด ความเชื่อใจหาย ทั้งทีมเลิกใช้
เครื่องมือทั่วไปแยกสิทธิ์ไม่ได้ พนักงานทั่วไปอาจถามเจอเอกสารผู้บริหาร หรือถูกปิดหมดจนใช้งานไม่ได้

สิ่งที่คุณจะได้รับ

ส่งมอบเป็นของจริง จับต้องได้

ตารางว่าข้อมูลประเภทไหนของคุณควรอยู่กับโมเดลแบบใด (on-prem / private cloud / API) พร้อมเหตุผล ให้ผู้บริหารเซ็นอนุมัติได้
โมเดลโอเพนซอร์สบนเซิร์ฟเวอร์ของคุณ หรือ private cloud ในไทย พร้อมหน้าจอแชทที่พนักงานใช้ได้ทันที ล็อกอินด้วยบัญชีบริษัท (SSO)
เชื่อมไดรฟ์/ระบบเอกสารเดิม ให้แต่ละคนถามได้เฉพาะไฟล์ที่ตัวเองมีสิทธิ์เห็น เอกสารอัปเดตแล้วคำตอบอัปเดตตาม
ทุกคำตอบบอกว่ามาจากไฟล์ไหน หน้าไหน กดเปิดดูต้นฉบับได้ ถ้าไม่พบในเอกสาร ระบบตอบว่า “ไม่พบ” แทนการเดา
บันทึกว่าใครถามอะไร เมื่อไหร่ ระบบดึงเอกสารไหนมาตอบ ตรวจสอบย้อนหลังได้ตามข้อกำหนด PDPA และผู้ตรวจสอบภายใน
ทีม IT ของคุณรู้วิธีเพิ่มเอกสาร เพิ่มผู้ใช้ ดูค่าใช้จ่าย และเปลี่ยนโมเดลรุ่นใหม่ได้เอง โดยไม่ต้องรื้อระบบ

ขั้นตอน

ทำอย่างไร ทีละขั้น

รวม โดยทั่วไป 6–10 สัปดาห์จนแผนกนำร่องใช้งานจริง ขึ้นกับความพร้อมของเครื่องและปริมาณเอกสาร

ขั้นที่ 1 / 5 · คุยฟรี 30 นาที + จัดชั้นความลับของข้อมูล

1 สัปดาห์

  1. 11 สัปดาห์

    คุยฟรี 30 นาที + จัดชั้นความลับของข้อมูล

    เราถามว่าอยากให้ทีมถามอะไรได้ และข้อมูลแต่ละกลุ่มลับระดับไหน แล้วสรุปว่าจำเป็นต้องมีโมเดลในบ้านจริงไหม หรือแค่บางส่วน

  2. 21–2 สัปดาห์

    เลือกจุดวางโมเดลและเตรียมเครื่อง

  3. 33–4 สัปดาห์

    ติดตั้งระบบ + เชื่อมเอกสารและสิทธิ์ผู้ใช้

  4. 44 สัปดาห์

    นำร่อง 1 แผนก วัดผล

  5. 5ต่อเนื่องรายเดือน

    ขยายทั้งองค์กร + ส่งมอบให้ทีม IT

ตัวอย่างผลลัพธ์

ตัวอย่างตาราง “ประเภทข้อมูล → ที่วางโมเดล”

ตัดตอนจากตารางตัดสินใจที่เราทำให้ทุกองค์กรก่อนติดตั้ง ผู้บริหารเห็นชัดว่าข้อมูลกลุ่มไหนไปอยู่ตรงไหน และเพราะอะไร (ตัวเลขและประเภทข้อมูลปรับตามธุรกิจของคุณ)

สัญญาลูกค้า เงินเดือน ข้อมูลส่วนบุคคล

ที่วางโมเดลon-prem เซิร์ฟเวอร์บริษัท

เหตุผลข้อมูลอ่อนไหวตาม PDPA ห้ามออกนอกเครือข่าย

คู่มือปฏิบัติงาน นโยบายภายใน

ที่วางโมเดลprivate cloud ในไทย

เหตุผลปริมาณมาก ต้องการเครื่องแรง แต่ไม่ใช่ข้อมูลส่วนบุคคล

ร่างอีเมล สรุปข่าว เอกสารสาธารณะ

ที่วางโมเดลAPI ที่มีสัญญาไม่เก็บข้อมูล

เหตุผลคุณภาพภาษาสูงกว่า ค่าใช้จ่ายตามการใช้จริง

ข้อมูลการเงินก่อนประกาศงบ

ที่วางโมเดลon-prem เท่านั้น + จำกัดผู้ใช้

เหตุผลกระทบราคาหุ้น/ผู้ถือหุ้น ต้องมี audit log ทุกคำถาม

ผลลัพธ์ที่คาดหวังได้

วัดเป็นตัวเลข ไม่ใช่ความรู้สึก

-40 ถึง -60%

เวลาหาเอกสาร

วัดจากทีมนำร่อง เทียบก่อน-หลังใน 4 สัปดาห์ (จากเคสที่ทำมา)

0 รายการ

ข้อมูลออกนอกบริษัท

โมเดลและเอกสารอยู่ในเซิร์ฟเวอร์ที่คุณควบคุม ตรวจสอบได้จาก log

-30 ถึง -45%

คำถามซ้ำถึงผู้เชี่ยวชาญ

ทีมกฎหมาย/HR ตอบเฉพาะเรื่องยาก ภายใน 2 เดือนหลังนำร่อง

งบประมาณ

คิดเงินอย่างไร ตรงไปตรงมา

คิดเป็นโครงการติดตั้ง (ครั้งเดียว) + ค่าดูแลรายเดือน ส่วนค่าเครื่องหรือค่า cloud เป็นของคุณโดยตรง เราแจกแจงให้เห็นก่อนตัดสินใจ ไม่บวกเพิ่ม

SME ใช้ API แบบไม่เก็บข้อมูล + RAG

โครงการติดตั้งเทียบเท่าค่าจ้างพนักงาน 1 คนราว 2–3 เดือน ค่าดูแลรายเดือนต่ำ ไม่ต้องซื้อเครื่อง

บริษัทกลาง private cloud ในไทย

โครงการเทียบเท่าพนักงานอาวุโส 1 คนราว 3–4 เดือน ค่า cloud รายเดือนใกล้เคียงเงินเดือนพนักงาน 1 คน

องค์กรใหญ่ on-prem เต็มรูปแบบ

โครงการหลายเดือน มีค่าเครื่องก้อนแรก (ระดับรถยนต์ 1 คัน) แต่ค่าใช้ต่อคำถามแทบเป็นศูนย์เมื่อผู้ใช้เยอะ

รวมอยู่ในราคาแล้ว

  • ตารางจัดชั้นข้อมูลและจุดวางโมเดล ที่ผู้บริหารอนุมัติแล้ว
  • ติดตั้งโมเดล หน้าจอแชท SSO และ RAG ตามสิทธิ์ผู้ใช้
  • ชุดทดสอบคำถามจริงของบริษัท พร้อมรายงานความถูกต้องก่อนเปิดใช้
  • Audit log แดชบอร์ดการใช้งานและค่าใช้จ่าย
  • นำร่อง 1 แผนกพร้อมรายงานตัวเลขก่อน-หลัง
  • คู่มือดูแลระบบและอบรมทีม IT
ขอใบเสนอราคา / นัดคุยฟรี

หลักประกัน

ปลอดภัย และถอยได้เสมอ

ทุกกลุ่มข้อมูลมีที่อยู่ชัดเจนตามตารางที่คุณอนุมัติ และมี log พิสูจน์ได้ว่าไม่มีคำถามไหนวิ่งออกไปผิดที่
เราตั้งค่าให้โมเดลตอบจากเอกสารที่ดึงมาเท่านั้น พร้อมอ้างอิงหน้า ถ้าไม่มีหลักฐานจะบอกตรง ๆ และส่งต่อให้คนที่รับผิดชอบ
คำตอบด้านกฎหมาย การเงิน หรือที่จะส่งออกนอกบริษัท เป็น “ร่าง” เสมอ ต้องมีผู้รับผิดชอบอนุมัติก่อนใช้ทุกครั้ง

คำถามที่พบบ่อย

ก่อนตัดสินใจ ถามได้ทุกอย่าง

on-prem, private cloud ในไทย และ API ต่างกันยังไง เลือกแบบไหนดี?

on-prem คือโมเดลอยู่ในเครื่องของบริษัท ควบคุมได้สูงสุดแต่ต้องลงทุนเครื่อง private cloud ในไทยคือเช่าเครื่องที่ตั้งในประเทศ ใช้เฉพาะคุณ ประหยัดกว่าและขยายง่าย ส่วน API แบบมีสัญญาไม่เก็บข้อมูล คุณภาพภาษาดีที่สุด จ่ายตามใช้จริง เหมาะกับข้อมูลไม่ลับ องค์กรส่วนใหญ่ใช้ผสมกันตามชั้นความลับของข้อมูล ไม่ต้องเลือกแบบเดียว

ต้องซื้อเครื่องแรงแค่ไหน?

ขึ้นกับจำนวนผู้ใช้พร้อมกันและขนาดโมเดล โดยทั่วไปทีมนำร่องกลุ่มเล็กใช้เครื่องที่มีการ์ดจอระดับเซิร์ฟเวอร์ 1 ใบก็เริ่มได้ ถ้าผู้ใช้หลายร้อยคนจึงค่อยเพิ่ม เราประเมินให้ก่อนซื้อ และแนะนำให้เริ่มจาก private cloud ก่อนถ้ายังไม่แน่ใจปริมาณ

โมเดลโอเพนซอร์สฉลาดพอไหม เทียบกับ AI ดัง ๆ?

สำหรับงานถาม-ตอบจากเอกสาร สรุป และร่างเอกสารมาตรฐาน โมเดลโอเพนซอร์สรุ่นปัจจุบันทำได้ดีพอ เพราะคำตอบมาจากเอกสารของคุณไม่ใช่ความรู้ในตัวโมเดล ส่วนงานที่ต้องการภาษาสละสลวยหรือเหตุผลซับซ้อน เราให้วิ่งไป API ที่ไม่เก็บข้อมูลเฉพาะข้อมูลที่ไม่ลับ

จะรู้ได้ยังไงว่า AI ไม่ตอบมั่ว?

ทุกคำตอบมีลิงก์ไปหน้าเอกสารต้นทาง กดดูได้ทันที และก่อนเปิดใช้เราทดสอบด้วยชุดคำถามจริงจากทีมของคุณ วัดว่าตอบถูกกี่เปอร์เซ็นต์ คำถามที่ตอบไม่ได้ระบบจะบอกว่าไม่พบ และส่งต่อให้คนดูแล ไม่แต่งคำตอบขึ้นเอง

พนักงานจะเห็นเอกสารที่ไม่ควรเห็นไหม?

ไม่ ระบบล็อกอินด้วยบัญชีบริษัท (SSO) และดึงเฉพาะเอกสารที่คนนั้นมีสิทธิ์อยู่แล้วในระบบเดิม เอกสารผู้บริหารหรือ HR จะไม่ถูกนำมาตอบให้พนักงานทั่วไป และมี log ให้ตรวจสอบย้อนหลังทุกคำถาม

ใครดูแลระบบต่อหลังส่งมอบ และค่าใช้จ่ายรายเดือนจะบานไหม?

เราส่งมอบพร้อมคู่มือและอบรมทีม IT ให้เพิ่มเอกสาร เพิ่มผู้ใช้ และเปลี่ยนรุ่นโมเดลได้เอง แดชบอร์ดแสดงค่าใช้จ่ายและปริมาณการใช้รายวัน ถ้าต้องการให้เราดูแลต่อก็มีแพ็กเกจรายเดือนที่รวมการอัปเดตโมเดลและตรวจสุขภาพระบบ

อยากให้ทีมใช้ AI ได้ โดยข้อมูลไม่ออกจากบริษัท?

คุยฟรี 30 นาที เล่าให้ฟังว่าข้อมูลของคุณลับระดับไหน เราบอกได้เลยว่าจำเป็นต้องมีโมเดลในบ้านจริงไหม หรือเริ่มแบบไหนคุ้มกว่า ไม่มีข้อผูกมัด

ปรึกษาฟรี

นัดคุยฟรี 30 นาที