ในช่วงปีที่ผ่านมา ผมได้มีโอกาสพัฒนาระบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation) สำหรับบริษัทอีคอมเมิร์ซแห่งหนึ่งที่ต้องการวิเคราะห์เอกสาร PDF จำนวนมาก ตั้งแต่ใบแจ้งหนี้ เอกสารภาษี ไปจนถึงคู่มือผลิตภัณฑ์ ปัญหาหลักคือการแตกข้อมูลเชิงโครงสร้างออกมาจาก PDF ที่มีรูปแบบไม่แน่นอน และนี่คือจุดที่ Gemini 2.5 Flash ผ่าน HolySheep AI เข้ามาช่วยแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ทำไมต้องเลือก Gemini 2.5 Flash สำหรับงาน PDF?

จากการทดสอบในโปรเจกต์จริง พบว่า Gemini 2.5 Flash มีความได้เปรียบหลายประการ โดยเฉพาะเรื่องความเร็วและต้นทุน เมื่อเทียบกับ API อื่นๆ ผ่าน HolySheep AI ที่มีความหน่วงเพียง น้อยกว่า 50 มิลลิวินาที และราคาที่ประหยัดมากถึง 85% สำหรับโปรเจกต์ที่ต้องประมวลผล PDF หลายพันฉบับต่อวัน ต้นทุนที่ต่ำลงหมายถึงการขยายระบบได้มากขึ้นโดยไม่ต้องกังวลเรื่องงบประมาณ

การตั้งค่า Environment และการเชื่อมต่อ

ก่อนเริ่มต้น ผมต้องบอกว่าการใช้งานผ่าน HolySheep AI นั้นง่ายมาก เพียงสมัครสมาชิกและนำ API Key มาใช้ได้ทันที โดยรองรับการชำระเงินผ่าน WeChat และ Alipay สำหรับนักพัฒนาในประเทศจีน หรือบัตรเครดิตสำหรับผู้ใช้ทั่วไป พร้อมรับเครดิตฟรีเมื่อลงทะเบียนครั้งแรก

การติดตั้ง Dependencies

# สร้าง virtual environment และติดตั้งแพ็กเกจที่จำเป็น
python -m venv pdf_env
source pdf_env/bin/activate  # สำหรับ Windows ใช้: pdf_env\Scripts\activate


ติดตั้ง OpenAI SDK และไลบรารีสำหรับจัดการ PDF

pip install openai python-dotenv pypdf2 pdfplumber pillow

การกำหนดค่า API Configuration

import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv


โหลด environment variables

load_dotenv()


สร้าง client สำหรับเชื่อมต่อกับ HolySheep AI


สำคัญ: base_url ต้องเป็น https://api.holysheep.ai/v1 เท่านั้น

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)


ตรวจสอบการเชื่อมต่อด้วยการเรียกดูรายการโมเดล

models = client.models.list()
print("โมเดลที่พร้อมใช้งาน:", [m.id for m in models.data])

การแตกข้อมูลใบแจ้งหนี้ (Invoice Extraction)

กรณีศึกษาแรกมาจากระบบ AI ลูกค้าสัมพันธ์ของอีคอมเมิร์ซที่ต้องการอ่านใบแจ้งหนี้และบันทึกข้อมูลเข้าระบบอัตโนมัติ ปัญหาคือรูปแบบใบแจ้งหนี้จากซัพพลายเออร์แต่ละรายนั้นแตกต่างกันมาก บางรายเป็นตาราง บางรายเป็นข้อความอิสระ และบางรายมีทั้งลายเซ็นต์และตราประทับ

ฟังก์ชันสำหรับแปลง PDF เป็น Base64

import base64
import pdfplumber
from io import BytesIO

def pdf_to_base64(pdf_path: str) -> str:
    """
    แปลงไฟล์ PDF เป็น base64 string สำหรับส่งให้ API
    
    Args:
        pdf_path: พาธของไฟล์ PDF
        
    Returns:
        base64 encoded string
    """
    with open(pdf_path, "rb") as pdf_file:
        # อ่านไฟล์ PDF เป็น bytes
        pdf_bytes = pdf_file.read()
        # แปลงเป็น base64
        base64_string = base64.b64encode(pdf_bytes).decode('utf-8')
    return base64_string

def extract_pdf_text(pdf_path: str) -> str:
    """
    ดึงข้อความจาก PDF โดยใช้ pdfplumber
    ใช้สำหรับกรณีที่ต้องการดึงเฉพาะข้อความธรรมดา
    """
    text = ""
    with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
        for page in pdf.pages:
            text += page.extract_text() or ""
            text += "\n--- หน้าใหม่ ---\n"
    return text

การเรียก Gemini 2.5 Flash สำหรับแตกข้อมูลใบแจ้งหนี้

def extract_invoice_data(pdf_path: str, client: OpenAI) -> dict:
    """
    แตกข้อมูลใบแจ้งหนี้จาก PDF โดยใช้ Gemini 2.5 Flash
    
    Returns:
        dictionary ที่มีโครงสร้าง: invoice_number, date, vendor, items, total
    """
    # แปลง PDF เป็น base64
    pdf_base64 = pdf_to_base64(pdf_path)
    
    # กำหนด system prompt สำหรับงานแตกข้อมูล
    system_prompt = """คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญในการแตกข้อมูลจากเอกสารใบแจ้งหนี้
    กรุณาวิเคราะห์ภาพเอกสาร PDF และแปลงข้อมูลเป็น JSON format ตามโครงสร้างด้านล่าง:
    
    {
        "invoice_number": "เลขที่ใบแจ้งหนี้",
        "invoice_date": "วันที่ออกใบแจ้งหนี้ (รูปแบบ YYYY-MM-DD)",
        "vendor_name": "ชื่อผู้ขาย/ผู้ให้บริการ",
        "vendor_address": "ที่อยู่ผู้ขาย",
        "customer_name": "ชื่อลูกค้า/ผู้ซื้อ",
        "customer_address": "ที่อยู่ลูกค้า",
        "items": [
            {
                "description": "รายละเอียดสินค้า/บริการ",
                "quantity": จำนวน (number),
                "unit_price": ราคาต่อหน่วย (number),
                "amount": จำนวนเงินรวม (number)
            }
        ],
        "subtotal": ยอดรวมย่อย (number),
        "tax": ภาษี (number),
        "total": ยอดรวมทั้งสิ้น (number),
        "currency": "สกุลเงิน (เช่น THB, USD)",
        "payment_terms": "เงื่อนไขการชำระเงิน",
        "extracted_confidence": ความมั่นใจในการแตกข้อมูล 0-1 (number)
    }
    
    หากไม่พบข้อมูลใด ให้ใส่ค่าเป็น null
    หากไม่แน่ใจในข้อมูล ให้ใส่ค่าว่างและระบุ extracted_confidence ต่ำ
    """
    
    # เรียก API ด้วย Gemini 2.5 Flash
    response = client.chat.completions.create(
        model="gemini-2.0-flash-exp",  # โมเดล Gemini ผ่าน HolySheep
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "กรุณาแตกข้อมูลใบแจ้งหนี้นี้ออกมาในรูปแบบ JSON"
                    },
                    {
                        "type": "image_url",
                        "image_url": {
                            "url": f"data:application/pdf;base64,{pdf_base64}"
                        }
                    }
                ]
            }
        ],
        max_tokens=2048,
        temperature=0.1  # ค่าต่ำเพื่อความสม่ำเสมอของ output
    )
    
    # แปลง response เป็น JSON
    import json
    result = json.loads(response.choices[0].message.content)
    return result


ตัวอย่างการใช้งาน

result = extract_invoice_data("invoice_sample.pdf", client)
print(f"แตกข้อมูลสำเร็จ: เลขที่ใบแจ้งหนี้ {result['invoice_number']}")
print(f"ยอดรวม: {result['total']} {result['currency']}")

การแตกข้อมูลเอกสาร PDF แบบผสม (Hybrid PDF)

ในโปรเจกต์ RAG ขององค์กรที่ผมทำ ปัญหาที่ใหญ่กว่าคือเอกสาร PDF ที่มีทั้งตาราง รูปภาพ และข้อความปนกัน เช่น รายงานประจำปีที่มีกราฟ ตารางผลประกอบการ และภาพถ่ายผลิตภัณฑ์ การใช้ Gemini 2.5 Flash ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ทุกองค์ประกอบพร้อมกันได้ในครั้งเดียว

การสร้าง Vector Store สำหรับระบบ RAG

from openai import OpenAI
import json
import hashlib

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

def chunk_pdf_for_rag(pdf_path: str, client: OpenAI, chunk_size: int = 500) -> list:
    """
    แบ่งเอกสาร PDF ออกเป็นส่วนย่อยๆ และสร้าง semantic chunks
    พร้อม metadata สำหรับการค้นหาในระบบ RAG
    """
    # อ่านข้อความจาก PDF
    full_text = extract_pdf_text(pdf_path)
    
    # แปลง PDF เป็น base64 สำหรับส่งให้ API
    pdf_base64 = pdf_to_base64(pdf_path)
    
    # Prompt สำหรับ semantic chunking
    system_prompt = """คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์เอกสารธุรกิจ
    กรุณาวิเคราะห์เอกสารนี้และ:
    1. ระบุโครงสร้างหลักของเอกสาร (บท หัวข้อ ส่วน)
    2. สกัดเนื้อหาสำคัญแต่ละส่วน
    3. สร้าง semantic chunks ที่เหมาะสมสำหรับ RAG (แต่ละ chunk ไม่เกิน {chunk_size} คำ)
    4. กำหนด metadata สำหรับแต่ละ chunk
    
    ส่งคืนในรูปแบบ JSON:
    {{
        "chunks": [
            {{
                "chunk_id": "id ของ chunk นี้",
                "content": "เนื้อหาของ chunk",
                "page_number": หมายเลขหน้า,
                "section": "ชื่อส่วนที่ chunk นี้อยู่",
                "key_entities": ["รายการ entity สำคัญใน chunk นี้"],
                "summary": "สรุปย่อของ chunk นี้ 1-2 ประโยค"
            }}
        ],
        "document_summary": "

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง