รายละเอียดโครงงาน

หลักสูตร/ปี พ.ศ.
วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมซอฟต์แวร์และความรู้ ปี พ.ศ. 2569

ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา
ภาคปลาย ปีการศึกษา 2568

ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม

ชื่อโครงงานภาษาไทย
บอบ้าน: แพลตฟอร์มข้อมูลอสังหาริมทรัพย์

ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Borbann: Real estate information platform

ผู้พัฒนา
6510545608 นายพัทธดนย์ ลอยประเสริฐ
6510545730 นายสิรินทร์ พึ่งกัน

อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
กฤษณะ ไวยมัย

อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-

บทคัดย่อ

BorBann เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ในกรุงเทพฯ ที่รวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น รายละเอียดที่พักอาศัย, ระเบียนรัฐ, ระบบขนส่ง และความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อม ไว้ในระบบเดียวเพื่อแก้ปัญหาข้อมูลกระจัดกระจาย ประกอบด้วยแผนที่แบบโต้ตอบ (Interactive Map), แดชบอร์ดวิเคราะห์ทำเล และแชทบอท AI ที่ตอบคำถามเชิงพื้นที่ได้ พัฒนาด้วย React (Frontend) และ FastAPI/PostgreSQL/PostGIS (Backend)
และ ใช้โมเดล LightGBM พร้อมฟีเจอร์ด้านพื้นที่ และมีระบบอธิบายที่มาของราคาเพื่อความโปร่งใส
โดยมีการแสดงค่าความมั่นใจ (Confidence Signals) และแหล่งที่มาของข้อมูล (Source Tooltips)

ผู้ใช้งานพึงพอใจในระบบแผนที่และข้อมูลเชิงลึก แต่ต้องการให้พัฒนาความแม่นยำของแชทบอทเพิ่มเติม

โครงการนี้พิสูจน์ว่าการใช้ข้อมูลขับเคลื่อน (Data-driven) ที่ปรับให้เข้ากับบริบทท้องถิ่น ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเข้าถึงข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ในไทยได้อย่างมีนัยสำคัญ

Abstract

BorBann is a real estate information platform developed to support homebuyers, investors,
and business users in Bangkok. The project addresses a common problem in the Thai real
estate market: important information is spread across many sources and is difficult to
compare in one place. To solve this, the platform combines property data, public records,
points of interest, transit information, and environmental risk indicators in a single web-
based system.
The delivered system includes an interactive map, a location intelligence dashboard, an
explainable property valuation module, and an AI chat assistant that can answer location-
specific questions through retrieval and tool-based reasoning. The frontend is implemented
with React, while the backend uses FastAPI, PostgreSQL, and PostGIS for geospatial
processing. For valuation, the current production path uses a LightGBM model with
spatial features, while graph-based models are retained as an experimental direction.
The project also places emphasis on trust and verification. The platform provides
confidence signals, feature-based explanations, score legends, and source tooltips so that
users can understand both the result and its origin. Evaluation covers functional testing,
model benchmarking, explainability checks, chatbot quality checks, and load testing. Initial
feedback from a small Google Form study with five users shows that users value the map-
based workflow, readable summaries, and localized insights, while also requesting stronger
chatbot accuracy and clearer visual cues in some views. Overall, BorBann demonstrates
that a locally adapted, data-driven platform can improve the accessibility and usefulness
of real estate information in Thailand.

คำสำคัญ (Keywords)

Borbann
Real Estate
Housing
Data-driven decision
Machine Learning
Agentic AI
Conversational Agent

เว็บไซต์โครงงาน
https://borban.sirin.dev

วีดีโอคลิปของโครงงาน

ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด

https://github.com/borbann-platform/site-selection-core

---

สถานะการนำเข้าข้อมูล

ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
นายสิรินทร์ พึ่งกัน (b6510545730)

แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ April 28, 2026, 11:47 p.m. โดย นายสิรินทร์ พึ่งกัน (b6510545730)

สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ

---