เปิดโลกการคุยกับข้อมูลแบบมนุษย์: รู้จัก "แชท" ใน Amazon Quick ผู้ช่วย AI ที่ทำให้ทุกคำถามกลายเป็นคำตอบ

ลองจินตนาการว่าคุณไม่ต้องเปิดแดชบอร์ดสิบหน้าจอ ไม่ต้องเขียน SQL สักบรรทัด แต่แค่พิมพ์คำถามง่าย ๆ อย่าง "ยอดขายเดือนที่แล้วเทียบกับเดือนนี้เป็นยังไงบ้าง" แล้วได้คำตอบพร้อมกราฟสวย ๆ และคำอธิบายที่เข้าใจง่ายทันที นี่คือสิ่งที่ Amazon Quick นำเสนอผ่านฟีเจอร์ "แชท" (Chat) ที่ออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนวิธีที่คนทำงานโต้ตอบกับข้อมูลไปตลอดกาล

Amazon Quick คือบริการ AI เชิงเอเจนต์ (Agentic AI) จาก AWS ที่ต่อยอดมาจาก Amazon QuickSight เดิม โดยรวมความสามารถด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การค้นคว้า (research) การทำงานอัตโนมัติ (automation) และการสนทนาด้วยภาษาธรรมชาติเข้าไว้ในที่เดียว หัวใจสำคัญที่ทำให้ผู้ใช้งานทุกระดับ ไม่ว่าจะเป็นผู้บริหาร นักวิเคราะห์ หรือพนักงานทั่วไป สามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างเท่าเทียมกันก็คือ "แชท" นั่นเอง

บทความนี้จะพาคุณไปทำความรู้จักกับทุกฟีเจอร์ย่อยของแชทใน Amazon Quick อย่างละเอียด ตั้งแต่หน้าตาเริ่มต้นไปจนถึงการตั้งค่าความชอบส่วนตัว เพื่อให้คุณใช้งานเครื่องมือนี้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

1. ข้อความต้อนรับ (Welcome Message): จุดเริ่มต้นที่เป็นมิตร

ทุกครั้งที่คุณเข้าสู่ระบบ Amazon Quick หน้าจอแชทจะแสดง "ข้อความต้อนรับ" ขึ้นมาทันที ฟังดูเป็นเรื่องเล็กน้อย แต่จริง ๆ แล้วมันคือจุดเริ่มต้นสำคัญที่ทำให้ผู้ใช้งานใหม่ไม่รู้สึกหลงทาง ข้อความนี้ทำหน้าที่เหมือนพนักงานต้อนรับที่พร้อมชี้ทางว่า "วันนี้อยากให้ช่วยอะไร" ก่อนที่ผู้ใช้จะเริ่มพิมพ์คำถามแรกของตัวเอง การมีข้อความต้อนรับที่ชัดเจนช่วยลดความรู้สึกว่า "หน้าจอว่างเปล่าน่ากลัว" (blank page syndrome) ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญที่ทำให้คนจำนวนมากลังเลที่จะเริ่มใช้เครื่องมือ AI ใหม่ ๆ

2. คำแนะนำพร้อมใช้ (Suggested Prompts): ทางลัดสำหรับมือใหม่

หากคุณไม่รู้จะเริ่มถามอะไรดี Amazon Quick มีทางออกให้ นั่นคือ "คำแนะนำพร้อมใช้" หรือ Suggested Prompts ซึ่งเป็นตัวอย่างคำถามที่ระบบสร้างขึ้นมาให้เลือกใช้ได้ทันที ตัวอย่างเช่น คำถามเกี่ยวกับฟีเจอร์ต่าง ๆ ของ Amazon Quick เอง เพื่อให้ผู้ใช้เรียนรู้ไปพร้อมกับการใช้งานจริง

จุดที่น่าสนใจคือ เมื่อคุณเลือกคำแนะนำใดคำแนะนำหนึ่ง ระบบจะไม่ได้แค่ตอบคำถามเฉย ๆ แต่จะ "นำทาง" คุณไปทีละขั้นตอน โดยถามข้อมูลเพิ่มเติมที่จำเป็นเพื่อทำงานนั้นให้สำเร็จ เหมือนมีผู้ช่วยที่คอยถามกลับอย่างฉลาดว่า "แล้วคุณต้องการแบบไหน" แทนที่จะทายเอาเอง

สิ่งสำคัญที่ต้องรู้คือ คำแนะนำเหล่านี้สำหรับ "เอเจนต์ระบบ" (system agent) นั้นถูกกำหนดไว้ตายตัวและปรับแต่งเองไม่ได้ แต่ถ้าเป็นเอเจนต์ที่สร้างขึ้นเอง (custom agent) ผู้สร้างหรือเจ้าของเอเจนต์สามารถออกแบบคำแนะนำเหล่านี้ให้ตรงกับบริบทการใช้งานของทีมหรือองค์กรได้เอง

3. โหมดขยายและย่อ (Expand and Collapse Modes): ปรับพื้นที่ทำงานให้เข้ากับสไตล์คุณ

การทำงานแต่ละแบบต้องการพื้นที่หน้าจอไม่เท่ากัน Amazon Quick จึงออกแบบให้แชทมีสองโหมดการแสดงผลหลัก:

• โหมดย่อ (Collapse Mode) คือโหมดเริ่มต้นที่แชทจะปรากฏเป็นหน้าต่างเล็ก ๆ ลอยอยู่ เหมาะสำหรับตอนที่คุณกำลังดูแดชบอร์ดหรือทำงานอื่นอยู่ แต่ต้องการเข้าถึงแชทได้อย่างรวดเร็วโดยไม่รบกวนงานหลัก
• โหมดขยาย (Expand Mode) คือการเปิดแชทให้เต็มพื้นที่มากขึ้น เหมาะสำหรับตอนที่คุณต้องการจดจ่อกับการสนทนาอย่างเต็มที่ ไม่มีสิ่งรบกวนสายตา เช่น ตอนกำลังวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกหรือเขียนรายงานยาว ๆ

คุณสามารถเปิดหน้าต่างแชทได้ทุกเมื่อโดยคลิกไอคอนรูปลูกโป่งแชทที่มุมขวาบนของเมนูนำทาง และปิดแชทได้ด้วยการคลิกไอคอนยกเลิกที่เมนูด้านบนเช่นกัน ความยืดหยุ่นตรงนี้ทำให้ผู้ใช้งานสามารถสลับโหมดไปมาได้ตามจังหวะงานจริงโดยไม่รู้สึกติดขัด

4. ตัวเลือกเอเจนต์ (Agent Picker): เลือกผู้ช่วยที่ใช่สำหรับแต่ละงาน

หนึ่งในความสามารถที่ทำให้ Amazon Quick แตกต่างจากแชทบอทธรรมดาคือ "เอเจนต์" (Agent) ซึ่งเป็นผู้ช่วยสนทนาที่ถูกออกแบบมาเพื่อภารกิจเฉพาะทาง ไม่ว่าจะเป็นการสำรวจข้อมูล วิเคราะห์สารสนเทศ หรือลงมือทำงานบางอย่างแทนคุณ

ผู้ใช้งานสามารถเลือกใช้เอเจนต์ที่ตนเองหรือทีมสร้างขึ้นมาได้ตามความเหมาะสม หรือจะใช้เอเจนต์ระบบเริ่มต้นที่ชื่อว่า My Assistant ก็ได้เช่นกัน การมีตัวเลือกเอเจนต์หลายแบบนี้เปรียบเสมือนการมีทีมผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านหลายคนไว้คอยให้คำปรึกษา แทนที่จะมีผู้ช่วยทั่วไปเพียงคนเดียวที่ต้องรู้ทุกเรื่องแต่ไม่เชี่ยวชาญเรื่องใดเป็นพิเศษ

5. การกำหนดขอบเขตข้อมูลสำหรับการตอบ (Scoping Response Generation): ควบคุมว่า AI จะฉลาดจากแหล่งไหน

ฟีเจอร์นี้ถือเป็นหัวใจสำคัญของความน่าเชื่อถือในการใช้งานองค์กร เพราะช่วยให้คุณกำหนดได้ว่าต้องการให้คำตอบจากแชทถูกสร้างขึ้นจาก "แหล่งข้อมูล" ใดบ้าง ผ่านสิ่งที่เรียกว่า Data Filter

ความสามารถของเอเจนต์ในการเข้าถึงข้อมูลจะแบ่งเป็นสองแบบหลัก คือเอเจนต์ที่ผูกกับความรู้และการเชื่อมต่อเฉพาะ กับเอเจนต์ที่ไม่ถูกจำกัด (unbounded) ซึ่งเข้าถึงทรัพยากรทั้งหมดได้

สำหรับเอเจนต์ที่ไม่ถูกจำกัด (โดยค่าเริ่มต้นจะมีความรู้เกี่ยวกับทรัพยากรทั้งหมดของ Amazon Quick รวมถึงความรู้จากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLM) คุณสามารถเลือกโหมดความรู้ได้ 3 แบบ:

• All data and apps (ข้อมูลและแอปทั้งหมด) — ใช้ทุกแหล่งความรู้ที่มี ทั้ง Spaces แดชบอร์ด ชุดข้อมูล Topics ฐานความรู้ และการเชื่อมต่อการทำงาน (action integrations) รวมถึงความรู้จาก LLM มาสร้างคำตอบ
• General knowledge (ความรู้ทั่วไป) — ใช้เฉพาะความรู้จาก LLM เท่านั้น ไม่ดึงข้อมูลจากทรัพยากรใด ๆ ของ Amazon Quick เลย เหมาะเมื่อคุณต้องการถามคำถามทั่วไปที่ไม่เกี่ยวกับข้อมูลภายในองค์กร
• Specific data and apps (ข้อมูลและแอปเฉพาะ) — เลือกคุยกับ Space, แดชบอร์ด, ชุดข้อมูล, Topic, ฐานความรู้ หรือ Action ที่ต้องการเจาะจงได้ผ่านปุ่ม Choose resource

ในทางกลับกัน หากเป็นเอเจนต์ที่มีความรู้กำหนดไว้ล่วงหน้า (pre-defined knowledge) เอเจนต์นั้นจะรู้เฉพาะทรัพยากรที่ถูกเชื่อมโยงไว้แล้วเท่านั้น บวกกับความรู้จาก LLM โดยจะมีโหมดให้เลือกคือ:

• Pre-defined knowledge — ใช้เฉพาะความรู้จากทรัพยากรที่เชื่อมโยงไว้กับเอเจนต์นั้น ปรับแก้ไม่ได้
• Additional data and apps — เพิ่มเติมการคุยกับ Space, แดชบอร์ด, ชุดข้อมูล, Topic, ฐานความรู้ หรือ Action อื่น ๆ นอกเหนือจากที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้

ฟีเจอร์นี้ช่วยป้องกันปัญหาที่ AI "ตอบมั่ว" จากข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง และยังช่วยให้องค์กรควบคุมได้ว่าข้อมูลอ่อนไหวใดควรถูกใช้ในบริบทใดบ้าง

6. คุยกับชุดข้อมูล (Chatting with Datasets): ถามข้อมูลดิบด้วยภาษาพูด

หากองค์กรของคุณมีชุดข้อมูล (Dataset) อยู่แล้ว คุณสามารถ "คุย" กับชุดข้อมูลนั้นได้โดยตรงผ่านภาษาธรรมชาติ เพื่อถามคำถามและดึงข้อมูลเชิงลึกออกมา โดยขั้นตอนแรกคือต้องสร้างชุดข้อมูลขึ้นมาก่อนผ่านฟีเจอร์การสร้างชุดข้อมูลของระบบ

Amazon Quick chat รองรับชุดข้อมูลสองประเภทหลัก คือชุดข้อมูลแบบ SPICE (หน่วยความจำในหน่วยประมวลผลของระบบเองที่ช่วยให้ตอบสนองได้รวดเร็ว) และชุดข้อมูลแบบ Direct Query ที่เชื่อมต่อไปยังแหล่งข้อมูลอย่าง Amazon Redshift, Athena, Aurora PostgreSQL และ Amazon S3 Tables โดยตรง

ข้อควรทราบคือ Direct Query ไปยังแหล่งข้อมูลประเภทอื่นนอกเหนือจากที่กล่าวมายังไม่รองรับการแชทในขณะนี้ และสำหรับชุดข้อมูลแบบ SPICE จะมีข้อจำกัดขนาดอยู่ที่ 2 เทราไบต์ และ 2 พันล้านแถวเมื่อใช้งานผ่านแชท ซึ่งถือว่าเพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลระดับองค์กรขนาดใหญ่ทีเดียว

7. คุยกับ Topics: เชื่อมหลายชุดข้อมูลให้ตอบคำถามเดียวกันได้

ถ้าข้อมูลขององค์กรกระจัดกระจายอยู่ในหลายชุดข้อมูล การจะถามคำถามที่ต้องดึงข้อมูลข้ามหลายแหล่งพร้อมกันอาจเป็นเรื่องยาก แต่ Amazon Quick แก้ปัญหานี้ด้วย Topics ซึ่งเป็นการรวมกลุ่มชุดข้อมูลหลาย ๆ ชุดเข้าด้วยกันภายใต้ความสัมพันธ์ที่กำหนดไว้

เมื่อคุณเลือก Topic เป็นบริบทข้อมูลในการแชท เอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM จะใช้ความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูล ข้อมูลเสริม (enrichment metadata) และคำสั่งที่กำหนดเองเพื่อสร้างคำสั่ง SQL ข้ามชุดข้อมูล (cross-dataset SQL) แล้วส่งคืนคำตอบที่เป็นหนึ่งเดียว

วิธีเริ่มคุยกับ Topic ทำได้สองทาง คือใช้ตัวกรองข้อมูลแล้วเลือก Specific data and apps จากนั้นเลือก Topic ที่ต้องการ หรือจะไปที่หน้า Topic โดยตรงแล้วกดไอคอนแชทก็ได้เช่นกัน

เบื้องหลังการทำงาน เอเจนต์จะไล่ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลต่าง ๆ เพื่อหาว่าตารางไหนมีคอลัมน์ที่เกี่ยวข้อง สร้างคำสั่ง SQL ที่มีการ join อย่างเหมาะสม แล้วส่งคืนคำตอบที่รวมข้อมูลเป็นหนึ่งเดียว และที่น่าประทับใจคือคุณสามารถดูคำสั่ง SQL ที่ถูกสร้างขึ้นได้ผ่านแผง Explanation เพื่อตรวจสอบว่าใช้ชุดข้อมูลและวิธี join ถูกต้องหรือไม่

Amazon Quick chat รองรับ Topic สองประเภท:

• Topics ใหม่ (multi-dataset) — เอเจนต์สามารถสร้าง SQL ข้ามชุดข้อมูลแบบ runtime join ได้ ไม่ว่าจะเป็น inner join, left join, outer join, union หรือแม้แต่ subquery ตามความสัมพันธ์และคำสั่งที่กำหนดไว้
• Topics แบบเดิม (Legacy) — ใช้โมเดล fuzzy search แบบ ML เดิม ซึ่งจะเลือกใช้เพียงชุดข้อมูลเดียวจาก Topic แล้วสอบถามเฉพาะชุดข้อมูลนั้น ไม่รองรับการ query ข้ามชุดข้อมูล

8. การค้นหาบนเว็บ (Web Search): เมื่อข้อมูลภายในไม่พอ ก็ออกไปหาข้างนอกได้

บางครั้งคำถามของเราไม่ได้ต้องการแค่ข้อมูลภายในองค์กร แต่ต้องการบริบทจากโลกภายนอกด้วย Amazon Quick จึงมาพร้อมความสามารถค้นหาบนเว็บในตัว โดยระบบจะค้นหาทั้งจากแหล่งข้อมูลที่เชื่อมต่อไว้และจากอินเทอร์เน็ตโดยอัตโนมัติ แล้วนำผลลัพธ์ทั้งสองแหล่งมาประกอบกันเป็นคำตอบที่ครอบคลุมที่สุด

หากไม่ต้องการให้แชทค้นหาข้อมูลจากเว็บในคำถามใดคำถามหนึ่ง ก็สามารถปิดการใช้งานได้ง่าย ๆ ด้วยการคลิกไอคอนรูปลูกโลกในแผงแชท และที่สำคัญคือเนื้อหาใด ๆ ที่ดึงมาจากเว็บจะถูกอ้างอิงแหล่งที่มาอย่างถูกต้องในคำตอบสุดท้ายเสมอ เพื่อความโปร่งใสและตรวจสอบได้

อย่างไรก็ตาม ฟีเจอร์นี้จะใช้งานได้ก็ต่อเมื่อผู้ดูแลระบบ (admin) เปิดใช้งานให้กับผู้ใช้เท่านั้น ซึ่งเป็นกลไกที่ช่วยให้องค์กรควบคุมความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูลได้ตามนโยบายของตนเอง

9. อัปโหลดไฟล์และแชท (Upload Files and Chat): ให้ AI อ่านเอกสารแทนคุณ

ไม่ต้องเสียเวลาอ่านเอกสารยาว ๆ ด้วยตัวเองอีกต่อไป เพราะ Amazon Quick อนุญาตให้คุณอัปโหลดเอกสารเข้าไปในแชท แล้วขอให้ระบบสรุปหรือวิเคราะห์เนื้อหาให้ทันที

เมื่อเริ่มการสนทนาใหม่ คุณสามารถอัปโหลดไฟล์ใหม่ เลือกจากรายการเอกสารล่าสุดที่เคยใช้ หรือแม้แต่ลากไฟล์มาวางลงในกล่องสนทนาโดยตรงก็ได้ ความสะดวกตรงนี้ทำให้การทำงานเป็นธรรมชาติมากขึ้น

ด้านข้อจำกัดของการอัปโหลด สามารถอัปโหลดไฟล์ได้สูงสุด 20 ไฟล์ต่อครั้ง โดยมีขนาดจำกัดดังนี้:

• ไฟล์รูปภาพ (.jpeg, .png) ไม่เกิน 10 MB
• ไฟล์สเปรดชีต (.csv, .xls, .xlsx) ไม่เกิน 10 MB
• ไฟล์ประเภทอื่น ๆ ที่รองรับ ไม่เกิน 50 MB

ประเภทไฟล์ที่รองรับครอบคลุมกว้างขวางมาก ได้แก่ เอกสาร Word (.docx), Excel (.xls, .xlsx), PowerPoint (.ppt, .pptx), PDF (.pdf), รูปภาพ (.jpeg, .png), ไฟล์ข้อความ (.csv, .txt, .rtf, .md), อีเมล Outlook (.msg) รวมถึงไฟล์ข้อมูลโครงสร้าง เช่น .json, .yaml, .xml, .vtt และไฟล์โค้ดทั่วไป

ข้อจำกัดสำคัญที่ควรรู้คือ เนื้อหาที่ถูกแปลงจากไฟล์ทั้งหมดรวมกันต้องมีจำนวนตัวอักษรไม่เกิน 665,000 ตัวอักษร หากไฟล์ของคุณมีจำนวนหรือขนาดเกินกำหนด สามารถอัปโหลดเข้าไปใน Space แทนได้ นอกจากนี้ เอกสารที่อัปโหลดผ่านหน้าต่างแชทจะถูกลบทิ้งไปพร้อมกับบทสนทนาที่เกี่ยวข้องหลังจากไม่มีการใช้งานเป็นเวลา 90 วัน และข้อควรระวังอีกอย่างคือ ไฟล์เสียงและวิดีโอยังไม่รองรับการอัปโหลดในขณะนี้

10. การกระทำ (Actions): ให้ AI ลงมือทำงานแทนคุณในแอปภายนอก

Amazon Quick ไม่ได้หยุดอยู่แค่การตอบคำถาม แต่ยังก้าวไปถึงขั้น "ลงมือทำ" ผ่านฟีเจอร์ที่เรียกว่า Actions ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยให้คุณสั่งงานในบริการของบุคคลที่สาม (third-party services) ได้โดยตรงจากหน้าต่างแชท เช่น การส่งอีเมลผ่าน Microsoft Outlook หรือการสร้าง incident ใน PagerDuty

คุณสามารถเรียกใช้ Action ใด ๆ ที่ถูกตั้งค่าและเปิดให้ใช้งานสำหรับคุณได้จากหน้าแชท โดยเลือกแอปพลิเคชันของบุคคลที่สามจากตัวกรองการกำหนดขอบเขตข้อมูล (data scoping filter) แล้วเลือก Action ที่ต้องการดำเนินการจากรายการที่มีให้ ระบบจะตรวจสอบสิทธิ์การเข้าถึงของคุณก่อนที่จะดำเนินการทุกครั้ง เพื่อความปลอดภัยและป้องกันการดำเนินการที่ไม่ได้รับอนุญาต

ฟีเจอร์นี้เปลี่ยนแชทจากเครื่องมือที่แค่ "ให้คำตอบ" ไปเป็นเครื่องมือที่ "ทำงานให้เสร็จ" อย่างแท้จริง

11. โฟลว์ (Flows): สร้างทางลัดสำหรับงานที่ทำซ้ำบ่อย ๆ

หากคุณพบว่าตัวเองต้องทำงานแบบเดิมซ้ำ ๆ ผ่านแชทอยู่บ่อยครั้ง Flows คือคำตอบ ฟีเจอร์นี้ช่วยให้คุณสร้าง "ทางลัด" สำหรับงานประจำวันที่ต้องทำซ้ำได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณมักใช้แชทเพื่อสร้างและตรวจแก้คำอธิบายสินค้าสำหรับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่อยู่เสมอ คุณสามารถใช้ Flows สร้างแอปพลิเคชันเล็ก ๆ ที่รับร่างเนื้อหาของคุณเป็นข้อมูลนำเข้า แล้วส่งคืนร่างที่ผ่านการตรวจสอบเนื้อหา สไตล์ และไวยากรณ์เรียบร้อยแล้วเป็นผลลัพธ์

จุดเด่นคือคุณสามารถรัน Flow ได้โดยตรงจากภายในบทสนทนาแชท และภายในการสนทนาเดียวกันนั้น คุณสามารถทั้งคุยกับเอเจนต์แชทตามปกติ และรัน Flow สลับกันไปมาได้อย่างไร้รอยต่อ ทำให้การทำงานลื่นไหลไม่สะดุด

12. หน่วยความจำและการปรับแต่งคำตอบให้เป็นส่วนตัว (Memory and Response Personalization)

หนึ่งในฟีเจอร์ที่ทำให้แชทของ Amazon Quick รู้สึก "ฉลาด" ขึ้นเรื่อย ๆ ตามการใช้งานคือ Memory หรือหน่วยความจำ ซึ่งช่วยปรับแต่งบทสนทนาของคุณให้เป็นส่วนตัวมากขึ้น โดยการจดจำความชอบ บริบท และปฏิสัมพันธ์ในอดีตของคุณ เอเจนต์แชทสามารถอ้างอิงข้อมูลที่ถูกจัดเก็บไว้นี้เพื่อสร้างคำตอบที่ตรงกับบริบทของคุณมากขึ้น โดยไม่ต้องพิมพ์ข้อมูลซ้ำ ๆ ในทุกบทสนทนา

เมื่อคุณโต้ตอบกับเอเจนต์แชทใน Amazon Quick คุณสามารถแจ้งความชอบต่าง ๆ ได้ เช่น:

• รูปแบบและสไตล์การตอบที่ต้องการ
• แดชบอร์ด, Spaces, การเชื่อมต่อ และทรัพยากรอื่น ๆ ของ Amazon Quick ที่คุณเข้าถึงบ่อย
• บริบทเกี่ยวกับบทบาทและความรับผิดชอบของคุณในการทำงาน
• งานและขั้นตอนการทำงานทั่วไปที่คุณทำเป็นประจำ

ข้อมูลเหล่านี้จะถูกจัดเก็บอย่างปลอดภัยและถูกดึงมาใช้เพื่อเสริมประสบการณ์การใช้งานในอนาคต โดยหน่วยความจำนี้เป็นของแต่ละบุคคลโดยเฉพาะ และจะไม่ถูกแชร์กับผู้ใช้งานคนอื่น

เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจาก Memory ควรปฏิบัติตามแนวทางต่อไปนี้:

• ระบุความชอบให้ชัดเจน — บอกความชอบ ลำดับความสำคัญ และบริบทอย่างตรงไปตรงมาเมื่อต้องการให้เอเจนต์จดจำ เช่น "ฉันชอบให้รายงานอยู่ในรูปแบบตาราง" หรือ "ฉันทำงานอยู่ในทีมการตลาด"
• ให้บริบทที่เกี่ยวข้อง — แบ่งปันข้อมูลเกี่ยวกับบทบาท ความรับผิดชอบ และงานทั่วไปของคุณ เพื่อให้เอเจนต์เข้าใจความต้องการของคุณดียิ่งขึ้น
• อัปเดตความชอบอยู่เสมอ — เมื่อลำดับความสำคัญของคุณเปลี่ยนไป ให้แจ้งเอเจนต์แชทเพื่อให้ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ยังคงทันสมัยและตรงกับความเป็นจริง
• ทบทวนและปรับปรุง — หากคำตอบไม่ตรงกับที่คาดหวัง ให้ feedback และชี้แจงความชอบเพื่อปรับปรุงการโต้ตอบในอนาคต

คุณมีสิทธิ์ควบคุมข้อมูลหน่วยความจำของตนเองอย่างเต็มที่ โดยสามารถทบทวนหน่วยความจำได้ที่หน้า Conversation History แล้วเลือก View Memories

ข้อควรทราบคือ ฟีเจอร์หน่วยความจำนี้ยังไม่รองรับสำหรับบัญชีที่ตั้งค่าด้วยกุญแจที่จัดการโดยลูกค้าเอง (AWS KMS customer managed keys)

13. การอ้างอิงแหล่งที่มา (Source Citations): ตรวจสอบได้ทุกคำตอบ

ความน่าเชื่อถือคือสิ่งสำคัญที่สุดเมื่อพูดถึง AI ในบริบทการทำงานจริง Amazon Quick chat จึงให้การอ้างอิงแหล่งที่มาแบบแทรกในเนื้อหา (in-text citation) เป็นรายการหมายเลขกำกับไว้ในทุกคำตอบ

หากต้องการดูแหล่งที่มาของคำตอบ เพียงคลิกที่หมายเลขท้ายประโยคนั้น ๆ ระบบจะแสดงกล่องข้อความที่มีชื่อเรื่อง ลิงก์ และข้อความตัวอย่างจากแหล่งที่มาที่ถูกใช้ในการสร้างคำตอบนั้น และหากต้องการดูรายการแหล่งที่มาทั้งหมด สามารถคลิกที่ Sources ท้ายคำตอบได้เช่นกัน ฟีเจอร์นี้ช่วยให้คุณสามารถตรวจสอบข้อเท็จจริง (fact-check) หรือวิเคราะห์ต่อในเชิงลึกได้อย่างมั่นใจ

14. คัดลอกคำตอบ (Copy Responses): เก็บไว้ใช้ต่อได้ง่าย ๆ

บางครั้งคำตอบที่ได้จากแชทมีคุณค่ามากพอที่จะนำไปใช้ต่อในที่อื่น เช่น นำไปแปะในอีเมลหรือเอกสารรายงาน Amazon Quick จึงให้ปุ่มคัดลอกคำตอบไว้ที่ท้ายทุกข้อความ เพียงคลิกไอคอนคัดลอก คุณก็สามารถบันทึกคำตอบไว้ทบทวนหรือวิเคราะห์ในภายหลังได้ทันที ไม่ต้องพิมพ์ใหม่หรือจับภาพหน้าจอให้เสียเวลา

15. ให้ข้อเสนอแนะ (Provide Feedback): ช่วยให้ AI พัฒนาต่อได้

AI ที่ดีต้องเรียนรู้และพัฒนาอยู่เสมอ Amazon Quick จึงเปิดให้ผู้ใช้งานสามารถให้ข้อเสนอแนะโดยตรงกับคำตอบที่ได้รับ ผ่านปุ่มถูกใจ (thumbs-up) หรือไม่ถูกใจ (thumbs-down) ซึ่งข้อมูลนี้จะถูกนำไปใช้เพื่อช่วยแก้ไขปัญหาทางเทคนิคของประสบการณ์การใช้งานเว็บ

หากคุณเลือกปุ่ม thumbs-down ระบบจะให้เลือกเหตุผลเพิ่มเติมได้ ได้แก่:

• ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง (Inaccurate, not factually correct)
• คำตอบไม่ครบถ้วน (Incomplete answer)
• ไม่เข้าใจคำถามของฉัน (Didn't understand my question)
• ปัญหาเกี่ยวกับแหล่งที่มา (Issue with sources)
• ยืดยาวเกินไป (Too wordy)
• ภาษาที่ไม่เหมาะสมหรือไม่ปลอดภัย (Offensive or unsafe language)
• อื่น ๆ (Other)

นอกจากนี้ คุณยังสามารถคัดลอกรายละเอียดของบทสนทนาจากหน้าต่างการให้ feedback เพื่อนำไปใช้ในการแก้ไขปัญหาเพิ่มเติมได้อีกด้วย

16. แผงผลงาน (Artifact Panel): ที่เก็บทุกสิ่งที่ AI สร้างให้คุณ

คำว่า "Artifact" ใน Amazon Quick หมายถึงเนื้อหาใด ๆ ที่ถูกสร้างขึ้นโดยความสามารถเชิงสร้างสรรค์ (generative capabilities) ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ขับเคลื่อน Amazon Quick เช่น สัญญา ร่างอีเมล โพสต์โซเชียลมีเดีย ตารางข้อมูล กราฟเชิงโต้ตอบ บล็อกโค้ด หรือแม้แต่ภาพประกอบต่าง ๆ ของ Amazon Quick เอง

ทุก Artifact ที่ถูกสร้างขึ้นระหว่างการแชทจะถูกเก็บไว้ในแผงผลงาน (Artifact Panel) โดยอัตโนมัติ คุณสามารถเข้าถึง Artifact ใด ๆ ที่ถูกสร้างขึ้นระหว่างการสนทนาได้โดยเลือก View more ที่อยู่ใต้ Artifact นั้นในแชท

ที่น่าสนใจคือคุณสามารถดาวน์โหลด Artifact ออกมาได้หลากหลายรูปแบบ ทั้งไฟล์ข้อความ, CSV, ไฟล์โค้ด, เอกสาร Word, สเปรดชีต Excel, งานนำเสนอ PowerPoint, PDF และแม้แต่อินโฟกราฟิก อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบันยังไม่รองรับการบันทึก Artifact เก็บไว้ใน Space โดยตรง

17. การจัดการบทสนทนา (Conversation Management): ควบคุมประวัติการคุยของคุณเอง

Amazon Quick จะจัดเก็บบทสนทนาของคุณไว้นานสูงสุด 90 วัน โดยสามารถเข้าถึงประวัติทั้งหมดได้จากแผงนำทางด้านซ้าย การจัดการบทสนทนาสามารถทำได้ดังนี้:

• เริ่มบทสนทนาใหม่ — เลือกไอคอน + จากเมนูควบคุมแชทเพื่อเริ่มบทสนทนาใหม่ทันที
• ดูประวัติบทสนทนา — เลือกไอคอนรูปนาฬิกาเพื่อดูประวัติบทสนทนาทั้งหมดในช่วง 90 วันที่ผ่านมา และสามารถกรองประวัติตามเอเจนต์ที่ใช้งานได้ด้วย

อย่างไรก็ตาม ควรทราบไว้ว่าในปัจจุบัน Amazon Quick ยังไม่รองรับการค้นหา การบันทึกเป็นรายการโปรด การเปลี่ยนชื่อ หรือการแชร์บทสนทนากับผู้ใช้งานคนอื่น

18. เหตุการณ์การตอบกลับ (Response Events): มองเห็นทุกขั้นตอนเบื้องหลัง

เคยสงสัยไหมว่า AI กำลัง "คิด" อะไรอยู่ระหว่างที่รอคำตอบ? Amazon Quick ตอบโจทย์นี้ด้วย Response Events ทุกครั้งที่คุณส่งคำถามด้วยภาษาธรรมชาติ ระบบจะสร้างขั้นตอนการประมวลผลแบบเรียลไทม์ให้ดูได้ โดยสามารถดูได้ทั้งระหว่างที่ระบบกำลังสร้างคำตอบ และหลังจากที่คำตอบเสร็จสมบูรณ์แล้ว

Response Events จะแตกต่างกันไปตามลักษณะการโต้ตอบ เช่น กำลังคุยกับไฟล์ที่อัปโหลดไว้ หรือกำลังคุยกับทรัพยากรของ Amazon Quick โดยขั้นตอนเหล่านี้จะรวมถึงการปรับแก้คำตอบก่อนที่จะสรุปผลสุดท้ายด้วย นอกจากนี้ Response Event ยังมีรหัสระบุตัวตนของบทสนทนาที่ระบบสร้างขึ้นให้ ซึ่งคุณสามารถคัดลอกและบันทึกไว้เพื่อใช้ในการแก้ไขปัญหาทางเทคนิคในภายหลังได้

19. คำอธิบาย (Explanations): เปิดฝากล่องดำของ AI ให้เห็นทุกที่มา

หนึ่งในฟีเจอร์ที่ทรงพลังที่สุดสำหรับผู้ใช้งานสายวิเคราะห์ข้อมูลคือ Explanations เมื่อคุณแชทกับแดชบอร์ดหรือชุดข้อมูล ทุกคำตอบจะมาพร้อมคำอธิบายที่แสดงให้เห็นว่าโมเดลได้ข้อสรุปตัวเลขแต่ละตัวมาอย่างไร ไม่ว่าจะเป็นแหล่งข้อมูล สมมติฐาน ตัวกรอง การคำนวณ และคำสั่ง SQL ที่โมเดลใช้

แทนที่จะต้องเสียเวลาตรวจสอบคำตอบด้วยตัวเองผ่านการค้นหาแหล่งข้อมูลต้นทางแล้วสร้างตรรกะขึ้นมาใหม่ คุณสามารถเห็นสมมติฐานของโมเดลได้ทันทีเพียงคลิกปุ่มเดียว เมื่อเปิดดู Explanation คุณจะเห็นองค์ประกอบดังนี้:

• Found data in — แสดงแดชบอร์ด ชีตข้อมูล หรือชุดข้อมูลที่เป็นที่มาของข้อมูลเชิงลึกนั้น
• Filters — แสดงรายการค่าตัวกรองของแดชบอร์ดที่ถูกใช้เพื่อหาคำตอบ
• Assumptions — เผยให้เห็นคำจำกัดความที่โมเดลได้มาจากทั้งข้อมูลโดยตรงหรือจากความรู้ทั่วไป
• Calculation explained — แสดงการคำนวณที่โมเดลใช้เพื่อหาคำตอบ ทั้งในรูปแบบภาษาธรรมชาติและสูตรคณิตศาสตร์
• Generated SQL (เฉพาะชุดข้อมูล) — แสดงคำสั่ง SQL ที่แม่นยำซึ่งใช้สร้างข้อมูลตัวเลขแต่ละจุด

ฟีเจอร์นี้ทำให้ Amazon Quick ไม่ใช่แค่ "กล่องดำ" ที่โยนคำตอบมาให้เชื่อโดยไม่มีทางตรวจสอบ แต่เป็นเครื่องมือที่โปร่งใสและสร้างความไว้วางใจได้จริง

20. การรับรู้บริบท (Contextual Awareness): AI ที่รู้ว่าคุณกำลังทำอะไรอยู่

Amazon Quick chat มีความสามารถในการรับรู้บริบท (context aware) กล่าวคือมันจะจดจำได้ว่าคุณกำลังโต้ตอบอยู่กับทรัพยากรใดของ Amazon Quick และปรับขอบเขตการแชทให้เข้ากับทรัพยากรนั้นโดยอัตโนมัติ นั่นหมายความว่าเมื่อคุณเริ่มแชท ทรัพยากรที่คุณกำลังใช้งานอยู่จะถูกรวมเป็นแหล่งความรู้ในการแชทให้ทันทีโดยไม่ต้องตั้งค่าเอง

หากคุณย้ายไปยังทรัพยากรอื่นระหว่างที่กำลังแชทอยู่ และทรัพยากรนั้นรองรับการแชท ระบบจะจดจำบริบทใหม่โดยอัตโนมัติ และถามคุณว่าต้องการแชทเกี่ยวกับทรัพยากรใหม่ที่คุณเพิ่งย้ายไปหรือไม่ หากต้องการแชทต่อในโหมดเดิม คุณสามารถเลือก Ignore เพื่อเพิกเฉยข้อความนั้นได้ หรือหากต้องการโฟกัสไปที่ทรัพยากรใหม่ ก็เลือก Yes เพื่อให้ระบบปรับขอบเขตการแชทให้ตรงกับทรัพยากรที่คุณกำลังใช้งานอยู่โดยอัตโนมัติ

ความสามารถนี้ช่วยลดขั้นตอนที่ไม่จำเป็นออกไป ทำให้ผู้ใช้งานไม่ต้องคอยอธิบายบริบทซ้ำ ๆ ทุกครั้งที่เปลี่ยนหน้าจอทำงาน

21. การจัดการค่ากำหนดของคุณใน Amazon Quick (Managing Your Preferences)

สุดท้ายนี้ Amazon Quick ยังให้ผู้ใช้งานควบคุมประสบการณ์การใช้งานของตัวเองได้อย่างละเอียดผ่านหน้าต่าง User Preferences ซึ่งรวมทุกการตั้งค่าไว้ในที่เดียว ทั้งการปรับแต่งประสบการณ์แชท การตั้งค่าเอเจนต์เริ่มต้น การปรับให้ Quick เข้าใจตัวคุณมากขึ้น และการจัดการหน่วยความจำ

ปรับแต่งประสบการณ์แชทของคุณ

คุณสามารถตั้งค่าให้แผงแชทเริ่มต้นเปิดในโหมดขยายหรือย่อได้ตามต้องการ โดยค่าเริ่มต้นระบบจะจดจำการตั้งค่าล่าสุดที่คุณใช้โดยอัตโนมัติ เช่น หากคุณขยายแผงแชทระหว่างใช้งานครั้งหนึ่ง ระบบจะอัปเดตค่าเริ่มต้นให้แผงแชทเปิดในโหมดขยายในครั้งถัดไปที่คุณกลับมาใช้งาน หรือจะตั้งค่าด้วยตัวเองผ่านหน้าต่าง Preferences ก็ได้เช่นกัน

ตั้งค่าเอเจนต์แชทเริ่มต้นของคุณ

คุณสามารถเลือกเอเจนต์แชทที่ต้องการให้ต้อนรับคุณทุกครั้งที่เปิด Quick ได้ นอกจากเลือกเอเจนต์เริ่มต้นแล้ว ยังสามารถกำหนดขอบเขตความรู้เริ่มต้นล่วงหน้าสำหรับ My Assistant ได้ด้วย โดยมีตัวเลือกขอบเขตความรู้ดังนี้:

• All data and apps — Quick จะค้นหาข้อมูลจากทุกแหล่งข้อมูลและแอปพลิเคชันที่เชื่อมต่อไว้
• General knowledge — Quick จะตอบด้วยความรู้ทั่วไปเท่านั้น โดยไม่ค้นหาจากข้อมูลที่เชื่อมต่อไว้
• Specific data and apps — Quick จะค้นหาเฉพาะแหล่งข้อมูลและแอปพลิเคชันที่คุณระบุเท่านั้น

เอเจนต์และขอบเขตความรู้ที่คุณเลือกไว้จะถูกนำไปใช้โดยอัตโนมัติทุกครั้งที่คุณเริ่มบทสนทนาใหม่

ปรับแต่งประสบการณ์ให้เป็นส่วนตัว

คุณสามารถบอก Quick ได้ว่าอยากให้เรียกชื่อคุณว่าอะไร และแบ่งปันขอบเขตงานหรือความรับผิดชอบของคุณในที่ทำงาน Quick จะใช้บริบทเหล่านี้เพื่อปรับแต่งคำตอบให้เหมาะสมและเกี่ยวข้องกับบทบาทและความรับผิดชอบของคุณมากยิ่งขึ้น

จัดการหน่วยความจำของคุณ

คุณสามารถดูและจัดการหน่วยความจำของตนเองได้โดยตรงจากหน้า Preferences โดยหน่วยความจำคือข้อมูลเชิงลึกที่ Quick เรียนรู้จากบทสนทนาของคุณเพื่อปรับแต่งการโต้ตอบในอนาคต จากส่วนของ Memories คุณสามารถ:

• ดูหน่วยความจำที่บันทึกไว้ทั้งหมด
• ค้นหาหน่วยความจำที่ต้องการ
• ลบหน่วยความจำแต่ละรายการ
• ลบหน่วยความจำทั้งหมดในครั้งเดียว

วิธีเข้าถึง User Preferences

การเข้าถึงและตั้งค่าความชอบของคุณทำได้ง่าย ๆ ตามขั้นตอนนี้:

1. ไปที่มุมขวาบนของหน้าแรก Amazon Quick
2. เลือกชื่อบัญชีของคุณ
3. เลือก Preferences จากเมนูแบบเลื่อนลง
4. ทำการเปลี่ยนแปลงในส่วนต่าง ๆ ที่ต้องการ
5. เลือก Save เพื่อบันทึกการเปลี่ยนแปลง หรือเลือก Cancel เพื่อยกเลิก

สรุป: แชทที่ไม่ใช่แค่คุย แต่คือประตูสู่ข้อมูลทั้งองค์กร

จากทั้ง 21 หัวข้อที่กล่าวมา จะเห็นได้ว่าฟีเจอร์แชทใน Amazon Quick ไม่ได้เป็นเพียงกล่องข้อความธรรมดา ๆ แต่เป็นระบบนิเวศที่ครบวงจร ตั้งแต่การต้อนรับผู้ใช้ใหม่ การกำหนดขอบเขตข้อมูลอย่างแม่นยำ การเชื่อมต่อกับชุดข้อมูลและ Topics ที่ซับซ้อน การค้นหาบนเว็บ การอัปโหลดไฟล์ ไปจนถึงการลงมือทำงานจริงผ่าน Actions และ Flows พร้อมด้วยความโปร่งใสผ่าน Source Citations และ Explanations ที่ทำให้ผู้ใช้งานสามารถตรวจสอบที่มาของทุกคำตอบได้อย่างมั่นใจ

สำหรับองค์กรที่ต้องการนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ให้เต็มศักยภาพ โดยไม่จำกัดอยู่แค่ทีมนักวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น Amazon Quick chat คือคำตอบที่ทำให้ "ทุกคน" ในองค์กรสามารถคุยกับข้อมูลได้อย่างเป็นธรรมชาติ เหมือนคุยกับเพื่อนร่วมงานที่รู้ทุกเรื่องและพร้อมช่วยเหลือตลอดเวลา