กรณีใช้งานGemini

กรณีใช้งาน

สถานการณ์การใช้งานจริงของระบบ AI ในกระบวนการทำงานด้านโลจิสติกส์ กดปุ่มเพื่อทดลองใช้งานจริงได้ทันที

การจัดการและนำเข้าเอกสารเข้าคลังความรู้

เจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการ และฝ่ายบัญชี
สถานการณ์

บริษัทได้รับเอกสารการขนส่งจำนวนมาก เช่น ใบตราส่งสินค้า (Bill of Lading), Commercial Invoice และ Packing List ในรูปแบบ PDF ที่มีหน้าตาแบบฟอร์มแตกต่างกันตามแต่ละบริษัทขนส่ง

การทำงานของระบบ

ผู้ใช้อัปโหลดไฟล์เข้าระบบ ระบบใช้ Vision Pipeline และ OCR อ่านเอกสาร แบ่งเป็น Chunk สร้าง Embedding แล้วเขียนเข้า Vector DB เพื่อเป็นคลังความรู้ให้ผู้ช่วย AI ค้นหาและอ้างอิงได้

1 อัปโหลดไฟล์เอกสาร
2 OCR อ่านเอกสารทีละหน้า
3 แบ่ง Chunk + สร้าง Embedding
4 เขียนเข้า Vector DB

การค้นหาคู่มือและสอบถามระเบียบปฏิบัติ

ผู้จัดการฝ่ายโลจิสติกส์ และเจ้าหน้าที่คลังสินค้า
สถานการณ์

เจ้าหน้าที่ต้องการทราบระเบียบหรือข้อกำหนดของระบบและเอกสารที่เกี่ยวข้อง ซึ่งโดยปกติต้องเปิดจากเอกสารคู่มือที่ยาวหลายหน้า

การทำงานของระบบ

ผู้ใช้พิมพ์คำถามด้วยภาษาธรรมชาติ ระบบ AI ค้นหาข้อมูลจากคลังเอกสารที่เกี่ยวข้อง และสรุปคำตอบแบบเรียลไทม์ พร้อมอ้างอิงหน้าเอกสารต้นฉบับให้ตรวจสอบได้ทันที

1 พิมพ์คำถามภาษาไทย
2 ค้นเวกเตอร์จากคลังเอกสาร
3 Gemini สรุปคำตอบแบบสตรีม
4 แสดง Citation อ้างอิงหน้าต้นฉบับ

การวิเคราะห์ข้อมูลโลจิสติกส์เชิงลึก

ผู้บริหารระดับสูง และนักวิเคราะห์ข้อมูล
สถานการณ์

ผู้บริหารต้องการสรุปรายงานหรือดึงข้อมูลสถิติเพื่อประกอบการตัดสินใจ แต่ไม่มีความเชี่ยวชาญในการเขียนคำสั่ง SQL หรือไม่อยากรอนักวิเคราะห์ทำรายงานให้

การทำงานของระบบ

ผู้บริหารพิมพ์คำถามเป็นภาษาคน ระบบใช้ Text-to-SQL แปลงเป็นคำสั่ง SQL แล้วดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล นำมาแสดงผลเป็นตารางหรือกราฟสรุปภายในไม่กี่วินาที ช่วยให้ตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว

1 พิมพ์คำถามเชิงวิเคราะห์
2 Gemini แปลงเป็นคำสั่ง SQL
3 SQL Guard ตรวจแล้วรันจริง
4 แสดงกราฟและตารางสรุป

การกรอกเอกสารบริษัทอัตโนมัติด้วย AI

เจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการ ฝ่ายบัญชี และเจ้าหน้าที่เอกสาร
สถานการณ์

เจ้าหน้าที่ต้องนำข้อมูลจากเอกสารต้นทาง เช่น Commercial Invoice, Bill of Lading, Packing List มากรอกลงในแบบฟอร์มหรือ Template มาตรฐานของบริษัท ซึ่งเดิมต้องอ่านและคัดลอกข้อมูลลงแต่ละช่องด้วยตนเอง ทำให้ใช้เวลานานและมีโอกาสผิดพลาด

การทำงานของระบบ

ผู้ใช้อัปโหลดเอกสารต้นทาง ระบบ OCR ดึงข้อมูลเป็น Structured Data แล้วให้ AI จับคู่ข้อมูลกับ Field ของ Template บริษัท พร้อมตรวจสอบความถูกต้อง แล้วกรอกลง Template อัตโนมัติ ก่อนให้ผู้ใช้ตรวจสอบและ Export

1 อัปโหลดเอกสารต้นทาง
2 OCR สกัดข้อมูล
3 AI จับคู่ Field กับ Template
4 กรอกลง Template + ตรวจสอบ