สวัสดีครับ วันนี้ผมจะพยายามสรุปเรื่อง Retrieval Augmented Generation (RAG) คืออะไร สามารถแก้ไข AI Hallucination ได้หรือไม่ ให้เข้าใจง่ายๆ นะครับ
.
คำอธิบาย RAG : Retrieval-augmented generation คืออะไร
RAG เป็นเทคนิคที่ช่วยเพิ่มความสามารถให้กับ Large Language Models (LLMs) อย่าง ChatGPT ให้ตอบคำถามได้แม่นยำและตรงประเด็นมากขึ้น โดยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลภายนอกมาประกอบการตอบคำถาม เปรียบเสมือนการสอบแบบ open book ที่ให้ LLMs ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมได้นั่นเอง
.
กระบวนการทำงานของ RAG แบ่งเป็น 3 ขั้นตอนหลักๆ คือ:
1. Retrieve – ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคำถามจากแหล่งข้อมูลภายนอก
2. Augment – นำข้อมูลที่ค้นเจอมาเสริมเข้ากับคำถามเดิม สร้างเป็น prompt ใหม่
3. Generate – ป้อน prompt ใหม่ให้ LLMs เพื่อสร้างคำตอบที่ดีขึ้น
.
ข้อดีของ RAG
ข้อดีของ RAG คือช่วยลดปัญหา “hallucination” หรือการที่ LLMs สร้างคำตอบที่ฟังดูดีแต่ไม่ตรงความจริง เพราะมีข้อมูลจากแหล่งที่น่าเชื่อถือมาอ้างอิง ทำให้คำตอบแม่นยำ ทันสมัย และเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น นอกจากนี้ RAG ยังประหยัดต้นทุนและเวลากว่าการ fine-tune โมเดลใหม่ทุกครั้งที่ข้อมูลเปลี่ยนแปลง
.
ตัวอย่างการนำ RAG ไปปรับใช้กับธุรกิจ
ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ RAG เช่น chatbots ที่ตอบคำถามลูกค้าได้ตรงใจ, ระบบสรุปรายงานอัตโนมัติ, เครื่องมือค้นหาข้อมูลอัจฉริยะ เป็นต้น ในอนาคต RAG จะยิ่งมีบทบาทสำคัญในการยกระดับ LLMs ให้ฉลาดและใช้งานได้หลากหลายมากขึ้นแน่นอนครับ
โดยสรุป RAG คือเทคนิคเสริมพลังให้ LLMs ด้วยการดึงข้อมูลภายนอกมาช่วยตอบคำถาม ทำให้ได้คำตอบที่แม่นยำ น่าเชื่อถือ และตรงบริบทยิ่งขึ้น ถือเป็นอีกหนึ่งความก้าวหน้าสำคัญของ AI ในปัจจุบันเลยล่ะครับ
.
Citations:
[1] Mitigate hallucinations with retrieval augmented generation in KNIME https://www.knime.com/blog/mitigate-hallucinations-in-llms-with-rag/
[2] Reduce AI Hallucinations with Retrieval Augmented Generation – The New Stack https://thenewstack.io/reduce-ai-hallucinations-with-retrieval-augmented-generation/
[3] How Retrieval-Augmented Generation (RAG) Helps Reduce AI Hallucinations – LinkedIn https://www.linkedin.com/pulse/how-retrieval-augmented-generation-rag-helps-reduce-ai-hallucinations-g22ac
[4] RAG Concept – VulturePrime https://www.vultureprime.com/blogs/rag-internal-knowledge
No Comments