สวัสดีครับ ! ผมเชื่อว่าทุกคนคงคุ้นเคยกับการใช้ Google Maps ในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะหาเส้นทาง หาร้านอาหาร หรือค้นหาสถานที่ต่าง ๆ แต่ผมจะบอกว่า Google Maps Platform เนี่ย ไม่ได้มีดีแค่แสดงแผนที่นำทางนะครับ แต่มันคือขุมทรัพย์ข้อมูลเชิงพื้นที่ (Location Data) มหาศาลที่เราสามารถนำไปต่อยอดกับ AI อย่าง Gemini เพื่อสร้างแอปพลิเคชันหรือโซลูชันที่ชาญฉลาดกว่าเดิมได้อีกเยอะเลย !
ในฐานะ Data Cloud Engineer ที่ Tangerine ผมเห็นศักยภาพของการผสานพลังสองสิ่งนี้มาตลอด วันนี้ผมเลยอยากชวนทุกคนมาดูกันว่าเราจะเอา Gemini มาเสริมทัพ Google Maps Platform ได้ยังไงบ้าง พร้อมมีแนวคิดและโค้ดตัวอย่างให้พอเห็นภาพด้วยครับ
ทำไมต้อง Gemini กับ Google Maps Platform ? เพราะข้อมูลคือหัวใจ AI คือสมอง !
ลองนึกภาพว่า Google Maps Platform คือดวงตาและหูของเราที่รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับโลกใบนี้ ส่วน Gemini คือสมองที่ใช้คิด วิเคราะห์ และตัดสินใจ เมื่อเรานำข้อมูลเชิงพื้นที่จาก Maps มาให้ Gemini ประมวลผล เราก็จะได้ “ปัญญา” ที่สามารถนำไปใช้แก้ปัญหาทางธุรกิจได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น:
- ยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ด้วย Q&A อัจฉริยะ (Smart Location Q&A)
- วิเคราะห์ทำเลทองด้วย AI (AI-Powered Site Selection)
มาดูแต่ละ Use Case พร้อมแนวทางการพัฒนาเบื้องต้นกันครับ
Use Case 1: ยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ด้วย Q&A อัจฉริยะ
เคยไหมครับที่อยากรู้ข้อมูลเกี่ยวกับสถานที่อะไรบางอย่าง แต่ต้องไล่ดูรีวิวหรือข้อมูลเองทีละจุด ? ถ้าเรามี AI ที่ตอบคำถามเกี่ยวกับสถานที่นั้นๆ ได้แบบฉลาด ๆ ก็คงจะดีไม่น้อยเลยใช่ไหมครับ
ปัญหาคลาสสิก: ลูกค้าต้องการข้อมูลที่เจาะจงเกี่ยวกับสถานที่ (เช่น ร้านอาหาร, โรงแรม, ศูนย์การค้า) แต่ข้อมูลในเว็บไซต์อาจไม่ครอบคลุม หรือต้องเสียเวลาค้นหาเองเยอะ
วิธีแก้ด้วย Gemini + Google Maps Platform: สร้าง Chatbot หรือระบบ Q&A ที่ใช้ Gemini ในการประมวลผลคำถาม และดึงข้อมูลจาก Google Maps Platform APIs (เช่น Places API) มาตอบได้อย่างฉลาดและเป็นธรรมชาติ
ตัวอย่างสถานการณ์:
- ผู้ใช้: “ช่วยแนะนำร้านอาหารญี่ปุ่นแถวอโศกที่มีที่จอดรถ และมีเมนูมังสวิรัติหน่อย”
- AI (ประมวลผลโดย Gemini ดึงข้อมูลจาก Places API): “มีร้าน [ชื่อร้าน A] ครับ อยู่ใกล้ BTS อโศก มีที่จอดรถในโครงการ และมีเมนูมังสวิรัติให้เลือกหลายอย่างเลยครับ หรือถ้าชอบบรรยากาศสบายๆ [ชื่อร้าน B] ก็เป็นอีกทางเลือกที่ดีครับ”
แนวคิด Flow การทำงาน:
- ผู้ใช้ป้อนคำถาม: ผ่านหน้าเว็บแอปพลิเคชันหรือแชทบอท
- ส่งคำถามไปยัง Gemini: Gemini วิเคราะห์เจตนา (Intent) และแยกแยะ Entity (เช่น ประเภทอาหาร, สถานที่, คุณสมบัติที่ต้องการ)
- Gemini สร้าง Query สำหรับ Places API: เช่น Place Search API เพื่อค้นหาร้านอาหารญี่ปุ่นในพื้นที่อโศก พร้อมฟิลเตอร์ที่จอดรถและเมนูมังสวิรัติ
- เรียก Places API: ได้รับข้อมูลสถานที่ที่ตรงตามเงื่อนไข (ชื่อ ที่อยู่ รีวิว เว็บไซต์ รูปภาพ)
- Gemini ประมวลผลข้อมูลจาก Places API: สรุปข้อมูลที่ได้มา ตอบคำถามให้เป็นภาษาธรรมชาติ และอาจจะแนะนำเพิ่มเติมจากข้อมูลรีวิว
สนใจโซลูชั่น Cloud จากแทนเจอรีน ทั้ง GCP , AWS , Azure , Alicloud หรือ Huawei Cloud
ทีมผู้เชี่ยวชาญของเราพร้อมให้คำปรึกษาและออกแบบโซลูชันที่ตอบโจทย์ที่สุดสำหรับองค์กรของคุณ
สิ่งที่เราต้องเตรียม:
- Google Cloud Project: ต้องมีโปรเจกต์ Google Cloud ที่เปิดใช้งาน (Enabled) API ที่จำเป็น
- Gemini API Key: ไปที่ Google AI Studio หรือ บน Vertex AI (ในที่นี้ผมใช้ key จาก Google AI Studio ครับ)
- Google Maps Platform API Key: ไปที่ Google Cloud Console เลือก APIs & Services > Credentials สร้าง API Key ใหม่ และ Enabled Places API
- ติดตั้ง Libraries:
pip install google-genai googlemaps
ตัวอย่างโค้ด smart_location_qa.py
import googlemaps
import os
import json
from google import genai
GEMINI_API_KEY = "<GEMINI_API_KEY>" # จาก Google AI Studio
Maps_API_KEY = "<Maps_API_KEY>" # จาก Google Maps Platform
# --- Initialize Gemini Model (ใช้ Google AI SDK Client) ---
client = genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY)
GEMINI_MODEL_NAME = 'gemini-2.0-flash'
# --- Initialize Google Maps Client ---
gmaps = googlemaps.Client(key=Maps_API_KEY)
def get_location_details_from_places_api(query, place_type=None, max_results=5):
"""
เรียกใช้ Google Places API เพื่อค้นหาสถานที่
:param query: ข้อความค้นหา (เช่น "ร้านอาหารญี่ปุ่น อโศก")
:param place_type: (Optional) ประเภทของสถานที่ เช่น 'restaurant', 'cafe', 'store' (ตามที่ Places API กำหนด)
:param max_results: จำนวนผลลัพธ์สูงสุดที่ต้องการ
:return: ลิสต์ของสถานที่พร้อมข้อมูลสำคัญ
"""
try:
places_response = gmaps.places(
query=query,
language='th',
type=place_type
)
places_data = []
for place in places_response.get('results', [])[:max_results]:
place_id = place.get('place_id')
if place_id:
# ดึงรายละเอียดเพิ่มเติมด้วย place_details
details = gmaps.place(place_id=place_id, fields=['name', 'formatted_address', 'rating', 'user_ratings_total', 'opening_hours', 'url'])
if 'result' in details:
p = details['result']
places_data.append({
"name": p.get('name'),
"address": p.get('formatted_address'),
"rating": p.get('rating'),
"total_ratings": p.get('user_ratings_total'),
"opening_hours": p.get('opening_hours', {}).get('weekday_text'),
"Maps_url": p.get('url')
})
return places_data
except Exception as e:
print(f"เกิดข้อผิดพลาดในการเรียก Places API: {e}")
return []
def smart_location_qa(user_query):
print(f"\n[AI]: กำลังประมวลผลคำถาม: '{user_query}'...")
# Step 1: ให้ Gemini วิเคราะห์คำถามและสกัด Entity
prompt_for_gemini_parse = f"""
คุณคือผู้ช่วยอัจฉริยะที่ช่วยค้นหาสถานที่จากคำถามของผู้ใช้ โปรดวิเคราะห์คำถามของผู้ใช้ต่อไปนี้ และสกัดข้อมูลสำคัญให้อยู่ในรูปแบบ JSON หากมีการระบุประเภทสถานที่ (เช่น ร้านอาหาร, คาเฟ่, สวนสาธารณะ) โปรดระบุ หากมีการระบุสถานที่เฉพาะเจาะจง (เช่น อโศก, สยาม, เซ็นทรัลเวิลด์) โปรดระบุ และโปรดระบุคุณสมบัติหรือความชอบพิเศษใดๆ ที่ผู้ใช้ต้องการ (เช่น ที่จอดรถ, มีเมนูมังสวิรัติ, เข้าพักสัตว์เลี้ยงได้, เปิดดึก, รีวิวดี)
คำถามของผู้ใช้: "{user_query}"
Expected JSON Output (if applicable for Places API search, otherwise just return null for fields):
```json
{{
"place_type": "string | null",
"search_query": "string | null",
"location_info_for_maps_api": "string | null", // e.g., "Asok", "Bangkok", "13.7563,100.5018"
"preferences": ["string"] // e.g., "parking", "vegetarian", "open late"
}}
```
Example for "แนะนำร้านอาหารญี่ปุ่นแถวอโศกที่มีที่จอดรถ":
```json
{{
"place_type": "restaurant",
"search_query": "ร้านอาหารญี่ปุ่น อโศก",
"location_info_for_maps_api": "อโศก",
"preferences": ["parking"]
}}
```
Example for "หาสวนสาธารณะที่หมาเข้าได้":
```json
{{
"place_type": "park",
"search_query": "สวนสาธารณะ กรุงเทพ",
"location_info_for_maps_api": "กรุงเทพ",
"preferences": ["pet-friendly"]
}}
```
"""
try:
response_parse = client.models.generate_content(
model=GEMINI_MODEL_NAME,
contents=prompt_for_gemini_parse
)
if not response_parse.text:
return "no response"
parsed_data_str = response_parse.text.strip()
if parsed_data_str.startswith('```json') and parsed_data_str.endswith('```'):
parsed_data_str = parsed_data_str[len('```json'):-len('```')].strip()
parsed_info = json.loads(parsed_data_str)
place_type = parsed_info.get('place_type')
search_query = parsed_info.get('search_query')
preferences = parsed_info.get('preferences', [])
if not search_query:
return "ขออภัยครับ ผมไม่เข้าใจคำถามของคุณเกี่ยวกับสถานที่ หรือไม่สามารถระบุสิ่งที่ต้องการค้นหาได้ชัดเจน"
# Step 2: ใช้ข้อมูลจาก Gemini เรียก Places API
print(f"[AI]: Gemini แนะนำให้ค้นหา: '{search_query}', ประเภท: {place_type if place_type else 'ไม่ระบุ'}, ความชอบ: {', '.join(preferences) if preferences else 'ไม่มี'}")
# เรียก Places API โดยใช้ query ที่ Gemini สร้างขึ้นมา
places_results = get_location_details_from_places_api(
query=search_query,
place_type=place_type
)
if not places_results:
return f"ขออภัยครับ ผมไม่พบสถานที่ที่ตรงกับเงื่อนไข '{search_query}' ในตอนนี้"
# Step 3: ให้ Gemini สรุปผลลัพธ์จาก Places API และตอบคำถามผู้ใช้
summary_prompt = f"""
คำถามของผู้ใช้: "{user_query}"
ข้อมูลสถานที่ที่พบจากการค้นหา (อยู่ในรูปแบบ JSON): {json.dumps(places_results, indent=2, ensure_ascii=False)}
โปรดวิเคราะห์ข้อมูลสถานที่เหล่านี้ และให้คำตอบที่เป็นประโยชน์ เป็นภาษาธรรมชาติ และเป็นภาษาไทย เน้นการตอบที่ตรงตามความต้องการพิเศษของผู้ใช้ (เช่น ที่จอดรถ, ตัวเลือกมังสวิรัติ, เป็นมิตรกับสัตว์เลี้ยง) หากสถานที่ใดไม่ได้ระบุคุณสมบัติพิเศษเหล่านั้นอย่างชัดเจน โปรดระบุว่า "ข้อมูลไม่ยืนยัน" หรือ "ต้องตรวจสอบเพิ่มเติม" สรุปสถานที่ที่เกี่ยวข้องมากที่สุด 3-5 แห่ง (ถ้ามี) พร้อมระบุคะแนนรีวิว, ที่อยู่, และข้อมูลที่สำคัญอื่นๆ ในตอนท้ายของคำตอบ ควรแนะนำให้ผู้ใช้ตรวจสอบข้อมูลเพิ่มเติมกับสถานที่โดยตรง เพื่อความถูกต้องและเป็นปัจจุบันเสมอ
"""
final_response_from_gemini = client.models.generate_content(
model=GEMINI_MODEL_NAME,
contents=summary_prompt
).text
return final_response_from_gemini
except json.JSONDecodeError:
return "ขออภัยครับ เกิดข้อผิดพลาดในการประมวลผลข้อมูลจาก AI. (JSON Format Error)"
except Exception as e:
return f"เกิดข้อผิดพลาด: {e}"
if __name__ == '__main__':
print("--- ตัวอย่างการทำงานระหว่าง Gemini และ Google Maps Platform ---")
print("พิมพ์ 'exit' เพื่อออก")
while True:
user_input = input("\nคุณ: ")
if user_input.lower() == 'exit':
break
response = smart_location_qa(user_input)
print(f"\n[AI]: {response}")
ตัวอย่างประโยคสนทนา
บทสนทนาที่ 1: ค้นหาร้านอาหารพร้อมเงื่อนไ
คุณ: ช่วยแนะนำร้านอาหารญี่ปุ่นแถวทองหล่อที่มีที่จอดรถหน่อยครับ
[AI]: กำลังประมวลผลคำถาม: 'ช่วยแนะนำร้านอาหารญี่ปุ่นแถวทองหล่อที่มีที่จอดรถหน่อยครับ'...
[AI]: Gemini แนะนำให้ค้นหา: 'ร้านอาหารญี่ปุ่น ทองหล่อ', ประเภท: restaurant, ความชอบ: parking
[AI]: สวัสดีครับ จากข้อมูลที่ให้มา ผมไม่สามารถยืนยันได้อย่างแน่ชัดว่าร้านอาหารญี่ปุ่นใดในทองหล่อมีที่จอดรถ ข้อมูลเกี่ยวกับที่จอดรถไม่ได้ระบุไว้ในรายละเอียดของแต่ละร้าน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องตรวจสอบเพิ่มเติมกับทางร้านโดยตรงครับ
อย่างไรก็ตาม นี่คือ 3 ร้านอาหารญี่ปุ่นในทองหล่อที่ได้คะแนนรีวิวสูงจากข้อมูลที่มี โดยเรียงลำดับจากคะแนนรีวิวสูงไปต่ำ:
Kohaku Omakase 琥珀 こはく:
คะแนนรีวิว: 4.9
ที่อยู่: 3F, Ginza Thonglor, Hotel Nikko Bangkok, 27 ถ. ทองหล่อ แขวงคลองตันเหนือ เขตวัฒนา กรุงเทพมหานคร 10110, Thailand
ข้อมูลเพิ่มเติม: ตั้งอยู่ในโรงแรม Nikko อาจมีที่จอดรถ แต่ต้องตรวจสอบเพิ่มเติมกับทางโรงแรมหรือร้านอาหารโดยตรง
Sushi Yorokobu:
คะแนนรีวิว: 4.8
ที่อยู่: 10 Soi Thong Lo, Khwaeng Khlong Tan Nuea, Watthana, Krung Thep Maha Nakhon 10110, Thailand
ข้อมูลเพิ่มเติม: ต้องตรวจสอบเพิ่มเติมกับทางร้านว่ามีที่จอดรถหรือไม่
Kitaohji Bangkok:
คะแนนรีวิว: 4.5
ที่อยู่: 212 Soi Thong Lo 8, Khwaeng Khlong Tan Nuea, Watthana, Krung Thep Maha Nakhon 10110, Thailand
ข้อมูลเพิ่มเติม: ต้องตรวจสอบเพิ่มเติมกับทางร้านว่ามีที่จอดรถหรือไม่
หมายเหตุ: ข้อมูลที่ให้มาเป็นเพียงข้อมูลเบื้องต้น แนะนำให้ติดต่อร้านอาหารโดยตรงเพื่อสอบถามเกี่ยวกับที่จอดรถ เวลาเปิด-ปิด เมนู และข้อมูลอื่นๆ ที่คุณสนใจ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลเป็นปัจจุบันและตรงกับความต้องการของคุณ ครับ

บทสนทนาที่ 2: ค้นหาสถานที่พร้อมเงื่อนไขเฉพาะ
คุณ: หาร้านยากินิกุแถวสายไหม ที่มีวากิวเทพเสิร์ฟหน่อย
[AI]: กำลังประมวลผลคำถาม: 'หาร้านยากินิกุแถวสายไหม ที่มีวากิวเทพสเพเสิร์ฟหน่อย'...
[AI]: Gemini แนะนำให้ค้นหา: 'ร้านยากินิกุ วากิว สายไหม', ประเภท: restaurant, ความชอบ: wagyu, high-quality
[AI]: จากการค้นหา ร้านยากินิกุแถวสายไหมที่มีวากิวดูเหมือนว่าข้อมูลใน JSON ไม่ได้ระบุรายละเอียดว่าร้านไหนมีวากิวเสิร์ฟอย่างชัดเจน คำว่า "วากิวเทพ" เป็นคำอธิบายเชิงคุณภาพ ซึ่งต้องตรวจสอบเพิ่มเติมจากร้านโดยตรง ดังนั้นจึงไม่สามารถสรุปได้ว่าร้านใดมีวากิวคุณภาพตามที่ต้องการ
อย่างไรก็ตาม นี่คือข้อมูลของร้านยากินิกุแถวสายไหมที่พบจากการค้นหา โดยเรียงลำดับจากคะแนนรีวิวสูงไปต่ำ:
Seiko-en セイコー Yakiniku by San Kyu:
คะแนนรีวิว: 4.6 (448 รีวิว)
ที่อยู่: 599 ถนนสายไหม ห้องเลขที่ A100a,A101,A102 สายไหม เขตสายไหม กรุงเทพมหานคร 10220
เวลาเปิด-ปิด: 11:00 น. - 22:00 น. ทุกวัน
ข้อมูลเพิ่มเติม: ต้องตรวจสอบเพิ่มเติมว่ามีเมนูวากิวหรือไม่ ข้อมูลเกี่ยวกับที่จอดรถ, ตัวเลือกมังสวิรัติ, และการเป็นมิตรกับสัตว์เลี้ยงไม่มีอยู่ในข้อมูล
423 Yakiniku ปิ้งย่าง&ชาบู:
คะแนนรีวิว: 5 (57 รีวิว)
ที่อยู่: 2/63 ม.3 แขวงคลองถนน เขตสายไหม กรุงเทพมหานคร 10220
เวลาเปิด-ปิด: 15:30 น. - 24:30 น. ทุกวัน
ข้อมูลเพิ่มเติม: ต้องตรวจสอบเพิ่มเติมว่ามีเมนูวากิวหรือไม่ ข้อมูลเกี่ยวกับที่จอดรถ, ตัวเลือกมังสวิรัติ, และการเป็นมิตรกับสัตว์เลี้ยงไม่มีอยู่ในข้อมูล
Nigiwai Shabu & Sushi Buffet Saimai:
คะแนนรีวิว: 4.6 (168 รีวิว)
ที่อยู่: 65 ซอยสายไหม 73 แขวงสายไหม เขตสายไหม กรุงเทพมหานคร 10220
เวลาเปิด-ปิด: 11:00 น. - 21:00 น. ทุกวัน
ข้อมูลเพิ่มเติม: ร้านนี้เน้นชาบูและซูชิบุฟเฟต์ ต้องตรวจสอบเพิ่มเติมว่ามีเมนูยากินิกุและวากิวหรือไม่ ข้อมูลเกี่ยวกับที่จอดรถ, ตัวเลือกมังสวิรัติ, และการเป็นมิตรกับสัตว์เลี้ยงไม่มีอยู่ในข้อมูล
กิวกิวเต้ สุขาภิบาล 5 [GyuGyuTei Sukha 5]:
คะแนนรีวิว: 4.6 (23 รีวิว)
ที่อยู่: 42/14 หมู่ 4 ซอยสุขาภิบาล 5 ซอย 36 แขวงออเงิน เขตสายไหม กรุงเทพมหานคร 10220
เวลาเปิด-ปิด: 11:00 น. - 22:30 น. ทุกวัน
ข้อมูลเพิ่มเติม: ต้องตรวจสอบเพิ่มเติมว่ามีเมนูวากิวหรือไม่ ข้อมูลเกี่ยวกับที่จอดรถ, ตัวเลือกมังสวิรัติ, และการเป็นมิตรกับสัตว์เลี้ยงไม่มีอยู่ในข้อมูล
ขอแนะนำให้ติดต่อร้านโดยตรงเพื่อสอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับเมนูวากิว และสิ่งอำนวยความสะดวกอื่นๆ ก่อนไปใช้บริการ เพื่อความถูกต้องและเป็นปัจจุบันเสมอ

บทสนทนาที่ 3: คำถามทั่วไปเกี่ยวกับสถานที่
คุณ: เวลาทำการของ One Bangkok
[AI]: กำลังประมวลผลคำถาม: 'เวลาทำการของ One Bangkok'... [AI]: Gemini แนะนำให้ค้นหา: 'One Bangkok', ประเภท: ไม่ระบุ, ความชอบ: ไม่มี
[AI]: One Bangkok เปิดให้บริการทุกวัน ตั้งแต่เวลา 10.00 น. ถึง 22.00 น.
ข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ที่จอดรถ, ตัวเลือกอาหารมังสวิรัติ และความเป็นมิตรกับสัตว์เลี้ยงนั้น ข้อมูลไม่ยืนยัน จำเป็นต้องตรวจสอบเพิ่มเติมจากทาง One Bangkok โดยตรง
สรุปข้อมูล One Bangkok:
ชื่อ: One Bangkok
ที่อยู่: ถนนวิทยุ แขวงลุมพินี เขตปทุมวัน กรุงเทพมหานคร 10330
คะแนนรีวิว: 4.3 จาก 2549 รีวิว
เวลาทำการ: 10.00 น. - 22.00 น. ทุกวัน
เนื่องจากข้อมูลในแหล่งที่มาให้เฉพาะเวลาทำการ จึงขอแนะนำให้ติดต่อ One Bangkok โดยตรง เพื่อสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ที่จอดรถ, เมนูอาหาร, และนโยบายเกี่ยวกับสัตว์เลี้ยง เพื่อความถูกต้องและเป็นปัจจุบัน ก่อนการเดินทาง

ก้าวแรกสู่ Location Intelligence อัจฉริยะ รอพวกเราอยู่ !
เป็นยังไงกันบ้างครับสำหรับ Blog นี้ที่เราได้ดำดิ่งลงไปในโลกของการนำ Gemini มาร่วมกับ Google Maps Platform เพื่อสร้างระบบถาม-ตอบข้อมูลสถานที่แบบอัจฉริยะ ? ผมเชื่อว่าหลายคนน่าจะเห็นภาพและได้ลองนำโค้ดไปปรับใช้กันบ้างแล้วนะครับ
จากที่ผมได้พาดูแนวคิดตั้งแต่แรกเริ่ม ไปจนถึงการลงมือเขียนโค้ดจริงที่ใช้ Gemini ในการทำความเข้าใจคำถามของผู้ใช้ และใช้ Places API ในการค้นหาข้อมูล จากนั้นก็ให้ Gemini สรุปผลลัพธ์ออกมาเป็นภาษาไทยที่เข้าใจง่าย… ผมว่ามันเจ๋งมากเลยนะครับที่ AI สามารถเปลี่ยนคำถามบ้านๆ ให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ประโยชน์ได้จริง !
แม้ว่าระหว่างทางเราอาจจะเจอข้อผิดพลาดเล็ก ๆ น้อย ๆ (ที่บางทีผมก็เผลอตกหล่นไปบ้าง ฮ่า ๆ ) แต่ก็นั่นแหละครับคือธรรมชาติของการพัฒนา ! การได้เรียนรู้และแก้ไขไปด้วยกัน ทำให้เราเข้าใจในเครื่องมือและเทคโนโลยีอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
สำหรับ Blog หน้า ผมจะพาคุณไปสำรวจอีกหนึ่ง Use Case ที่น่าสนใจไม่แพ้กัน นั่นคือ “การวิเคราะห์และแนะนำทำเลทองสำหรับธุรกิจด้วย AI” ครับ เราจะมาดูกันว่า Gemini จะช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่จาก Google Maps Platform และข้อมูลอื่น ๆ ได้อย่างไร เพื่อช่วยในการตัดสินใจเลือกทำเลที่ตั้งธุรกิจให้มีประสิทธิภาพสูงสุด !
อย่าพลาดนะครับ ! เตรียมตัวให้พร้อม แล้วมาร่วมค้นหาศักยภาพใหม่ๆ ของ Google Cloud, Data Analytics และ AI ไปด้วยกันอีกครั้งใน Blog หน้าครับ !