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
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
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
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