🧠 🎯 เป้าหมาย: AI DMS (Document Management System อัจฉริยะ)

> จาก “เก็บเอกสาร” → กลายเป็น “ผู้ช่วยควบคุมเอกสาร”

---

🏗️ 1. Architecture ภาพรวม

[User]
↓
(Web UI / Chat UI)
↓
AI Agent Layer  ← (หัวใจ)
↓

|  RAG Engine (ค้นหาเอกสาร)
|  Workflow Engine (RFA logic)
|  Tool Layer (DB / File / API)

↓
[Database + File Storage]

---

🔥 2. Core Components (ต้องมี)

2.1 AI Agent (สมอง)

ใช้แนวคิดจาก:

LangChain / OpenClaw / CrewAI

💡 ทำอะไร:

เข้าใจคำถาม user

ตัดสินใจว่าจะ:

query DB

search document

run workflow


---

2.2 RAG System (ค้นหาเอกสาร)

💡 ใช้:

vector DB (เช่น Qdrant / Chroma)

💡 ทำอะไร:

search PDF / Drawing / Spec

ตอบคำถามจาก content

👉 use case:

“Drawing A-101 revision ล่าสุดคืออะไร”

“RFA นี้เกี่ยวข้องกับ drawing ไหน”


---

2.3 Tool Layer (สำคัญมาก)

AI จะไม่เก่งถ้าไม่มี tools

tools ที่ต้องมี:

get_rfa(id)

get_drawings_by_rfa(rfa_id)

get_latest_revision(drawing_code)

search_documents(query)

get_transmittal_history()

👉 ตรงนี้ = bridge ระหว่าง AI กับ DB จริงของคุณ


---

2.4 Workflow Engine (logic ธุรกิจ)

💡 ไม่ให้ AI มั่ว

เช่น:

RFA status flow

approval logic

revision control

👉 AI = “ช่วยคิด”
👉 workflow = “ของจริง”


---

2.5 File Storage

เก็บไฟล์จริง (PDF, DWG)

version control

naming convention

👉 ตรงกับ backlog คุณข้อ 9 พอดี


---

⚙️ 3. Database Design (ต่อยอดของเดิมคุณ)

คุณมีอยู่แล้ว:

RFAs

Drawings

Revisions

👉 เพิ่ม:

🧩 ai_embeddings

document_id

chunk_text

vector

🧩 ai_logs

user_query

agent_decision

tool_used

🧩 ai_tasks (optional)

background job

document indexing


---

🤖 4. AI Use Cases (ของจริงที่ควรทำ)

🔎 1. Smart Search

> “ขอ drawing structural ล่าสุดของ zone B”



AI:

เข้าใจ intent

query DB + RAG


---

📄 2. Document QA

> “สรุป spec นี้”



AI:

อ่าน PDF

summarize


---

🔗 3. Relationship Mapping

> “RFA นี้เกี่ยวกับ drawing อะไร”



AI:

join:

rfa → drawing → revision


---

📊 4. Timeline Analysis

> “RFA นี้ delay เพราะอะไร”



AI:

วิเคราะห์ revision timeline


---

🧠 5. Auto Classification

upload file → AI tag:

type

discipline

revision


---

⚠️ 6. Alert / Assistant

“Drawing นี้ outdated”

“RFA ใกล้ deadline”


---

🧩 5. UI Design (สำคัญมาก)

5.1 Hybrid UI

Table (DataTables)

Chat (AI assistant)

[ Table RFAs ]   |   [ AI Chat ]
|   > RFA ล่าสุดคืออะไร
|   > Drawing ไหนยังไม่ approve

👉 best of both worlds


---

5.2 Drawing Page (โคตรสำคัญ)

แสดง:

revision history

related RFAs

AI summary


---

⚡ 6. Tech Stack (แนะนำตรงๆ)

Backend

PHP (ของเดิมคุณ)

Python (AI service)

AI Layer

LangChain หรือ custom agent

Ollama (local) หรือ OpenAI

Vector DB

Qdrant (แนะนำ)

Frontend

DataTables (ตาม backlog)

Chat UI


---

🔥 7. Flow การทำงานจริง

📥 Upload Drawing

1. user upload PDF


2. system:



extract text (OCR)

chunk

embed → vector DB

3. AI tag metadata




---

🔎 Query

user:

> “drawing ล่าสุดของ contract นี้”



AI:

1. เข้าใจ intent


2. call tool:



get_drawings(contract_id)

3. filter revision ล่าสุด


4. ตอบ




---

🧠 8. Insight สำคัญ (อย่าพลาด)

❌ อย่าทำแบบนี้

ให้ AI query DB ตรงๆ

ให้ AI ตัดสินใจ workflow

✅ ต้องทำแบบนี้

AI → call function (tool)

system → validate logic


---

🚀 9. Roadmap (ทำจริง)

Phase 1 (2–4 สัปดาห์)

AI chat + query DB

basic tools

Phase 2

RAG (search document)

embedding

Phase 3

automation

alert

classification


---

🎯 10. ถ้าจะทำให้ “โหดจริง”

👉 ultimate version:

AI = Document Controller

auto check:

revision mismatch

missing approval

outdated drawing


---

💡 สรุปสั้น

AI DMS =

> “AI + Workflow + Document + Database”


ไม่ใช่แค่ chatbot


---

จากเนื้อหาข้างบน เทียบกับ repo ของผม ขอสรุป แบบละเฮียกทีละข้อ
