สร้าง AI Chatbot Zero แบบ แชทส่วนตัว — ทำงานออฟไลน์ ปลอดภัย ไม่ต้องง้ออินเทอร์เน็ต

อยากมีแชทบอท “ส่วนตัวจริงๆ” เก็บข้อมูลไว้ในเครื่อง? บทความนี้พาไปครบทั้งสถาปัตยกรรม, โค้ดตัวอย่าง, วิธีทดสอบ พร้อมไอเดียอัปเกรดแบบทำได้จริงบนงบประมาณฉบับ Maker/SME

🎬 วิดีโอตัวอย่างการใช้งาน

📊 เปรียบเทียบโมเดลสำหรับ “ออฟไลน์”

เลือกโมเดลให้เหมาะกับฮาร์ดแวร์ = ประสบการณ์แชทที่ลื่นไหลกว่า

🏗️ สถาปัตยกรรมระบบ & Data Flow (Zero‑Cloud)

1. Client (มือถือ/PC) → ส่งข้อความ
2. Local API (เช่น Ollama / llama.cpp server) → รับ prompt
3. Inference Engine → ประมวลผลบนเครื่อง
4. Vector Store (ตัวเลือก) → ความจำระยะยาว/เอกสารภายใน
5. Response → ส่งกลับแบบสตรีมให้ UI

💻 โค้ดตัวอย่าง (เริ่มเร็วจริงใน 3 นาที)

1) รันโมเดลโลคัลด้วย Ollama

# ติดตั้ง Ollama (macOS/Linux/Windows ดูคู่มือจากเว็บไซต์ผู้พัฒนา)
# จากนั้นดึงโมเดลขนาดเล็กมาใช้
ollama pull qwen2:0.5b-instruct-q4
# เริ่มเซิร์ฟเวอร์โลคัล
ollama serve
# ทดสอบคุย
ollama run qwen2:0.5b-instruct-q4 "สวัสดี ช่วยสรุปหัวข้อนี้ให้หน่อย"

2) เรียกใช้งานผ่าน HTTP (ตัวอย่าง JavaScript)

async function chatLocal(prompt){
  const res = await fetch("http://localhost:11434/api/generate", {
    method: "POST",
    headers: {"Content-Type":"application/json"},
    body: JSON.stringify({ model: "qwen2:0.5b-instruct-q4", prompt })
  });
  const reader = res.body.getReader();
  let text = "";
  while(true){
    const {value, done} = await reader.read();
    if(done) break;
    text += new TextDecoder().decode(value);
  }
  return text; // stream ที่ได้มา สามารถแยกบรรทัด/JSON ได้ตามสเปค
}

🧩 อุปกรณ์ & ต้นทุนโดยประมาณ (ไทย)

อ้างอิงช่วงราคาเฉลี่ยในตลาดไทย + เช็กรายการสินค้าจริงได้ที่หน้ารวมของเรา GlobalByteShop – Collections

🔍 เปิดหน้า “รวมสินค้า” เพื่อเช็กราคา/สต็อกจริง

🧪 การทดสอบ & แก้ปัญหาแบบเร็ว

• ช้า/กระตุก → ลดรุ่นโมเดลเป็น Q4, ใช้ prompt สั้นลง, ปิดแอปเบื้องหลัง
• หน่วยความจำเต็ม → ปรับ context window ให้พอดี, เปิด swap file ชั่วคราว
• เสียงไม่แม่น → ใช้ Whisper รุ่น Small/Medium ตามสเปก และบันทึกไมค์ให้ดังพอ
• ความเป็นส่วนตัว → ปิดพอร์ตภายนอก, ใช้เครือข่ายภายใน (LAN) เท่านั้น

🚀 แผนพัฒนาต่อ