การนำ AI แบบสร้างสรรค์ (Generative AI) มาใช้กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่าง ๆ อย่างกว้างขวาง อย่างไรก็ตาม AI เหล่านี้มักเผชิญปัญหา "คิดเอง" (hallucinate) โดยสร้างข้อมูลที่ดูน่าเชื่อถือแต่กลับไม่ถูกต้องตามความเป็นจริง สาเหตุหลักมาจากการที่ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ถูกฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลขนาดมหาศาลโดยขาดความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับความสัมพันธ์เชิงบริบทในข้อมูล

ฐานข้อมูลแบบกราฟและกราฟความรู้ (Knowledge Graphs) คือคำตอบ 

ฐานข้อมูลแบบกราฟแตกต่างจากฐานข้อมูลทั่วไปที่เก็บข้อมูลในรูปแบบตาราง ฐานข้อมูลแบบกราฟใช้โครงสร้างเป็น โหนด (Nodes) และ ความสัมพันธ์ (Relationships) ทำให้สามารถดึงข้อมูลเชิงบริบทได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว

ในขณะที่การดึงข้อมูลเชื่อมโยงในฐานข้อมูลทั่วไปต้องอาศัยการเชื่อมตารางหลายตาราง ซึ่งใช้ทรัพยากรสูง ฐานข้อมูลแบบกราฟช่วยลดข้อจำกัดนี้ได้

กราฟฐานความรู้เป็นแหล่งข้อมูลข้อเท็จจริง

Kris Payne ผู้อำนวยการฝ่ายเทคโนโลยีของ Neo4j อธิบายว่า กราฟความรู้เปรียบเสมือน “สมองซีกซ้าย” ของระบบ ที่เก็บข้อมูลข้อเท็จจริงและตรรกะ ในขณะที่ LLM ทำหน้าที่เป็น “สมองซีกขวา” ที่ช่วยสร้างสรรค์เนื้อหาและเข้าใจภาษา เมื่อทั้งสองทำงานร่วมกัน จะสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้องและตอบสนองต่อบริบทได้ดียิ่งขึ้น

การเพิ่มความแม่นยำของ AI ด้วยฐานข้อมูลแบบกราฟ

ฐานข้อมูลแบบกราฟช่วยลดข้อจำกัดของ LLM โดยให้ข้อมูลที่มีโครงสร้างและเชื่อถือได้ เมื่อ AI ใช้กราฟความรู้ จะมีการดำเนินการผ่านกระบวนการ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ซึ่งจะแปลงคำถามเป็นรูปแบบที่เครื่องเข้าใจได้ (vectorized) ก่อนจะค้นหาโหนดและความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องในกราฟเพื่อเสริมคำตอบให้ครบถ้วน

ตัวชี้วัดสำคัญสำหรับประสิทธิภาพฐานข้อมูลแบบกราฟ

ผู้บริหารด้าน IT ในภูมิภาค APAC เริ่มหันมาใช้ฐานข้อมูลแบบกราฟเพื่อลดปัญหา AI คิดเอง Payne แนะนำให้สร้าง ชุดข้อมูลพื้นฐาน ที่ได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ เพื่อเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ของ AI และติดตาม คะแนนความถูกต้อง (Truthfulness Score) ของฐานข้อมูล ซึ่งบ่งบอกถึงความสามารถในการให้ข้อมูลที่แม่นยำและสอดคล้องกับความเป็นจริง

ความก้าวหน้าในอนาคต

ฐานข้อมูลแบบกราฟมีศักยภาพที่จะก้าวหน้าต่อไป เช่น:

• เพิ่มความสามารถด้าน วิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูง เช่น การวิเคราะห์ความสำคัญของโหนด (centrality analysis) เพื่อระบุจุดข้อมูลสำคัญ
• รองรับการเรียนรู้แบบปรับตัวแบบเรียลไทม์ เพื่ออัปเดตฐานความรู้เมื่อมีข้อมูลใหม่
• พัฒนาโครงสร้างเพื่อปรับปรุงความเร็วและความสามารถในการสเกล

บทบาทสำคัญของฐานข้อมูลแบบกราฟในอนาคต

ในอนาคต ฐานข้อมูลแบบกราฟจะมีอัลกอริทึมเฉพาะด้าน เช่น การตรวจจับความผิดปกติในธุรกรรมการเงินหรือการเพิ่มประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน พร้อมทั้งรองรับการทำงานร่วมกับระบบฐานข้อมูลและ AI อื่น ๆ

Payne สรุปว่า: "ในยุคที่ AI พัฒนาขึ้นเรื่อย ๆ ความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของข้อมูลไม่ใช่สิ่งที่เลือกได้อีกต่อไป แต่มันคือความจำเป็นเชิงกลยุทธ์ ฐานข้อมูลแบบกราฟและกราฟความรู้จะเป็นตัวขับเคลื่อนอนาคต ช่วยแก้ไขข้อจำกัดของ AI แบบสร้างสรรค์และนำพาสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น"

การใช้ฐานข้อมูลแบบกราฟช่วยเพิ่มความแม่นยำและความเข้าใจเชิงลึกให้ AI ทำให้ตอบสนองได้ตรงตามบริบท ในยุคที่ข้อมูลซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงรวดเร็ว ฐานข้อมูลแบบกราฟจึงเป็นรากฐานสำคัญสำหรับอนาคตของ AI ที่น่าเชื่อถือและมีประสิทธิภาพ พร้อมเปิดประตูสู่ความสำเร็จในยุคดิจิทัล!

ติดตามเรื่องราว IT ต่างๆได้ที่ Avery IT Tech เพราะเรื่อง IT อยู่รอบตัวคุณ...

#AveryITTech #Ai #IT #GenerativeAI #ฐานข้อมูลแบบกราฟ #graphdatabase #ความฉลาดของAI#เทคโนโลยี

ขอบคุณแหล่งที่มา https://www.itnews.asia/news/why-the-future-of-ai-accuracy-depends-on-graph-databases