การพัฒนาระบบเชื่อมโยงปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ เพื่อให้บริการข้อมูลเฉพาะทางแบบอัตโนมัติ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การพัฒนาระบบเชื่อมโยงปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์เพื่อให้บริการข้อมูลเฉพาะทางแบบอัตโนมัติเป็นการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) ที่มีให้บริการทั่วไปในระบบออนไลน์ มาเชื่อมโยงกับฐานความรู้ที่กำหนด และแพลตฟอร์มส่งข้อความ โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาบริการให้ข้อมูลเฉพาะทางแบบอัตโนมัติสำหรับแก้ไขปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางในการให้บริการตอบคำถาม นอกจากนั้น ยังช่วยลดระยะเวลาในการรอคอยของผู้ใช้บริการด้วยการให้บริการตอบคำถามเฉพาะทางแบบทันที (Real-Time) และอัตโนมัติ ระบบถูกพัฒนาขึ้นตามกระบวนการพัฒนาระบบแบบอไจล์ (Agile) ใช้ภาษาจาวาสคริปต์ (JavaScript) ในการพัฒนาภายใต้การทำงานของ Node.js และใช้ไลบรารี OpenAI เพื่อเรียกใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ในการเรียนรู้ด้วยภาษาธรรมชาติ เพื่อให้รองรับการใช้งานหลากหลายภาษา ระบบสามารถติดต่อกับผู้ใช้งานผ่านแพลตฟอร์มส่งข้อความไลน์ (LINE) และกระดานสนทนาที่พัฒนาขึ้นมาเองได้ จากการประเมินความพึงพอใจของผู้ให้บริการทรัพยากรสารสนเทศ จำนวน 11 คน มีความพึงพอใจในการใช้บริการเฉลี่ยที่ 4.20 คะแนน จากคะแนนเต็ม 5 คะแนน คิดเป็นร้อยละ 84 และมีผู้ใช้งานแบบสาธารณะ จำนวน 61 คน ประเมินความถูกต้องของระบบในรูปแบบการประเมิน 3 ระดับ (Tri-Level Rubric) ตามชุดของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดของระบบ (Sample Space) เฉลี่ยที่ 2.508 คะแนน จากคะแนนเต็ม 3 คะแนน คิดเป็นร้อยละ 83.61
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Adigun, T. A., & Igboechesi, G. P. (2024). Exploring the role of generative artificial intelligence in enhancing information retrieval and knowledge discovery in academic libraries. International Journal of Library and Information Science Studies, 10(2), 1–14. https://doi.org/10.37745/ijliss.15/vol10n2114
Almuntashiri, A., Ibáñez, L.-D., & Chapman, A. (2024). LLMs for the post-hoc creation of provenance [Paper presentation]. 2024 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW), Vienna, Austria.
Bello, A. A., & Musa, I. F. (2020). Subject specialist in academic libraries: An overview. International Journal of Knowledge Dissemination (IJKD), 1(2), 83–93. http://140.105.46.67/index.php/ijkd/article/view/28
Cox, A. M. (2019). The intelligent library: Thought leaders’ views on the likely impact of artificial intelligence on academic libraries. Library Hi Tech, 37(3), 418–435. https://doi.org/10.1108/LHT-08-2018-0105
Feuerriegel, S., Hartmann, J., Janiesch, C., & Zschech, P. (2023). Generative AI. Business & Information Systems Engineering, 65(2), 111–126. https://doi.org/10.1007/s12599-023-00784-w
Forbes, C. S. (2011). Statistical distributions (4th ed.). Wiley.
Gião, H. d., Pereira, R., & Cunha, J. (2023). CI/CD meets block-based languages. In 2023 IEEE Symposium on Visual Languages and Human-Centric Computing (VL/HCC) [Symposium] (pp. 232–234). IEEE, Washington, DC, USA.
Harvard Business Review. (2024). Generative AI: The insights you need from Harvard Business Review. Harvard Business Review Press.
Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 55.
Nord, R. L., & Tomayko, J. E. (2006). Software architecture-centric methods and agile development. IEEE Software, 23(2), 47–53. https://doi.org/10.1109/MS.2006.58
Okunlaya, R. O., Abdullah, N. S., & Alias, R. A. (2022). Artificial intelligence (AI) library services innovative conceptual framework for the digital transformation of university education. Library Hi Tech, 40(6), 1869–1892. https://doi.org/10.1108/LHT-07-2021-0242
