7 คะแนน โดย kangbit 2026-03-25 | 8 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp

สวัสดีครับ! ผมได้สร้างบริการชื่อ 'Trump-Saith' ที่วิเคราะห์แบบเรียลไทม์ว่าคำพูดของอดีตประธานาธิบดีทรัมป์ส่งผลต่อเศรษฐกิจและตลาดเกาหลีอย่างไร

เว็บไซต์: https://trump-saith.com/ (https://trump-saith.com/)
ฟีเจอร์หลัก: เก็บรวบรวมคำพูดของทรัมป์แบบเรียลไทม์ -> สรุปภาษาเกาหลีด้วย LLM -> วิเคราะห์ผลกระทบทางเศรษฐกิจ -> ลบข้อมูลซ้ำแล้วแสดงเป็นฟีด


💡 ทำไมถึงสร้างสิ่งนี้?

ช่วงหลังมานี้ แค่คำพูดเพียงประโยคเดียวของทรัมป์ก็มักทำให้ตลาดหุ้นในประเทศและอัตราแลกเปลี่ยนผันผวนอยู่บ่อยครั้ง แต่ต้นฉบับจาก Truth Social และแหล่งอื่น ๆ นั้นตามได้ยาก ขณะที่ข่าวแบบเดิมต้องผ่านการเรียบเรียงจึงช้ากว่า
จึงเริ่มโปรเจกต์นี้ด้วยแนวคิดว่า "เก็บคำพูดโดยตรงให้เร็วที่สุด แล้วสรุปเฉพาะประเด็นสำคัญจากมุมมองของนักพัฒนาและนักลงทุนให้ดู"

🛠️ เทคสแตกและสถาปัตยกรรม

เนื่องจากเป็นชุมชนนักพัฒนา จึงอยากแชร์แนวทางการทำงานของระบบ โดยสร้าง pipeline เป็น 4 เลเยอร์อิสระ

  • Data Collection (Python, APScheduler)
    มอนิเตอร์ Truth Social API และช่อง RSS ทุก 1 นาทีเพื่อเก็บข้อมูลดิบ
    ข้อมูลที่เก็บได้จะถูกบันทึกถาวรใน Oracle DB และส่งต่อไปยังเลเยอร์ถัดไปแบบอะซิงโครนัสผ่าน Redis Streams

  • Analysis (Gemini 2.0 Flash)
    วิเคราะห์ต้นฉบับที่รวบรวมมาโดยใช้โมเดล Gemini 2.0 Flash
    ไม่ใช่แค่การแปล แต่เป็นการดึงสรุปและคีย์เวิร์ดจากมุมมองของ 'ผลกระทบต่อเศรษฐกิจ/ตลาดเกาหลี' (สรุป 3-5 ประโยค)

  • Deduplication (Sentence-Transformers, Qdrant)
    จัดการคำพูดเนื้อหาเดียวกันที่ถูกเก็บมาจากหลายช่องทาง
    สร้าง sentence embedding ด้วยโมเดล all-MiniLM-L6-v2 และกรองข้อมูลซ้ำใน Qdrant(Vector DB) โดยใช้เกณฑ์ cosine similarity 0.85

  • API & Feed
    สุดท้ายจะนำข้อมูลที่ผ่านการปรับแต่งแล้วไปให้บริการแก่ไคลเอนต์

✨ จุดเด่นที่แตกต่าง

ความเร็ว: เริ่มวิเคราะห์ทันทีที่ต้นฉบับคำพูดของทรัมป์ถูกโพสต์ ก่อนที่ข่าวจะออกมา
การวิเคราะห์ตามบริบท: ใช้พรอมป์ต์ LLM เพื่อดึงความหมายว่า "คำพูดนี้มีนัยต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์หรือยานยนต์ของเกาหลีอย่างไร?"
ฟีดสะอาด: ลด noise จากการที่ข่าวเดียวกันโผล่ซ้ำ ด้วยการลบข้อมูลซ้ำตามความคล้ายคลึง

🚀 แผนต่อไป

ขณะนี้กำลังขยายช่องทางการเก็บข้อมูล และในอนาคตมีแผนจะเพิ่มฟังก์ชันแจ้งเตือนแบบพุชเรียลไทม์สำหรับคีย์เวิร์ดเฉพาะ (เช่น Samsung Electronics, ภาษีศุลกากร เป็นต้น)
หวังว่าจะเป็นประโยชน์เล็ก ๆ สำหรับผู้ที่สนใจจุดตัดระหว่าง IT กับเศรษฐกิจ ฟีดแบ็กยินดีต้อนรับเสมอครับ!
ขอบคุณครับ

8 ความคิดเห็น

 
roxie 2026-04-01

ระเบิดแล้ว 403

 
[ความคิดเห็นนี้ถูกซ่อน]
 
kangbit 2026-03-27

ขอบคุณ! ฉันลงทะเบียนโปรเจ็กต์แล้ว!

 
brainer 2026-03-26

"อดีต" ประธานาธิบดี

 
kangbit 2026-03-26

เหมือนจะยังตรวจทานไม่ละเอียดพอเลย..!

 
mhpark 2026-03-26

ดูเหมือนว่าเป็นบทความที่เขียนโดยโมเดลที่ใช้ข้อมูลฝึกถึงช่วง 2021.01 ~ 2025.01 นะ 555

 
dankim0124 2026-03-25

ดูดีนะ

แต่สิ่งที่มีข้อความสั้น ๆ แค่หนึ่งหรือสองประโยคต่อการ์ดแบบสรุปนี่ คือการวิเคราะห์ผลกระทบทางเศรษฐกิจเหรอครับ?
ถ้าไม่ใช่ ตอนนี้บนหน้าจอของผมยังไม่เห็นข้อมูลที่เรียกว่าการวิเคราะห์ผลกระทบเลยครับ

 
kangbit 2026-03-26

ไม่ได้แสดงแยกต่างหากครับ
คงต้องลองหารือกันดูอีกทีว่าสามารถเสริมเนื้อหาการวิเคราะห์ผลกระทบในส่วนสรุปได้หรือไม่
ขอบคุณครับ!