Retrieval Augmented Generation คืออะไร

Generative AIRetrieval Augmented Generation คืออะไร



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

Related articles

Meta เปิดตัว Llama 4: AI รุ่นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม

Meta เปิดตัว Llama 4 รุ่น Maverick และ Scout พร้อมความสามารถใหม่ๆ ทั้งการประมวลผลภาพ วิดีโอ และภาษา ด้วย context window ถึง 10 ล้านโทเค็น

เจาะลึก Agentic AI: เทคโนโลยีสุดล้ำที่จะเปลี่ยนโลกธุรกิจ

ทำความรู้จัก Agentic AI เทคโนโลยี AI ขั้นสูงที่คิดและตัดสินใจได้เอง พร้อมเจาะลึกกลไกการทำงานและผลกระทบต่อวงการธุรกิจ

Gemini 2.0: AI ตัวใหม่จาก Google ที่น่าจับตามอง

ทำความรู้จัก Gemini 2.0 ตระกูลใหม่จาก Google ที่มาพร้อมความสามารถสุดล้ำ พร้อมเจาะลึกข้อมูลสำคัญที่นักพัฒนาควรรู้

DeepSeek: AI จีนที่ท้าทายความเป็นผู้นำของสหรัฐฯ

DeepSeek AI จากจีนกำลังสร้างความตื่นตะลึงด้วยประสิทธิภาพที่เทียบเท่า ChatGPT แต่ใช้ทรัพยากรน้อยกว่ามาก มาดูกันว่ามันคืออะไรและน่ากังวลแค่ไหน

DeepSeek R1: ผู้ท้าชิงใหม่ด้านการใช้เหตุผลของ AI ที่น่าจับตา

DeepSeek R1 โมเดล AI ใหม่ ที่มีความสามารถด้านการใช้เหตุผลใกล้เคียง OpenAI o1 แต่ต้นทุนถูกกว่าถึง 27 เท่า จะเปลี่ยนวงการ AI หรือไม่?

Related Article

Make.com Scenario คืออะไร

คู่มือสร้าง Scenario บน Make.com: เคล็ดลับสำหรับผู้ประกอบการและผู้บริหารด้านเทคโนโลยี 🚀

เรียนรู้วิธีสร้าง Scenario บน Make.com สำหรับผู้ประกอบการและผู้บริหาร IT ที่ต้องการสร้างระบบอัตโนมัติ ลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ พร้อมเทคนิคขั้นสูงจากผู้เชี่ยวชาญ

เจาะลึกหน้าจอหลัก Make.com: ฟีเจอร์ซ่อนเร้นที่ผู้ประกอบการต้องรู้! 🚀

เรียนรู้วิธีใช้งานหน้าจอหลัก Make.com และฟีเจอร์ซ่อนเร้นสำหรับผู้ประกอบการ ลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพด้วย AI Automation พร้อมเทคนิคจากผู้เชี่ยวชาญ

Make AI Agents: ปฏิวัติระบบอัตโนมัติด้วย Make.com

ค้นพบวิธีใช้ AI Agents บน Make.com เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติอัจฉริยะที่ปรับตัวได้ตามสถานการณ์จริง เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานแบบก้าวกระโดด
สอบถามข้อมูล