คำถามบ่อย

A: เหตุผล:

• OpenWebUI: Open Source, UI ดี, Multi-user, มี Plugin System, Self-hosted
• MCP (Model Context Protocol): มาตรฐานจาก Anthropic, เหมาะสำหรับ Custom Tools, Flexible
• Balance: ไม่ต้องสร้างเองทั้งหมด แต่ Customizable ได้ตามต้องการ
• Community: มี Community Support และ Documentation ดี

หมายเหตุ: ยังเปิดรับไอเดียที่ดีกว่า - ถ้ามีข้อเสนอแนะแนะนำได้

A: ทางเลือกอื่นที่พิจารณาได้:

• Custom FastAPI + React: ควบคุมได้เต็มที่ แต่ใช้เวลาพัฒนานาน
• LangChain + Streamlit: เร็ว แต่ UI ไม่ดี Multi-user ไม่ดี
• Continued (Chatbot UI): UI สวย แต่มักขาด Plugin System
• OpenWebUI + MCP: สมดุลระหว่าง Features และ Flexibility (แนะนำ)

แนะนำ: เริ่มด้วย OpenWebUI + MCP ก่อน แล้วค่อย Customize ตามความต้องการ

A: แนะนำ:

• GPT-4: คุณภาพดีที่สุด แต่แพง เหมาะกับงานสำคัญ
• GPT-3.5 Turbo: Balance cost/quality ดี เหมาะกับงานทั่วไป
• Claude: เหมาะกับ long context, document processing
• Local Models: ถ้าต้องการลดต้นทุน แต่คุณภาพอาจต่ำกว่า

แนะนำ: เริ่มด้วย GPT-3.5 Turbo แล้ว upgrade เป็น GPT-4 เมื่อต้องการ quality สูงขึ้น

A: เพื่อผลลัพธ์เร็ว ลดขั้นตอน ไม่ซับซ้อน และขยายต่อได้ง่าย

• Slack เป็นศูนย์กลางงาน/ข้อมูล ใช้งานง่าย
• เชื่อม Chatwoot/GitHub/Docs ได้ทันที
• ต่อยอด AI และ Dashboard ได้ภายหลัง

A: ขั้นตอน:

1. ใน Chatwoot สร้าง Channel ใหม่สำหรับแต่ละ LINE OA แบรนด์
2. เชื่อมต่อแต่ละ LINE OA แบรนด์ → Chatwoot Channel แยกกัน (1 แบรนด์ = 1 Channel)
3. Admin Login Chatwoot → เห็นทุก Channel ใน Dashboard เดียว
4. สามารถ Assign Agents ให้แต่ละ Channel ได้

ผลลัพธ์: ปกติต้องเปิด LINE OA 10 หน้าต่าง → เหลือแค่ Chatwoot หน้าเดียวจัดการลูกค้า 10 แบรนด์ได้เลย

A: ขึ้นอยู่กับ CRM ที่ใช้:

• ถ้ามี CRM อยู่แล้ว: เชื่อมต่อผ่าน REST API → สร้าง MCP Server wrapper
• ถ้าไม่มี CRM: สร้าง CRM ใหม่ (อาจใช้ Simple Database + Custom UI)
• MCP Server: สร้าง Tools เช่น get_customer_info, get_account_info, update_customer

สำคัญ: Admin ใกล้ชิดลูกค้ามากที่สุด - CRM ควรเก็บข้อมูลที่ Admin ต้องการ

A: MCP (Model Context Protocol):

1. สร้าง MCP Server (Python/TypeScript) ที่เชื่อมต่อกับ APIs/Database
2. Define Tools (Functions) ที่ AI เรียกได้ เช่น get_customer_info()
3. OpenWebUI เชื่อมต่อ MCP Server ผ่าน MCP Protocol
4. เมื่อ User ถามใน OpenWebUI → AI เรียก MCP Tools เพื่อดึงข้อมูล
5. MCP Server ดึงข้อมูล → Return → AI ใช้ข้อมูลสร้างคำตอบ

ตัวอย่าง: User ถาม "ข้อมูลลูกค้า ID 12345" → AI เรียก get_customer_info("12345") → MCP Server query CRM → Return data → AI สร้างคำตอบ

A: Workflow ง่ายๆ:

1. เปิด Chatwoot → เห็นข้อความจากลูกค้า
2. Copy คำถาม → เปิด OpenWebUI → Paste
3. AI สร้าง Draft คำตอบ (ดึงข้อมูลจาก MCP อัตโนมัติ)
4. Admin ตรวจ → Copy → กลับไปส่งใน Chatwoot

ใช้เวลาทั้งหมด: ~30-60 วินาที (แทนที่จะคิดเอง 5-10 นาที)

A:

• AI ไม่ได้ถูก 100%: อาจมี Hallucination หรือข้อมูลผิด
• Human Check เสมอ: ทุกคำตอบต้องผ่าน Admin ตรวจสอบก่อนส่ง
• Accuracy Goal: 80-90% (คำตอบที่ใช้ได้โดยไม่ต้องแก้) - เหลืออีก 10-20% ต้องแก้นิดหน่อย
• Learning: ถ้าเจอ Error → แก้ Prompt หรือเพิ่ม Knowledge Base → ดีขึ้นเรื่อยๆ

สำคัญ: AI เป็นเครื่องมือช่วยคิด ไม่ใช่แทนที่คน

A: วิธีแก้:

• Standardized Prompts: มี Prompt Templates ที่ดี → ทุกคนใช้ได้เหมือนกัน
• Knowledge Base: ข้อมูลอยู่ในระบบ → ไม่ต้องจำเอง
• Training: สอนทุกคนใช้เหมือนกัน - Best Practices
• Examples: แสดงตัวอย่างคำถาม-คำตอบที่ดี
• MCP Tools: AI ดึงข้อมูลอัตโนมัติ → ไม่ต้องหาข้อมูลเอง

ผลลัพธ์: ทุกคนใช้ AI ได้เหมือนกัน ประสิทธิภาพเท่าๆ กัน

A: ต้นทุนต่อเดือน:

• Infrastructure: $200-400 (Server, Database, Vector DB)
• AI API: $500-1000 (ขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้, ~10K-20K requests/เดือน)
• Development: $2000-4000 (ถ้าใช้ Developer Part-time)
• รวม: ~$2,700-5,400/เดือน

ROI: ประหยัดเวลา ~150 ชม/สัปดาห์ = ~7,800 ชม/ปี ≈ $156,000/ปี (ถ้า 1 ชม = $20)

A: Strategies:

• Caching: Cache คำถามที่ซ้ำ → ไม่ต้องเรียก AI ซ้ำ
• Prompt Optimization: ทำให้ Prompt สั้นและชัดเจน
• Model Selection: ใช้ GPT-3.5 แทน GPT-4 เมื่อเป็นไปได้
• Rate Limiting: จำกัดการใช้เพื่อควบคุมต้นทุน
• Batch Processing: Process หลาย requests พร้อมกัน

A: มาตรการความปลอดภัย:

• Self-hosted: ข้อมูลอยู่ใน Server ภายในองค์กร ไม่ส่งออกนอก
• Encryption: Encrypt ข้อมูลขณะเก็บและส่งผ่าน
• Access Control: แต่ละคนเห็นข้อมูลตามสิทธิ์
• Audit Logs: บันทึกทุกการเข้าถึงข้อมูล
• API Keys: เก็บใน Secrets Manager ไม่ commit ใน Git

สำคัญ: ข้อมูลลูกค้าเป็นเรื่องลับ ต้องระวังเป็นพิเศษ

A: ขึ้นอยู่กับ LLM ที่ใช้:

• OpenAI GPT-4: ส่งข้อมูลไป OpenAI (ต่างประเทศ) - ต้องระวัง Privacy
• Claude: ส่งข้อมูลไป Anthropic - ต้องระวัง Privacy
• Local Models: ข้อมูลไม่ส่งออก - ปลอดภัยกว่า แต่คุณภาพอาจต่ำกว่า

แนวทาง: Sanitize ข้อมูลก่อนส่ง AI - Remove PII (ชื่อจริง, เบอร์, Account Number) หรือ Hash

A: Timeline:

• Phase 1 (2 เดือน): ทีม Admin เริ่มใช้, เห็นผลทันที - ลดเวลา 50-70%
• Phase 2 (4 เดือน): ทีมอื่นๆ เริ่มใช้, ประหยัดเวลา 100+ ชม/สัปดาห์
• Phase 3 (6 เดือน): ระบบสมบูรณ์, ประหยัดเวลา 150+ ชม/สัปดาห์

ROI: เริ่มเห็น ROI ที่ 2-3 เดือน, Break-even ที่ 3-4 เดือน

A: Metrics:

• Time Saved: วัดเวลาที่ใช้ตอบลูกค้าก่อน vs หลัง
• AI Accuracy: % คำตอบที่ใช้ได้โดยไม่ต้องแก้
• User Satisfaction: Admin และลูกค้าพึงพอใจแค่ไหน
• Cost Efficiency: ต้นทุน vs ประหยัดได้
• Usage Statistics: ใช้ AI กี่ครั้งต่อวัน, ต้นทุนต่อ request

A: ส่วนที่ต้อง Code:

• MCP Servers: ~500-1000 lines/tool (Python/TypeScript) - เชื่อมต่อ APIs
• Configuration: Setup OpenWebUI, Chatwoot, Database
• Integration: เชื่อมต่อระบบต่างๆ เข้าด้วยกัน

ไม่ต้องเขียน: OpenWebUI UI, Chatwoot UI - ใช้ของที่มีอยู่แล้ว

A:

• Phase 1-2: ต้อง 1 Developer (Part-time) สำหรับ Setup และสร้าง MCP Servers
• Phase 3: อาจต้องการ Developer เพิ่มสำหรับ Dashboard
• Maintenance: ต้องการ Developer Part-time เพื่อ Monitor และปรับปรุง

แนะนำ: ถ้า Team มี Developer อยู่แล้ว → ทำเองได้, ถ้าไม่มี → Hire Part-time