ToolFront เป็นไลบรารี/เฟรมเวิร์กภาษา Python ที่พัฒนาจาก kruskal-labs จุดประสงค์หลักคือให้ AI Agents สามารถ ดึงข้อมูลจากแหล่งหลายแบบ (databases, APIs, documents ฯลฯ) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ, รวดเร็ว และควบคุมได้ (precision / control)
- เป็น open source ภายใต้ MIT license
- รองรับหลาย provider / model (OpenAI, Anthropic, Google, xAI ฯลฯ) รวมถึงหลากหลายฐานข้อมูลและแหล่งข้อมูล
ฟีเจอร์หลัก
นี่คือฟีเจอร์ที่โดดเด่นของ ToolFront:
| ฟีเจอร์ | รายละเอียด |
|---|---|
| ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล (Database) | สามารถเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลเช่น PostgreSQL, Snowflake, MySQL, SQLite ฯลฯ และใช้คำถาม (query) โดยตรงกับโมเดล AI เช่น Text2SQL — AI ช่วยแปลงคำถามธรรมดาเป็น SQL เพื่อดึงข้อมูล |
| เรียกใช้ API ผ่าน OpenAPI spec | ถ้า API มี OpenAPI / Swagger specification ก็สามารถใช้ ToolFront เพื่อถาม API นั้น เช่น ดึงข้อมูลย้อนหลัง หรือ perform operations; ได้ทั้ง input/output ที่เป็น list, model ต่างๆ ของ AI |
| การสกัดข้อมูลจากเอกสาร (Document Extraction) | สามารถเอาไฟล์เอกสาร (เช่น PDF) เข้าไป และถาม AI ให้ดึงข้อมูลสำคัญตามสคีมา (schema) ที่กำหนดไว้ เช่นใช้ Pydantic model กำหนดฟิลด์ที่ต้องการ แล้วให้ AI สกัดออกมาเป็น object ตามนั้น |
| รองรับหลายโมเดล / ผู้ให้บริการโมเดล AI | มีความยืดหยุ่นว่าจะใช้ AI provider ไหน เช่น OpenAI, Anthropic, Google, xAI ฯลฯ |
| ควบคุมการถาม/แสดงคำตอบ | สามารถใส่ context เพิ่มเติมได้ เช่น context ของฐานข้อมูล, context จากเอกสาร, หรือ environment อื่น ๆ เพื่อช่วยให้คำตอบแม่นยำยิ่งขึ้น |
ตัวอย่างการใช้งาน
นี่คือโค้ดตัวอย่างจาก README:
- Text2SQL กับ ChatGPT
ถาม “What’s our best-selling product?” โดยเชื่อมต่อฐานข้อมูล PostgreSQL แล้ว AI ช่วยแปลงคำถามเป็น SQL แล้วดึงผลลัพธ์มาให้เรา - API retrieval
ใช้ API ที่มี spec แบบ OpenAPI แล้วถาม เช่น “Get the last 5 order IDs for user_id=42” แล้ว AI จะเรียก API นั้นเพื่อนำผลลัพธ์มาให้ - การสกัดข้อมูลจากรายงานในรูป PDF
นิยาม Pydantic model ที่มีฟิลด์ที่ต้องการ เช่นcompany_name,revenue,is_profitableแล้วให้ไลบรารีทำการ extract ข้อมูลเหล่านั้นจากไฟล์รายงาน PDF โดยใช้โมเดล (เช่น Google Gemini) เพื่อคืนเป็น object ตามที่กำหนด
ข้อดี / ข้อจำเป็น
ข้อดี
- เพิ่มความเร็วและลดงาน manual ในการเขียน SQL, เขียนโค้ด API call, หรือการ parse เอกสารเอง
- ควบคุมได้ดี: สามารถกำหนด context/models/schema ได้ตามต้องการ
- ยืดหยุ่น: รองรับหลาย datasource + หลาย AI provider
- เหมาะสำหรับ AI Agent / Workflow ที่ต้องดึงข้อมูลอัตโนมัติ
ข้อจำกัดหรือสิ่งที่ควรพิจารณา
- ประสิทธิภาพขึ้นกับคุณภาพของโมเดล AI ที่ใช้
- ถ้าเอกสารซับซ้อนมาก (layout ยาก, OCR มี noise) อาจต้องมี preprocessing / cleaning เพิ่ม
- ความปลอดภัย / การเข้าถึง: ถ้าข้อมูล sensitive ก็ต้องตั้งสิทธิ์การเข้าถึง API / DB ให้เหมาะสม
- ต้องเข้าใจ SQL / API / schema บ้าง เพื่อออกแบบ context / model ให้ดี
ใช้วัตถุประสงค์: ใช้ทำอะไรได้บ้าง
ToolFront เหมาะกับหลาย use-case ดังนี้:
- สร้าง Chatbots / Agents ที่สามารถตอบคำถามพูดคุย โดยเอาข้อมูลจริงจากฐานข้อมูล/เอกสาร/ระบบอื่นมาใช้ — ไม่ใช่แค่ “ตอบจากความรู้ในโมเดล” แต่เอาข้อมูลจากแหล่งข้อมูลจริง
- Dashboard / Reporting Automation
- ถามคำถามแบบธรรมดา แล้ว AI ช่วยแปลงเป็น SQL ดึงข้อมูลมาแสดง
- ลดขั้นตอนการเขียน query ด้วยมือ
- Extraction / Summarization / Data Ingestion
- สกัดข้อมูลสำคัญจากรายงาน PDF → ใช้เข้า CRM, ERP, หรือระบบอื่น ๆ
- เอาเอกสารหลายแบบมารวมกัน เช่น รายงานประจำปี, whitepapers ฯลฯ แล้วดึงข้อมูลที่ต้องการ
- ระบบ Backend สำหรับการ Integrations
- ถ้าองค์กรมีหลาย API / service — ToolFront สามารถเป็นตัวกลางให้ AI agent เรียก API เหล่านั้น เพื่อดึงข้อมูล / ทำ action บนฐานข้อมูล
- ใช้ในงานวิจัย / data science / analytics
- เมื่อนักวิเคราะห์ต้องการเอาข้อมูลจากหลายแหล่ง แล้วอยากถามภาษาอังกฤษ/ไทยธรรมดา แล้วได้ SQL หรือข้อมูลที่โครงสร้างจัดแล้ว
