| ชื่อบทความ |
ระบบแนะนำโปรโมชั่นอินเทอร์เน็ตอัจฉริยะด้วย RAG และ AI Agent
|
| ชื่อบทความ(English) |
AI Agent-based Internet Promotion Recommendation System using RAG
|
|
|
|
| ประเภทบทความ |
บทความวิจัย
|
| ชื่อผู้แต่ง |
อธิศ ฟองไข่มุกข์(1), ชัยยุทธ สุนทะโรจน์(1), สมนึก สินธุปวน(1), พาสน์ ปราโมกข์ชน(1) และ ก่องกาญจน์ ดุลยไชย(1*) (Athit Fongkhaimuk(1), Chaiyut Suntharote(1), Somnuek Sinthupuan(1), Part Pramokchon(1) and Kongkarn Dullayachai(1*))
|
| หน่วยงาน |
สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยแม่โจ้(1) (Computer Science Department, Faculty of Science, Maejo University, Chaingmai, Thailand, 50290(1)) *Corresponding author: kongkarn@gmaejo.mju.ac.th
|
| ชื่อวารสาร |
วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม ปีที่ 12 ฉบับที่ 3 กันยายน – ธันวาคม 2569
|
| บทคัดย่อ |
ระบบแนะนำโปรโมชั่นอินเทอร์เน็ตอัจฉริยะด้วย RAG และ AI Agent นี้พัฒนาขึ้นเพื่อแก้ปัญหาความไม่แม่นยำของแชตบอทที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยประยุกต์ใช้เทคนิค Retrieval-Augmented Generation (RAG) ร่วมกับ AI Agent เพื่อดึงข้อมูลจากคลังความรู้เฉพาะและสร้างคำตอบที่ถูกต้อง ระบบถูกพัฒนาด้วย FastAPI และเชื่อมต่อฐานข้อมูล PostgreSQL เพื่อรองรับการใช้งานผ่านเว็บแชต
ผลการประเมินจากบทสนทนา 50 ชุด โดยใช้ AI Judge และการประเมินเชิงกฎ พบว่าระบบมีประสิทธิภาพอยู่ในระดับดีถึงดีมาก โดยมีคะแนนความสุภาพ 4.60 ความตรงประเด็น 4.28 และความง่ายในการอ่าน 4.98 แสดงให้เห็นว่าระบบสามารถให้คำแนะนำได้อย่างถูกต้อง ชัดเจน และเหมาะสมต่อการใช้งานในงานบริการลูกค้า
|
| คำสำคัญ |
AI Agent; Retrieval-Augmented Generation (RAG); Open-WebUI; Gemini LLM; ระบบแนะนำโปรโมชั่นอินเทอร์เน็ต
|
| ปี พ.ศ. |
2569
|
| ปีที่ (Vol.) |
12
|
| ฉบับที่ (No.) |
3
|
| เดือนที่พิมพ์ |
กันยายน - ธันวาคม
|
| เลขที่หน้า (Page) |
17-32
|
| ISSN |
ISSN 3027-7280 (Online)
|
| DOI |
|
| ORCID_ID |
0009-0005-2802-2871
|
| ไฟล์บทความ |
https://mitij.mju.ac.th/ARTICLE/R69101.pdf
|
| | |
| เอกสารอ้างอิง | |
| |
Adamopoulou, E., & Moussiades, L. (2020). An overview of chatbot technology. Artificial Intelligence Applications and Innovations. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-49186-4_31
|
| |
Anthropic Team. (2025). Building AI agents with tool calling. https://www.anthropic.com/index/tool-use-in-ai-agents
|
| |
Auth0 Team. (2026). Understanding OAuth 2.0 and OpenID Connect. https://auth0.com/intro-to-iam/what-is-oauth-2
|
| |
Dataherald. (2024). Building intelligent agents with RAG and FastAPI architecture. https://medium.com/@dataherald/building-ai-agents-with-fastapi-and-rag-architecture-2024
|
| |
Ganesh, et al. (2024). Unified recommendation system with chatbot support. https://thesai.org/Downloads/Volume15No3/Paper_79-Retrieval_Augmented_Generation_Approach.pdf
|
| |
Google AI. (2026). Gemini Developer API. https://ai.google.dev/gemini-api/docs
|
| |
Hugging Face Team. (2024). Retrieval-augmented generation (RAG): Combining LLMs with your data. https://huggingface.co/blog/rag
|
| |
Izacard, G., & Grave, E. (2021). Leveraging passage retrieval with generative models for open-domain question answering. EACL 2021. https://arxiv.org/abs/2007.01282
|
| |
Lewis, P. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. NeurIPS 2020. https://arxiv.org/abs/2005.11401
|
| |
Lin, C.-Y. (2004). ROUGE: A package for automatic evaluation of summaries. https://aclanthology.org/W04-1013.pdf
|
| |
Luo, X. (2019). Machines vs. humans: The impact of artificial intelligence chatbot disclosure on customer purchases. Marketing Science, 38(6), 937–947. https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mksc.2019.1192
|
| |
Madaan, et al. (2024). Retrieval-augmented generation for document QA. https://www.ijcrt.org/papers/IJCRT24A5161.pdf
|
| |
Open-WebUI Team. (2026). Open-WebUI: A web-based UI for open-source large language models. https://github.com/open-webui/open-webui
|
| |
Papineni, K. (2002). BLEU: A method for automatic evaluation of machine translation. ACL 2002. https://aclanthology.org/P02-1040.pdf
|
| |
PostgreSQL Global Development Group. (2026). Introduction to PostgreSQL. https://www.postgresql.org/docs/current/index.html
|
| |
Thomas, et al. (2022). Enhancing customer satisfaction with chatbots. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9355322/
|
| |
Tiangolo. (2026). FastAPI — The modern web framework for building APIs with Python. https://fastapi.tiangolo.com/
|
| |
Twilio Team. (2026). Implementing two-factor authentication (2FA) in web applications. https://www.twilio.com/docs/verify/authentication
|
| |
vLLM Team. (2026). vLLM: Easy, fast, and cheap LLM serving. https://vllm.ai/
Zhang, T. (2020). BERTScore: Evaluating text generation with BERT. ICLR 2020. https://arxiv.org/abs/1904.09675
|
| |
Zheng, L. (2023). Judging LLM-as-a-judge with MT-bench and Chatbot Arena. NeurIPS 2023. https://arxiv.org/abs/2306.05685
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|