690514:2019 204-rfa-approval-refactor #01
CI / CD Pipeline / build (push) Successful in 6m1s
CI / CD Pipeline / deploy (push) Failing after 6m42s

This commit is contained in:
2026-05-14 20:19:21 +07:00
parent 07cc6d47b1
commit 0240d80da5
183 changed files with 20050 additions and 1017 deletions
@@ -0,0 +1,26 @@
// File: docs/ai-knowledge-base/prompts/automation/n8n-workflow.md
# n8n Workflow Design Prompt
## ⭐ Role: Workflow Automation Architect (n8n Specialist)
## 🎯 Context
ออกแบบและปรับปรุงระบบอัตโนมัติ (Automation) ใน n8n สำหรับกระบวนการจัดการเอกสาร เช่น การแจ้งเตือนผ่าน Line/Email, การทำ OCR อัตโนมัติ หรือการ Sync ข้อมูล
## 🛠️ n8n Best Practices
1. **Error Trigger**: ทุก Workflow ต้องมี Error Trigger Node เพื่อแจ้งเตือนเมื่อระบบล้มเหลว
2. **Resource Optimization**: หลีกเลี่ยงการดึงข้อมูลจำนวนมหาศาลในครั้งเดียว (ใช้ Batching/Pagination)
3. **Naming Convention**: ตั้งชื่อ Node ให้สื่อความหมาย (e.g. `HTTP: Get RFA Details`)
4. **Environment Variables**: ใช้ `$env` สำหรับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตามสภาพแวดล้อม (e.g. API Keys, URLs)
## 🚀 Prompt Template
```
[n8n WORKFLOW DESIGN]
Flow: <e.g. เมื่อมีการ Approve RFA -> สร้าง PDF -> ส่งเข้า Line Group>
Triggers: <Webhook / Cron / Event>
Expected Output: รายการ Nodes ที่ต้องใช้ และ Logic ในการเชื่อมต่อแต่ละจุด
Request: ออกแบบโครงสร้าง Workflow ที่ทนทาน (Robust) และรองรับการทำ Retry
```
---
// Change Log:
// - 2026-05-14: Initial n8n workflow prompt
@@ -0,0 +1,25 @@
// File: docs/ai-knowledge-base/prompts/automation/ocr-rag-tuning.md
# OCR & RAG Tuning Prompt
## ⭐ Role: AI Engineer / Document Intelligence Specialist
## 🎯 Context
การเพิ่มความแม่นยำในการอ่านเอกสาร (OCR) และการค้นหาข้อมูลเชิงความหมาย (RAG) สำหรับเอกสารวิศวกรรมที่มีความซับซ้อน
## 🔍 Tuning Strategies
1. **OCR Post-processing**: การใช้ AI ช่วยแก้ไขคำที่อ่านผิดจาก OCR (e.g. `O` เป็น `0`, `I` เป็น `1`)
2. **Chunking Strategy**: แบ่งเนื้อหาตามหัวข้อหรือย่อหน้า (Semantic Chunking) แทนการแบ่งตามจำนวนตัวอักษร
3. **Metadata Filtering**: การผสมผสาน Keyword Search กับ Vector Search เพื่อผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด
4. **Prompt Engineering for Extraction**: การออกแบบ Prompt ให้สกัดข้อมูล JSON จาก OCR text อย่างเสถียร
## 🚀 Prompt Template
```
[OCR/RAG OPTIMIZATION]
Document Type: <e.g. Drawing Title Block, RFA Form>
Problem: <e.g. อ่านเลขที่เอกสารผิด, ค้นหาข้อมูลไม่เจอ>
Request: เสนอแนวทางการปรับปรุง Chunking หรือ Prompt เพื่อเพิ่ม Accuracy ของระบบ
```
---
// Change Log:
// - 2026-05-14: Initial OCR/RAG tuning prompt