topgrowth.studio
ปรึกษาเรา

ENTERPRISE AI USE CASE · PRIVATE GROUP

AI USE CASE
FOR LEGAL

การประยุกต์ใช้ AI ในงานด้านกฎหมาย

เปลี่ยนเอกสารคดีจำนวนมากให้เป็นฐานความรู้ที่ค้นได้ ตรวจสอบได้ และอยู่ภายใต้การกำกับดูแล ด้วย Workshop สร้าง Private Legal RAG จากคดีจำลองครบวงจร

LEGAL RESEARCHDOCUMENT REVIEWHUMAN OVERSIGHT
ส่งคำถามก่อนเข้าเรียน ดูรายละเอียด Workshop
DATEอาทิตย์ 23 สิงหาคม 2569
TIME13.00–17.00 น.
FORMATPrivate Group · Hands-on
โปสเตอร์หลักสูตร AI Use Case for Legal วันที่ 23 สิงหาคม 2569
Official course poster · Top Growth Studio
40เอกสารคดีจำลอง
226ข้อความย่อยสำหรับค้น
16เหตุการณ์ใน Timeline
7ชุดทดสอบ Citation

LEARNING ARCHITECTURE

ตั้งแต่ค้นข้อมูล ไปจนถึงการอนุมัติโดยมนุษย์ ทุกชั้นออกแบบให้ผู้เรียนเห็นทั้งประโยชน์ ความเสี่ยง และจุดควบคุม
01

LEGAL RESEARCH

ค้นคำพิพากษาและแนววินิจฉัยด้วย Keyword Tree แล้วจัดกลุ่มตามมาตรา ประเด็น และข้อเท็จจริง

02

DOCUMENT REVIEW

คัดแยกเอกสารจำนวนมาก ทำ Metadata, OCR, Deduplication และค้นหลักฐานข้ามแฟ้ม

03

RISK ANALYSIS

สร้าง Issue Matrix, Timeline และตรวจความขัดแย้งของพยานหลักฐานโดยไม่สรุปเกินแหล่งข้อมูล

04

GOVERNANCE

กำหนดชั้นความลับ สิทธิ์เข้าถึง Audit Log, Retention และแนวปฏิบัติ PDPA สำหรับข้อมูลคดี

05

HUMAN OVERSIGHT

ตรวจ Citation ทุกข้อเท็จจริง บังคับ No source, no answer และให้ผู้มีอำนาจอนุมัติก่อนนำไปใช้

PRIVATE LEGAL RAG WORKSHOP

ฝึกจากคดีจำลอง
ครบทั้งกระบวนการ

ผู้เรียนไม่ได้เพียงดูสาธิต แต่ทำงานจากชุดเอกสารเดียวกันและผ่าน Quality Gate ทีละขั้น
  1. 01

    รับเอกสาร

    ลงทะเบียนเอกสาร 30–50 ฉบับ ตรวจไฟล์ซ้ำ คุณภาพ OCR และ Chain of Custody

  2. 02

    ทำ Metadata

    กำหนด Document ID, ประเภทเอกสาร, วันที่, คู่ความ, ชั้นความลับ และประเด็นที่เกี่ยวข้อง

  3. 03

    สร้าง Keyword Tree

    แตกคำค้นเป็นกฎหมาย–องค์ประกอบ–ข้อเท็จจริง–บุคคล–เวลา–คำพ้อง พร้อมทดสอบ Recall

  4. 04

    สร้าง Private RAG

    แบ่งข้อความเป็น Chunk, สร้างดัชนี Hybrid Search และจำกัดสิทธิ์ตาม Matter

  5. 05

    ค้นหลักฐานและ Timeline

    ถามแบบมีโครงสร้าง เปรียบเทียบเอกสาร และเรียงเหตุการณ์โดยอ้าง Document ID กับหน้า

  6. 06

    ตรวจ Citation

    เปิดต้นฉบับตรวจข้อความ วันที่ บริบท และสถานะข้อเท็จจริงก่อนอนุมัติผลลัพธ์

WORKSHOP OUTPUTS

สิ่งที่ผู้เรียนสร้างเสร็จ
ภายในคลาส

01

Evidence Register

ทะเบียนพยานหลักฐานพร้อม Metadata, สถานะ OCR, ชั้นความลับ และผู้รับผิดชอบ

02

Keyword Tree

แผนผังคำค้นตามมาตรา องค์ประกอบความผิด ข้อเท็จจริง บุคคล เวลา และคำพ้อง

03

Evidence Timeline

ลำดับเหตุการณ์ที่ทุกแถวเชื่อมกลับไปยัง Document ID, หน้า และข้อความต้นฉบับ

04

Legal RAG Test Report

ผลทดสอบคำถามมาตรฐาน ความครบถ้วนของ Citation และบันทึกการอนุมัติจากผู้ตรวจ

4-HOUR LEARNING PLAN

ลำดับการสอน
แบบขั้นเป็นขั้น

พัก 10 นาทีระหว่างช่วงตามความเหมาะสม

  1. Foundation & Legal AI Risk

    เข้าใจข้อจำกัดของ Generative AI, Hallucination และมาตรฐาน No source, no answer

  2. Evidence at Scale

    โครงสร้างรับเอกสารจำนวนมาก, Metadata Schema และ Evidence Register

  3. Keyword Tree & Legal Research

    ออกแบบคำค้นตามมาตรา องค์ประกอบ ประเด็นพิพาท และคำพ้อง

  4. Private Legal RAG Lab

    สร้างดัชนีจากคดีจำลอง ทดลองค้นหลักฐานและสร้าง Timeline

  5. Citation & Human Approval

    ทดสอบคำตอบ เปิดหลักฐานอ้างอิง ให้คะแนน และอนุมัติผลลัพธ์

  6. Governance & Next Step

    กำหนด Red Line, บทบาทผู้ใช้, Audit Trail และแผน Pilot ในองค์กร

COURSE TOOLKIT

ทุกระบบเชื่อมจากหน้า `/legal` นี้ เพื่อให้เปิดใช้งานบนเว็บจริงได้จากจุดเดียว
01 · BEFORE CLASS

Live Q&A

ส่งคำถามและความต้องการก่อนเข้าเรียน เพื่อให้วิทยากรเห็นประเด็นจริงของผู้เรียน

เปิดระบบ 02 · IN CLASS

Instructor Console

เครื่องมือวิทยากรสำหรับดูคำถาม นำ Workshop และติดตามผลการเรียนรู้ระหว่างคลาส

เปิดเครื่องมือ 03 · AFTER CLASS

Post-course Assessment

แบบประเมินหลังเรียน วัดความเข้าใจ ความพร้อมใช้งาน และแผนการนำกลับไปประยุกต์ใช้

เริ่มประเมิน

FREQUENTLY ASKED QUESTIONS

ต้องมีพื้นฐานเขียนโปรแกรมหรือไม่?

ไม่จำเป็น Workshop อธิบายศัพท์เทคนิคเป็นภาษาไทยและให้ผู้เรียนลงมือทำผ่าน Template และเครื่องมือที่เตรียมไว้

สามารถใช้เอกสารคดีจริงได้หรือไม่?

ในชั้นเรียนใช้คดีจำลองเท่านั้น ส่วนการใช้คดีจริงต้องผ่านการอนุมัติ Data Owner, การจัดชั้นข้อมูล, สัญญากับผู้ให้บริการ, สิทธิ์เข้าถึง และการประเมินความเสี่ยงก่อน

Private Legal RAG ป้องกันข้อมูลหลุดได้ทั้งหมดหรือไม่?

ไม่มีระบบใดรับประกันความเสี่ยงเป็นศูนย์ การออกแบบที่ดีต้องใช้หลายชั้น เช่น Private storage, Encryption, Access control, Audit log, Data minimization และ Human approval

ผลลัพธ์จาก AI ใช้อ้างในคดีได้ทันทีหรือไม่?

ไม่ได้ ผู้เชี่ยวชาญกฎหมายต้องตรวจแหล่งอ้างอิง ต้นฉบับ ความครบถ้วน และความถูกต้องก่อนนำไปใช้ทุกครั้ง

PRIVATE GROUP · 23 AUGUST 2026

เริ่มจากคำถามของผู้เรียน
จบด้วย Workflow ที่ตรวจสอบได้

ส่งคำถามก่อนเข้าเรียน สอบถามหลักสูตร