ในโลกของ RAG (Retrieval Augmented Generation) การจัดการ context window เป็นหัวใจสำคัญที่กำหนดทั้งคุณภาพคำตอบและต้นทุนการใช้งาน บทความนี้จะพาคุณสำรวจเทคนิค Sliding Window และ Pagination อย่างละเอียด พร้อมตัวอย่างโค้ดที่ใช้งานได้จริงกับ HolySheep AI ซึ่งให้บริการ API ราคาประหยัดสูงสุด 85%+ พร้อมความหน่วงต่ำกว่า 50ms

ทำไมต้องจัดการ Context Window?

เมื่อทำงานกับเอกสารยาว เช่น คู่มือเทคนิค สัญญาทางกฎหมาย หรืองานวิจัยหลายร้อยหน้า โมเดล LLM มีข้อจำกัดเรื่อง context window ที่รับได้ หากใส่ทั้งหมดเข้าไปจะก่อให้เกิดปัญหา:

เทคนิค Sliding Window

Sliding Window เป็นวิธีการแบ่งเอกสารออกเป็นส่วนๆ ที่ทับซ้อนกัน (Overlap) เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลสำคัญไม่ถูกตัดขาดระหว่างกลางประโยคหรือย่อหน้า

"""
Sliding Window Implementation สำหรับ RAG
จัดการเอกสารยาวด้วย Overlapping Chunks
"""
import re
from typing import List, Tuple

class SlidingWindowChunker:
    def __init__(
        self,
        chunk_size: int = 512,      # จำนวน token ต่อ chunk
        overlap: int = 128,          # จำนวน token ที่ทับซ้อน
        model: str = "gpt-4.1"       # โมเดลสำหรับนับ token
    ):
        self.chunk_size = chunk_size
        self.overlap = overlap
        self.model = model
        # HolySheep API Configuration
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

    def estimate_tokens(self, text: str) -> int:
        """ประมาณจำนวน token แบบง่าย (1 token ≈ 4 ตัวอักษร)"""
        return len(text) // 4

    def split_by_sentence(self, text: str) -> List[str]:
        """แบ่งเอกสารตามประโยค เพื่อไม่ให้ตัดคำกลางประโยค"""
        sentences = re.split(r'[。.!。\n]+', text)
        return [s.strip() for s in sentences if s.strip()]

    def create_chunks(self, text: str) -> List[Tuple[str, int, int]]:
        """
        สร้าง chunks พร้อมข้อมูลตำแหน่ง
        Returns: List[(chunk_text, start_pos, end_pos)]
        """
        sentences = self.split_by_sentence(text)
        chunks = []
        current_chunk = []
        current_tokens = 0
        start_pos = 0

        for i, sentence in enumerate(sentences):
            sentence_tokens = self.estimate_tokens(sentence)

            # ถ้าเต็ม context window แล้ว
            if current_tokens + sentence_tokens > self.chunk_size:
                # บันทึก chunk ปัจจุบัน
                chunk_text = ' '.join(current_chunk)
                chunks.append((chunk_text, start_pos, i - 1))

                # เริ่ม chunk ใหม่ โดยเก็บ overlap
                overlap_tokens = 0
                overlap_sentences = []
                for sent in reversed(current_chunk):
                    sent_tok = self.estimate_tokens(sent)
                    if overlap_tokens + sent_tok <= self.overlap:
                        overlap_sentences.insert(0, sent)
                        overlap_tokens += sent_tok
                    else:
                        break

                current_chunk = overlap_sentences + [sentence]
                current_tokens = overlap_tokens + sentence_tokens
                start_pos = i - len(overlap_sentences)
            else:
                current_chunk.append(sentence)
                current_tokens += sentence_tokens

        # บันทึก chunk สุดท้าย
        if current_chunk:
            chunks.append((' '.join(current_chunk), start_pos, len(sentences) - 1))

        return chunks

    def retrieve_relevant_chunks(
        self,
        chunks: List[Tuple[str, int, int]],
        query: str,
        top_k: int = 3
    ) -> List[str]:
        """ดึง chunks ที่เกี่ยวข้องกับ query"""
        # จำลองการคำนวณ similarity (ใช้ embedding จริงใน production)
        from difflib import SequenceMatcher

        query_lower = query.lower()
        similarities = []

        for chunk_text, start, end in chunks:
            # Simple keyword matching for demo
            chunk_lower = chunk_text.lower()
            ratio = SequenceMatcher(None, query_lower, chunk_lower).ratio()
            # Bonus สำหรับ chunk ที่มีคำใน query เยอะ
            keywords = set(query_lower.split())
            chunk_words = set(chunk_lower.split())
            overlap = len(keywords & chunk_words)
            score = ratio + (overlap * 0.1)
            similarities.append((score, chunk_text))

        # เรียงลำดับและเลือก top_k
        similarities.sort(reverse=True)
        return [text for _, text in similarities[:top_k]]


ตัวอย่างการใช้งาน

if __name__ == "__main__":
    sample_text = """
    การพัฒนาระบบ RAG ต้องคำนึงถึงหลายปัจจัย ประการแรกคือคุณภาพของการดึงข้อมูล 
    ซึ่งขึ้นอยู่กับวิธีการ chunking ที่เลือกใช้ การใช้ Sliding Window ช่วยลดปัญหา 
    การตัดข้อมูลสำคัญกลางคัน ประการที่สองคือการจัดการ context window อย่างมีประสิทธิภาพ 
    โดยควรเลือก chunk size ที่เหมาะสมกับ use case การใช้งาน ประการที่สามคือการ 
    optimization ของ cost โดย HolySheep AI ให้ราคาที่ประหยัดมากถึง 85% 
    เมื่อเทียบกับ OpenAI โดยเฉพาะ DeepSeek V3.2 ที่ราคาเพียง $0.42/MTok
    """

    chunker = SlidingWindowChunker(chunk_size=100, overlap=30)
    chunks = chunker.create_chunks(sample_text)

    print(f"สร้างได้ {len(chunks)} chunks:")
    for i, (text, start, end) in enumerate(chunks, 1):
        print(f"\nChunk {i} (ประโยคที่ {start}-{end}):")
        print(text[:100] + "...")

เทคนิค Pagination สำหรับเอกสารขนาดใหญ่

สำหรับเอกสารที่ใหญ่มากๆ เช่น หนังสือหรืองานวิจัย การใช้ Pagination จะช่วยจัดการได้อย่างเป็นระบบ โดยแบ่งเป็นหน้าๆ ตามโครงสร้างที่เหมาะสม

"""
Paginated Document Processing สำหรับเอกสารขนาดใหญ่
รองรับ PDF, DOCX และ Text files
"""
import json
import hashlib
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List, Optional, Any
from datetime import datetime

@dataclass
class DocumentMetadata:
    """Metadata ของเอกสาร"""
    doc_id: str
    title: str
    total_pages: int
    total_chunks: int
    file_size: int
    created_at: str = field(default_factory=lambda: datetime.now().isoformat())

@dataclass
class PageResult:
    """ผลลัพธ์ของแต่ละหน้า"""
    page_number: int
    chunks: List[Dict[str, Any]]
    embeddings: List[List[float]] = field(default_factory=list)
    retrieval_count: int = 0

class PaginatedRAGProcessor:
    """
    ประมวลผลเอกสารแบบแบ่งหน้า สำหรับ RAG
    รองรับ incremental loading และ caching
    """
    def __init__(
        self,
        base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
        api_key: str = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    ):
        self.base_url = base_url
        self.api_key = api_key
        self.page_cache: Dict[str, PageResult] = {}
        self.embedding_cache: Dict[str, List[float]] = {}

    def _generate_doc_id(self, text: str) -> str:
        """สร้าง document ID จาก content hash"""
        return hashlib.sha256(text.encode()).hexdigest()[:16]

    def _chunk_text(
        self,
        text: str,
        chunk_size: int = 512,
        overlap: int = 64
    ) -> List[Dict[str, Any]]:
        """แบ่ง text เป็น chunks"""
        words = text.split()
        chunks = []

        for i in range(0, len(words), chunk_size - overlap):
            chunk_words = words[i:i + chunk_size]
            chunk_text = ' '.join(chunk_words)

            chunks.append({
                'chunk_id': f"{self._generate_doc_id(text)}_{i // chunk_size}",
                'text': chunk_text,
                'token_count': len(chunk_text) // 4,
                'position': i
            })

            if i + chunk_size >= len(words):
                break

        return chunks

    def process_document(
        self,
        document_text: str,
        title: str,
        page_size: int = 20  # chunks ต่อหน้า
    ) -> DocumentMetadata:
        """ประมวลผลเอกสารทั้งหมด"""
        doc_id = self._generate_doc_id(document_text)

        # แบ่งเป็น chunks
        all_chunks = self._chunk_text(document_text)
        total_pages = (len(all_chunks) + page_size - 1) // page_size

        # ประมวลผลทีละหน้า
        for page_num in range(total_pages):
            start_idx = page_num * page_size
            end_idx = min(start_idx + page_size, len(all_chunks))
            page_chunks = all_chunks[start_idx:end_idx]

            page_result = PageResult(
                page_number=page_num + 1,
                chunks=page_chunks
            )
            self.page_cache[f"{doc_id}_page_{page_num + 1}"] = page_result

        return DocumentMetadata(
            doc_id=doc_id,
            title=title,
            total_pages=total_pages,
            total_chunks=len(all_chunks),
            file_size=len(document_text)
        )

    def get_page(
        self,
        doc_id: str,
        page_number: int
    ) -> Optional[PageResult]:
        """ดึงหน้าที่ต้องการจาก cache"""
        cache_key = f"{doc_id}_page_{page_number}"
        return self.page_cache.get(cache_key)

    def hybrid_retrieval(
        self,
        query: str,
        doc_id: str,
        top_k: int = 5
    ) -> List[Dict[str, Any]]:
        """
        ค้นหาข้อมูลแบบ Hybrid (keyword + semantic)
        รวม chunks จากหน้าต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง
        """
        results = []
        query_lower = query.lower()

        # ค้นหาในทุกหน้าที่ cached
        for cache_key, page_result in self.page_cache.items():
            if not cache_key.startswith(doc_id):
                continue

            for chunk in page_result.chunks:
                # Simple keyword matching
                chunk_text_lower = chunk['text'].lower()
                score = sum(1 for word in query_lower.split() if word in chunk_text_lower)

                if score > 0:
                    results.append({
                        **chunk,
                        'score': score,
                        'page': page_result.page_number,
                        'retrieval_method': 'hybrid'
                    })

        # เรียงลำดับตามคะแนน
        results.sort(key=lambda x: x['score'], reverse=True)
        return results[:top_k]


ทดสอบการใช้งาน

def demo_paginated_rag():
    processor = PaginatedRAGProcessor(
        base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    )

    # ตัวอย่างเอกสารขนาดใหญ่ (จำลอง)
    large_document = """
    บทที่ 1: ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ RAG
    Retrieval Augmented Generation (RAG) คือเทคนิคที่ผสมผสานความสามารถ
    ของ Large Language Models กับระบบค้นหาข้อมูลภายนอก เพื่อให้ได้คำตอบ
    ที่ถูกต้องและมีข้อมูลอ้างอิง

    บทที่ 2: การเลือก Chunk Size
    การเลือก chunk size ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ หากเลือกเล็กเกินไปจะสูญเสีย
    ความสัมพันธ์ของข้อมูล หากเลือกใหญ่เกินไปจะทำให้ context window เต็ม
    โดยไม่จำเป็น

    บทที่ 3: การจัดการ Overlap
    Overlap ช่วยให้ข้อมูลไม่ถูกตัดขาดระหว่าง chunks ที่อยู่ติดกัน
    ค่าแนะนำคือ 10-20% ของ chunk size

    บทที่ 4: Performance Optimization
    การใช้ HolySheep AI ช่วยลดต้นทุนได้มาก โดยมีราคาเริ่มต้นที่ $0.42/MTok
    สำหรับ DeepSeek V3.2 และความหน่วงต่ำกว่า 50ms
    """ * 50  # ทำให้เป็นเอกสารขนาดใหญ่

    # ประมวลผลเอกสาร
    metadata = processor.process_document(
        large_document,
        title="RAG Tutorial",
        page_size=10
    )

    print(f"ประมวลผลเอกสารเสร็จสิ้น:")
    print(f"  - Doc ID: {metadata.doc_id}")
    print(f"  - หน้าทั้งหมด: {metadata.total_pages}")
    print(f"  - จำนวน chunks: {metadata.total_chunks}")

    # ค้นหาข้อมูล
    results = processor.hybrid_retrieval(
        query="chunk size optimization",
        doc_id=metadata.doc_id,
        top_k=3
    )

    print(f"\nผลการค้นหา 'chunk size optimization':")
    for r in results:
        print(f"  - Score: {r['score']}, Page: {r['page']}")
        print(f"    {r['text'][:80]}...")

if __name__ == "__main__":
    demo_paginated_rag()

การใช้งานจริงกับ HolySheep AI API

มาถึงส่วนสำคัญที่สุด นั่นคือการนำเทคนิคที่กล่าวมาข้างต้นไปใช้กับ HolySheep AI ซึ่งให้บริการ API คุณภาพสูงในราคาที่ประหยัดมาก รองรับหลายโมเดล รวมถึง GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash และ DeepSeek V3.2

"""
Production RAG Pipeline กับ HolySheep AI
รวม Sliding Window + Pagination + Caching
"""
import time
import json
import httpx
from typing import List, Dict, Any, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from collections import OrderedDict

@dataclass
class RAGConfig:
    """Configuration สำหรับ RAG Pipeline"""
    base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
    api_key: str = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    model: str = "deepseek-v3.2"  # โมเดลที่ประหยัดที่สุด
    chunk_size: int = 512
    overlap_tokens: int = 128
    max_context_tokens: int = 4096
    temperature: float = 0.7
    enable_cache: bool = True
    cache_ttl: int = 3600  # Cache 1 ชั่วโมง

@dataclass
class PerformanceMetrics:
    """Metrics สำหรับวัดประสิทธิภาพ"""
    total_latency_ms: float = 0.0
    embedding_latency_ms: float = 0.0
    retrieval_latency_ms: float = 0.0
    generation_latency_ms: float = 0.0
    token_count: int = 0
    cache_hit: bool = False
    chunks_processed: int = 0

class HolySheepRAGPipeline:
    """
    Production-ready RAG Pipeline กับ HolySheep AI
    รองรับ: Sliding Window, Pagination, Caching, Retry
    """
    def __init__(self, config: Optional[RAGConfig] = None):
        self.config = config or RAGConfig()
        self.client = httpx.Client(
            base_url=self.config.base_url,
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {self.config.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            timeout=60.0
        )
        # LRU Cache สำหรับ embeddings
        self.embedding_cache: OrderedDict = OrderedDict()
        self.max_cache_size = 1000

    def _get_cached_embedding(self, text: str) -> Optional[List[float]]:
        """ดึง embedding จาก cache"""
        if not self.config.enable_cache:
            return None
        cache_key = hash(text) % (10**9)
        return self.embedding_cache.get(cache_key)

    def _set_cached_embedding(self, text: str, embedding: List[float]):
        """บันทึก embedding เข้า cache"""
        if not self.config.enable_cache:
            return
        cache_key = hash(text) % (10**9)
        self.embedding_cache[cache_key] = embedding
        if len(self.embedding_cache) > self.max_cache_size:
            self.embedding_cache.popitem(last=False)

    def create_embedding(self, text: str) -> List[float]:
        """สร้าง embedding สำหรับ text"""
        # ตรวจสอบ cache
        cached = self._get_cached_embedding(text)
        if cached is not None:
            return cached

        response = self.client.post(
            "/embeddings",
            json={
                "model": "text-embedding-3-small",
                "input": text[:8000]  # Limit input
            }
        )
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        embedding = result["data"][0]["embedding"]

        self._set_cached_embedding(text, embedding)
        return embedding

    def chunk_document(
        self,
        text: str,
        chunk_size: Optional[int] = None,
        overlap_tokens: Optional[int] = None
    ) -> List[Dict[str, Any]]:
        """แบ่งเอกสารด้วย Sliding Window"""
        chunk_size = chunk_size or self.config.chunk_size
        overlap_tokens = overlap_tokens or self.config.overlap_tokens
        overlap_chars = overlap_tokens * 4  # 1 token ≈ 4 chars

        chunks = []
        start = 0

        while start < len(text):
            end = start + chunk_size * 4  # ประมาณ chars
            chunk_text = text[start:end]

            chunks.append({
                'text': chunk_text,
                'start_char': start,
                'end_char': min(end, len(text)),
                'tokens': len(chunk_text) // 4
            })

            # Sliding: ขยับไปตำแหน่งถัดไป
            start = end - overlap_chars
            if start >= len(text) - overlap_chars:
                break

        return chunks

    def cosine_similarity(self, a: List[float], b: List[float]) -> float:
        """คำนวณ cosine similarity"""
        dot_product = sum(x * y for x, y in zip(a, b))
        norm_a = sum(x * x for x in a) ** 0.5
        norm_b = sum(x * x for x in b) ** 0.5
        return dot_product / (norm_a * norm_b + 1e-10)

    def retrieve(
        self,
        query: str,
        chunks: List[Dict[str, Any]],
        top_k: int = 5
    ) -> tuple[List[Dict[str, Any]], float]:
        """ดึง chunks ที่เกี่ยวข้องที่สุด"""
        start_time = time.time()

        # สร้าง query embedding
        query_embedding = self.create_embedding(query)

        # คำนวณ similarity กับทุก chunks
        scored_chunks = []
        for chunk in chunks:
            chunk_embedding = self.create_embedding(chunk['text'])
            similarity = self.cosine_similarity(query_embedding, chunk_embedding)
            scored_chunks.append((similarity, chunk))

        # เรียงและเลือก top_k
        scored_chunks.sort(reverse=True)
        results = [
            {**chunk, 'similarity': score}
            for score, chunk in scored_chunks[:top_k]
        ]

        latency = (time.time() - start_time) * 1000
        return results, latency

    def generate_with_context(
        self,
        query: str,
        context_chunks: List[Dict[str, Any]],
        system_prompt: str = "คุณคือผู้ช่วย AI ที่ตอบคำถามโดยอิงจากบริบทที่ให้มา"
    ) -> tuple[str, int, float]:
        """สร้างคำตอบด้วย context ที่ดึงมา"""
        # รวม context
        context = "\n\n".join([
            f"[Chunk {i+1}]: {chunk['text']}"
            for i, chunk in enumerate(context_chunks)
        ])

        messages = [
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": f"บริบท:\n{context}\n\nคำถาม: {query}"}
        ]

        start_time = time.time()
        response = self.client.post(
            "/chat/completions",
            json={
                "model": self.config.model,
                "messages": messages,
                "temperature": self.config.temperature,
                "max_tokens": 1000
            }
        )
        response.raise_for_status()
        result = response.json()

        latency = (time.time() - start_time) * 1000
        answer = result["choices"][0]["message"]["content"]
        tokens = result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)

        return answer, tokens, latency

    def query(
        self,
        document: str,
        query: str,
        top_k: int = 5
    ) -> Dict[str, Any]:
        """Query แบบครบวงจร: Chunk → Retrieve → Generate"""
        metrics = PerformanceMetrics()

        # Step 1: Chunking
        t0 = time.time()
        chunks = self.chunk_document(document)
        metrics.chunks_processed = len(chunks)
        metrics.retrieval_latency_ms = (time.time() - t0) * 1000

        # Step 2: Retrieval
        t0 = time.time()
        relevant_chunks, retrieval_time = self.retrieve(query, chunks, top_k)
        metrics.retrieval_latency_ms += retrieval_time

        # Step 3: Generation
        t0 = time.time()
        answer, tokens, gen_latency = self.generate_with_context(
            query, relevant_chunks
        )
        metrics.generation_latency_ms = gen_latency
        metrics.token_count = tokens

        metrics.total_latency_ms = (
            metrics.retrieval_latency_ms +
            metrics.generation_latency_ms
        )

        return {
            'answer': answer,
            'sources': relevant_chunks,
            'metrics': metrics.__dict__,
            'model_used': self.config.model,
            'cost_estimate': tokens * 0.00042 / 1000  # DeepSeek V3.2 price
        }


ตัวอย่างการใช้งานจริง

def main():
    # สร้าง pipeline
    config = RAGConfig(
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        model="deepseek-v3.2",  # ใช้โมเดลที่ประหยัดที่สุด
        chunk_size=512,
        overlap_tokens=128
    )
    rag = HolySheepRAGPipeline(config)

    # เอกสารตัวอย่าง
    document = """
    Deep Learning เป็นสาขาหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้ Neural Networks
    ที่มีหลายชั้น (Deep Neural Networks) ในการเรียนรู้ Pattern ที่ซับซ้อน
    โมเดล Transformer เป็นสถาปัตยกรรมที่ได้รับความนิยมมากในปัจจุบัน
    โดยเฉพาะในงาน NLP เช่น BERT, GPT และ Claude

    RAG (Retrieval Augmented Generation) ช่วยเพิ่มความแม่นยำของ LLM
    โดยดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้ก่อนสร้างคำตอบ
    ทำให้ LLM สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับข้อมูลเฉพาะทางได้ดีขึ้น

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง