ในยุคที่ AI ไม่ใช่แค่เรื่องของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) หรือวิศวกร Machine Learning อีกต่อไป เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่ใครๆ ก็อยากมี AI มาเสริมงานให้ฉลาดขึ้น ทำงานเร็วขึ้น โดยเฉพาะในสายงานที่ต้องดูแลโครงสร้างพื้นฐานหรือพัฒนาแพลตฟอร์มอย่าง Platform Engineer ที่เริ่มหันมามองหาเครื่องมือที่ช่วยให้ “เล่นกับ AI ได้แบบไม่ต้องเริ่มจากศูนย์” หนึ่งในเครื่องมือที่น่าจับตามองที่สุดตอนนี้คือ AWS Bedrock ซึ่งเป็นบริการใหม่ของ Amazon Web Services ที่ช่วยให้เราเข้าถึงโมเดล AI ระดับเทพจากหลายค่ายแบบไม่ต้องจัดการ Infrastructure เองเลย บทความนี้จะพาไปดูว่า AWS Bedrock คืออะไร ดีตรงไหน เหมาะกับใคร และจะมีประโยชน์ยังไงกับ Platform Engineer อย่างเราๆ รวมถึงแชร์ประสบการณ์การทดลองใช้งานจริงเล็กๆ น้อยๆ เผื่อใครอยากเริ่มลองเล่นดูบ้าง
AWS Bedrock คืออะไร และความน่าสนใจที่ชวนติดตาม
ถ้าจะให้อธิบายสั้นๆ แบบเข้าใจง่าย: AWS Bedrock คือบริการที่ให้คุณเข้าถึงโมเดล Generative AI ระดับโลกจากหลายค่ายใหญ่ๆ ได้ในคลิ๊กเดียว โดยไม่ต้องดูแลเซิร์ฟเวอร์หรือเทรนโมเดลเอง พูดในอีกรูปแบบนึงคือ เป็นเหมือน “ร้านรวมของดี” ที่มีโมเดล AI ให้เลือกใช้จากหลากหลายเจ้า หลากหลายแหล่ง เช่น Anthropic (Claude), AI21 Labs, Stability AI, Meta (Llama) และ Amazon Titan (ของ AWS เอง) โดยแต่ละโมเดลก็มีจุดเด่นต่างกันไป เช่น บางตัวเก่งเรื่องสรุปข้อมูล บางตัวเก่งเรื่องแปลภาษา หรือสร้างภาพ ฯลฯ และทั้งหมดนี้คุณสามารถเรียกใช้งานผ่าน API เดียวกันได้แบบง่ายสุดๆ โดยความน่าสนใจที่ทาง AWS Bedrock ได้สร้างขึ้นมาให้แก่ผู้ใช้งานได้ประทับใจ และถือได้ว่าเป็นประโยชน์อย่างมาก มีดังต่อไปนี้
- 🛠️ ไม่ต้องดูแล Infrastructure เอง: ลืมเรื่องตั้ง Server ปรับ GPU, ดูแลระบบการ Scaling ไปได้เลย AWS จัดให้หมด
- 🔄 สามารถเลือกโมเดลได้อิสระ: อยากใช้ Claude วันนี้ พรุ่งนี้เปลี่ยนใจลอง Llama ก็เปลี่ยนได้เลย ไม่ต้องผูกกับเจ้าหนึ่ง
- 🔌 ช่วยในการทำ Integrate ให้ง่ายขึ้น: ใช้ผ่าน API หรือ SDK ได้เลย จะเชื่อมต่อกับ Lambda, API Gateway หรือ App เองก็สะดวก
- 🔒 Secure และ Compliant: ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของ AWS ที่ผ่านมาตรฐานความปลอดภัยระดับสูง
นอกเหนือจากประโยชน์ข้างต้นที่ได้กล่าวไปแล้ว ตัว AWS Bedrock เองก็ยังมีฟังก์ชั่นลับที่แอบซ่อนไว้เหมือนกัน เพื่อช่วยป้องกันการให้ข้อมูลที่ผิดพลาด ข้อมูลจึงมีความแม่นยำ ถูกต้อง รวดเร็วและเหมาะสมกับการใช้งานในทุกรูปแบบมากที่สุด ยกตัวอย่างเช่น
- 🔗 Foundation Model APIs: เข้าถึงโมเดลจากหลายผู้ให้บริการผ่าน Unified API
- 🛠️ Custom Model Fine-Tuning: สามารถปรับแต่งโมเดลบางตัวให้เข้ากับ Use Case เฉพาะของคุณได้
- 🤖 Agents for Bedrock: สร้าง Agent ที่สามารถใช้ Toolchain, Chain-of-Thought หรือเชื่อมกับแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น DynamoDB หรือ API ภายนอก
- 📚 Knowledge Bases: ให้โมเดลอ่านข้อมูลจาก S3 หรือ RDS แล้วตอบคำถามตามข้อมูลนั้นๆ ได้เลย
- 🛡️ Guardrails: ตั้งขอบเขตความปลอดภัย เช่น ห้ามพูดเรื่องบางเรื่อง หรือห้ามตอบข้อมูลผิดๆ
เริ่มต้นใช้งาน AI แบบเบา ๆ ด้วย Amazon Titan บน AWS Bedrock
หลังจากที่เราเล่าภาคทฤษฎีของ AWS Bedrock กันมาพอสมควร วันนี้ขอมาลอง ลงมือเล่นจริง กันบ้าง เพื่อให้เห็นภาพว่า Bedrock ใช้งานง่ายแค่ไหน (รายละเอียดเชิงลึกขอข้ามไปก่อนนะ) สำหรับการทดลองครั้งนี้ เราเลือกใช้โมเดลจากฝั่ง AWS โดยตรง — และเลือก “น้องเล็ก” ของตระกูล นั่นคือ Amazon Titan – Nova Micro ที่เน้นความเบาและประหยัด ซึ่งแน่นอนว่าใช้งานได้ที่ Region N. Virginia เท่านั้น (ตอนนี้ในไทยยังไม่เปิดให้ใช้จ้า)
Use Case ที่เราเลือก คือให้ Nova Micro ช่วย สร้าง Task สำหรับใช้เปิด Jira ในงานของเรา เพื่อให้สามารถเริ่มต้นงานได้ไวขึ้น และลดภาระการเขียนเองซ้ำ ๆ ในแต่ละวัน
เริ่มเตรียมของกันเลย! 💻✨
prompt = "Create a detailed list of subtasks needed to complete this task include testing and document. Format the response as a list where each item starts with '- ' and includes a clear and text, actionable subtask only one. The number of items may vary, but do not exceed 10. items. Task: "
แล้วก็ งานที่เราจะเตรียมเป็น Message ไป
message = 'Install Jeknins on AWS ec2'
Nova Micro น้องเล็กของเรา ทำงานได้รวดเร็วเกินคาด! เพียงแค่ใส่ Prompt ที่เตรียมไว้ ตัวโมเดลก็สามารถสร้าง Task ได้อย่างครบถ้วน ตรงประเด็น นำไปใช้งานจริงได้เลย เช่น เปิด Jira ได้ทันทีแบบไม่ต้องเสียเวลาคิดเองซ้ำ ๆ ที่ชอบมากคือการใช้งานใน โหมด Chat ที่ทั้งง่ายและสะดวก ไม่ต้องเขียนโค้ดก็ลองเล่นได้ และถ้าคำตอบจากโมเดลนี้ยังไม่ถูกใจ เราก็สลับไปใช้โมเดลอื่น ๆ ที่รองรับใน Bedrock ได้ทันที เพื่อให้ได้คำตอบที่ตรงกับสิ่งที่เราต้องการมากที่สุด พร้อมนำไปใช้ต่อยอดในการทำงานจริงได้
ในชีวิตการทำงานจริง เรามองว่าโมเดลเหล่านี้กลายเป็นผู้ช่วยคนสำคัญในการ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ โดยเฉพาะเมื่อเรานำไปใช้ร่วมกับ ระบบอัตโนมัติ (Automation) ซึ่งถ้าพูดถึง Automation ก็ต้องไม่พลาดเรื่อง การเขียนโค้ด เพื่อสั่งให้โมเดลทำงานแทนเราแบบเป็นระบบ เพราะฉะนั้น วันนี้เราขอลองเขียน โค้ดง่าย ๆ เพื่อเรียกใช้งาน AWS Bedrock ผ่าน API กันดูสักหน่อย
ซึ่งจุดที่ดีมากคือ…เราสามารถดูรูปแบบการเรียก API (API request format) ได้โดยตรงจากหน้า AWS Console ในส่วนของ Bedrock เพียงเลือกโมเดลที่ต้องการใช้งาน ระบบก็จะแสดงตัวอย่าง API ที่พร้อมให้เราใช้งานได้ทันที ตรงนี้ช่วยให้การเริ่มต้นเขียนโค้ดง่ายขึ้นเยอะ โดยไม่ต้องเปิดเอกสารหลายหน้า หรือเดา Parameter เองให้วุ่นวาย
แค่จุดเริ่มต้น...แต่เป็นจุดเริ่มต้นสำคัญการสร้าง AI ในระบบงานคุณ
จากการทดลองใช้งาน AWS Bedrock กับโมเดลขนาดเล็กอย่าง Amazon Titan – Nova Micro เราได้เห็นแล้วว่าการเริ่มต้นใช้งาน AI ผ่าน Bedrock นั้น ง่ายมากและเข้าถึงได้จริง แม้จะเป็นเพียงแค่การใช้งานเบื้องต้น แต่ก็ช่วยเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพในการทำงานได้อย่างชัดเจน โดยเฉพาะเมื่อรวมกับการใช้โค้ดผ่าน Boto3 ที่นำผลลัพธ์ไปใช้งานต่อในระบบ Automation ต่าง ๆ ได้ทันที
ที่สำคัญ AWS Bedrock ยังมี ความสามารถให้ปรับแต่งได้อีกมากมาย ทั้งในเรื่องของ การจัดการโมเดล (Model Customization), การควบคุมการใช้งานด้วย Knowledge Base, และแน่นอนเรื่อง ความปลอดภัยอย่างการจัดการ Prompt Control และการจำกัดสิทธิ์การเข้าถึงผ่าน IAM ก็สามารถจัดการได้อย่างละเอียด พูดง่าย ๆ คือ นี่แค่ จุดเริ่มต้น เท่านั้น —
ถ้าใครอ่านมาถึงตรงนี้แล้วรู้สึกว่า “เออ มันก็น่าสนใจจริงๆ แฮะ” ลองไปหาข้อมูลเพิ่มเติมกันได้ที่ งานAWS Submit 2025 ที่ปีนี้จัดเป็นปีที่ 10 แล้ว งานมีวันที่ 29 เมษายน 2568 ณ ศูนย์ประชุมแห่งชาติสิริกิติ์ แว่วมาว่างานใหญ่มากเลย
ท้ายนี้หากองค์กรท่านกำลังมองหาโซลูชันด้าน DevOps ช่วยปรับรูปแบบการทำงานให้เป็นอัตโนมัติ ลดต้นทุนการทำธุรกิจ SCB TechX พร้อมเป็นโซลูชันที่ช่วยพัฒนา และ Deliver ผลิตภัณฑ์และบริการออกสู่ตลาด ต่อยอดองค์กรของท่านให้เติบโตอย่างยั่งยืน สนใจบริการโปรดติดต่อเราที่ https://forms.office.com/r/P14E9tNGFD
แหล่งอ้างอิง
- https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/Amazon-Bedrock-AWS-Bedrock
- https://aws.amazon.com/bedrock/resources/?refid=1325fdf1-f38b-4c89-8bf9-dc39eeb87ff8
- https://docs.aws.amazon.com/decision-guides/latest/bedrock-or-sagemaker/bedrock-or-sagemaker.html
