Chatbot
Touchapon Kraisingkorn
2
นาที อ่าน
July 5, 2024

ทำความรู้จัก Natural Language Queries (NLQ)

ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างทุกวันนี้ ความสามารถในการวิเคราะห์และตีความข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตัดสินใจที่ชาญฉลาด แต่ไม่ใช่ทุกคนที่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคในการเขียนคำสั่งสืบค้นฐานข้อมูลที่ซับซ้อน 

นี่คือจุดที่การใช้ภาษาธรรมชาติในการสืบค้นข้อมูล หรือ Natural Language Query (NLQ) เข้ามามีบทบาท NLQ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลโดยใช้ภาษาที่ใช้ในชีวิตประจำวัน ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเรื่องที่เข้าถึงได้สำหรับคนทั่วไป

ทำความเข้าใจกับการใช้ Natural Language Query (NLQ)

NLQ คือเทคโนโลยีที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับฐานข้อมูลโดยใช้ภาษามนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นการพูดหรือการพิมพ์ แทนที่จะต้องเขียนคำสั่ง SQL ที่ซับซ้อน ผู้ใช้สามารถถามคำถามด้วยภาษาไทยง่ายๆ เช่น "ยอดขายไตรมาสที่แล้วเป็นอย่างไรบ้าง?" ระบบ NLQ ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ร่วมกับกระบวนการทำงานแบบอัตโนมัติเพื่อแปลงคำถามของผู้ใช้เป็นคำสั่ง SQL โดยใช้เทคนิคการออกแบบ prompt ที่ช่วยให้ LLM เข้าใจคำถามของผู้ใช้ โครงสร้างฐานข้อมูล และความหมายของแต่ละคอลัมน์ จากนั้นจึงนำเสนอผลลัพธ์ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น ข้อความ แผนภูมิ หรือรายงาน

ประโยชน์ของ NLQ

การเข้าถึงที่ง่ายขึ้น

NLQ ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเรื่องที่เข้าถึงได้สำหรับคนในองค์กรที่กว้างขึ้น รวมถึงผู้บริหารที่อาจไม่มีทักษะด้าน SQL ตัวอย่างเช่น ผู้บริหารสามารถใช้แชทเพื่อถามว่า "รายได้ปัจจุบันของเราเป็นเท่าไร?" และได้รับคำตอบทันที การเข้าถึงที่ง่ายนี้ช่วยให้ผู้ตัดสินใจทุกระดับสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า ส่งเสริมวัฒนธรรมการตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล

ความสามารถของ Eko ในการสรุปยอดขายย้อนหลัง 6 เดือน
ข้อมูลยอดขายย้อนหลัง 6 เดือนโดย Eko

ความยืดหยุ่น

NLQ เสนอวิธีที่ยืดหยุ่นในการสืบค้นและโต้ตอบกับข้อมูล ต่างจากวิธีดั้งเดิมที่ต้องตั้งค่าแผนภูมิและแดชบอร์ดไว้ล่วงหน้า NLQ แปลงคำขอของผู้ใช้เป็นคำสั่ง SQL แบบทันที ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการฝ่ายขายสามารถถามว่า "แสดงแนวโน้มการขายในช่วงหกเดือนที่ผ่านมา" และตามด้วย "เปรียบเทียบกับช่วงเดียวกันของปีที่แล้ว" ระบบ NLQ สามารถสร้างรายงานเปรียบเทียบแบบไดนามิก ช่วยให้ผู้ใช้สำรวจข้อมูลได้อย่างเป็นธรรมชาติและตอบสนองมากขึ้น

ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งขึ้น

ในฐานะเครื่องมือของ AI แบบ generative ที่ทำงานอัตโนมัติ NLQ สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งขึ้นโดยการรวมผลการสืบค้นกับการวิจัยเพิ่มเติมจากแหล่งอื่นๆ ตัวอย่างเช่น ทีมการตลาดอาจถามว่า "อะไรคือปัจจัยสำคัญที่ขับเคลื่อนความพึงพอใจของลูกค้า?" ระบบ NLQ ไม่เพียงแต่ให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง แต่ยังวิเคราะห์โดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อนำเสนอสรุปและข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ความสามารถนี้ช่วยเพิ่มความลึกและคุณภาพของข้อมูลที่มีให้กับผู้ใช้

กรณีการใช้งานของ NLQ

การจัดการยอดขายในธุรกิจค้าปลีก

ผู้จัดการฝ่ายขายในบริษัทค้าปลีกสามารถใช้ NLQ เพื่อรับข้อมูลและการวิเคราะห์ที่ทันสมัยจากตัวเลขยอดขาย ตัวอย่างเช่น พวกเขาสามารถถามว่า "สินค้าขายดีที่สุดเดือนที่แล้วคืออะไรบ้าง?" และได้รับรายงานโดยละเอียดทันที ช่วยให้สามารถตัดสินใจเกี่ยวกับระดับสต็อก โปรโมชั่น และกลยุทธ์การขายได้อย่างทันท่วงที

ความสามารถของ Eko ในการจัดเตรียมข้อมูลสินค้าที่มียอดขายสูงสูด
ข้อมูลสินค้าที่ขายดีที่สุดโดย Eko
ความสามารถของ Eko ในการารุปรายชื่อ 10 อันดับสินค้าที่ทำกำไรสูงสุด
ข้อมูลรายชื่อ 10 สินค้าที่ทำกำไรสูงสุดโดย Eko

การตัดสินใจของผู้บริหาร

ผู้บริหารบริษัทสามารถใช้ NLQ เพื่อรับมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการดำเนินธุรกิจ ตัวอย่างเช่น ผู้บริหารอาจถามว่า "สถานะทางการเงินปัจจุบันของเราเป็นอย่างไร?" และได้รับภาพรวมโดยละเอียดของรายได้ ค่าใช้จ่าย และอัตรากำไร มุมมองแบบองค์รวมนี้ช่วยให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจเชิงกลยุทธ์บนพื้นฐานของข้อมูลแบบเรียลไทม์

การจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM)

ในด้าน CRM ทีมขาย ทีมพัฒนาธุรกิจ และทีมดูแลลูกค้าสามารถใช้ NLQ เพื่อสืบค้นข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับฐานลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น พนักงานขายอาจถามว่า "ลูกค้าคนไหนบ้างที่ไม่ได้ซื้อสินค้าในช่วงหกเดือนที่ผ่านมา?" และได้รับรายชื่อลูกค้าที่ไม่มีความเคลื่อนไหวเพื่อทำแคมเปญกระตุ้นยอดขาย ความสามารถนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้าโดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่ทันเวลาและนำไปปฏิบัติได้

ข้อมูล Sales Data Report โดย Eko
ความสามารถของ Eko ในการจัดเตรียมข้อมูล Sale performancee
ข้อมูล Sale Performance Report โดย Eko

บทสรุป

Natural Language Query (NLQ) กำลังปฏิวัติวิธีการที่เราโต้ตอบกับข้อมูล ด้วยการแปลงภาษาธรรมชาติเป็นคำสั่งสืบค้นฐานข้อมูล NLQ ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเรื่องที่เข้าถึงได้ ยืดหยุ่น และให้ข้อมูลเชิงลึก ไม่ว่าจะเป็นผู้จัดการฝ่ายขายที่วิเคราะห์ประสิทธิภาพการค้าปลีก ผู้บริหารที่ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ หรือทีม CRM ที่จัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า 

NLQ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้พลังของข้อมูลโดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญทางเทคนิค เมื่อธุรกิจให้ความสำคัญกับการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลมากขึ้น ความสำคัญของ NLQ ก็จะยิ่งเพิ่มขึ้นตามไปด้วย

ทาง Amity Solutions ก็มีบริการ Eko ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานเช่นกัน ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่