**สรุปเอกสาร: กรอบการใช้งานโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ในอุตสาหกรรมการผลิต**

**บทคัดย่อ**  
เอกสารนี้เสนอกรอบการใช้งาน **Large Language Models (LLMs)** เพื่อปรับปรุงการจัดการข้อมูลและการตัดสินใจในระบบการผลิตยุค Industry 4.0 โดยเน้นการแก้ไขปัญหาการบูรณาการข้อมูลจากหลายแหล่ง และการสร้างความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ  

**จุดประสงค์หลัก**  
1. **สร้างกรอบการทำงาน** สำหรับการใช้ LLMs ในสภาพแวดล้อมการผลิต  
2. **เชื่อมโยงข้อมูล** ระหว่าง AI, ข้อมูลการผลิต และแชทบอต พร้อมระบุปัญหาที่พบในอุตสาหกรรม  
3. **แนะนำระบบ FILLIS** (Factory Integrated Logic and Language Interface System) ซึ่งเป็นตัวอย่างการใช้ LLM ช่วยงานในโรงงาน  

**กรอบการทำงานที่เสนอ**  
1. **การเชื่อมโยงข้อมูล**  
   - **Embeddings**: เทคนิคการแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบตัวเลขเพื่อให้โมเดลเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล  
   - **ฐานข้อมูลเวกเตอร์**: สำหรับเก็บและค้นหาข้อมูลเชิงความหมายอย่างมีประสิทธิภาพ  

2. **การโต้ตอบกับผู้ใช้**  
   - **อินเทอร์เฟซสนทนา** (Conversation User Interface) ช่วยให้ผู้ใช้ถามคำถามและรับคำตอบจากโมเดล  
   - **การอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์** จากเครื่องจักรและระบบอื่น ๆ  

3. **ประเภทข้อมูล**  
   - **ความจำระยะยาว**: ข้อมูลพื้นฐาน เช่น คู่มือเครื่องจักร, ข้อมูลการขาย  
   - **ความจำระยะสั้น**: บันทึกการสนทนาระหว่างผู้ใช้และโมเดล  
   - **ข้อมูลเซนเซอร์**: ข้อมูลแบบเรียลไทม์จากเครื่องจักร  

4. **การประมวลผลด้วย LLM**  
   - **Task Orchestrator**: กำหนดงานและประสานงานกับเอเจนต์ภายนอก  
   - **Conversational Agent**: สร้างคำตอบที่เข้าใจง่ายสำหรับผู้ใช้  

5. **เอเจนต์ภายนอก**  
   - โมเดลเฉพาะทาง เช่น การคำนวณทางคณิตศาสตร์ หรือการวิเคราะห์ภาพ  

**กรณีศึกษา: FILLIS**  
- **ตัวอย่างการใช้งาน**: ช่วยปฏิบัติงานเกี่ยวกับเครื่องกัด HAAS Desktop Mill  
- **ผลลัพธ์**:  
  - ให้คำแนะนำขั้นตอนการเริ่มใช้งานเครื่อง  
  - แปลงคำสั่ง G-code  
  - แปลภาษา (เช่น จากอังกฤษเป็นสเปน)  
- **ข้อจำกัด**:  
  - ไม่สามารถคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้โดยปราศจากเอเจนต์ภายนอก  

**สรุปและแนวทางในอนาคต**  
- LLMs มีศักยภาพในการปฏิวัติการจัดการข้อมูลในอุตสาหกรรม  
- จำเป็นต้องพัฒนาการรวมเอเจนต์ภายนอกเพื่อขยายขีดความสามารถ  
- งานวิจัยในอนาคตควรมุ่งเน้นการปรับใช้ LLM สำหรับงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น  

**คำสำคัญ**:  
โมเดลภาษาใหญ่, แชทบอต, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, ข้อมูลขนาดใหญ่, อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง, อุตสาหกรรม 4.0  

เอกสารนี้เผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาต **CC BY-NC-ND 4.0**