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

GPT-5.2 เปิดตัวแล้ว เก่งแค่ไหน? สรุปครบทุกเรื่องที่คนทำงานต้องรู้

เจาะลึก GPT-5.2 โมเดล AI ล่าสุดจาก OpenAI ที่ออกแบบมาเพื่องานระดับโปร ทั้งเขียนโค้ด วิเคราะห์ข้อมูลยาวๆ ทำสเปรดชีต‑พรีเซนต์ และ AI Agent อัปเดตครั้งนี้จะเปลี่ยนโลกการทำงานไปแค่ไหน อ่านเลย

อยากเก่ง AI? ต้องเปลี่ยน Mindset จาก ‘ผู้ใช้’ เป็น ‘ผู้ถาม’ และ ‘ผู้ตัดสินใจ’

ในยุค AI การใช้เครื่องมือเป็นอย่างเดียวไม่พอ ต้องเปลี่ยน Mindset เป็นผู้ตั้งคำถามและผู้ตัดสินใจที่ดี บทความนี้จะพาคุณไปดูวิธีคิดและทักษะที่จำเป็น

สรุป 37 ข้อ OpenAI DevDay 2025

OpenAI จัดงาน DevDay 2025 ที่ Fort Mason ในซานฟรานซิสโกเมื่อวันที่ 6 ตุลาคม 2025 มาดูสรุป 37 ข้อจากงานกันนะครับ

Vibe Coding: เมื่อการเขียนโปรแกรมไม่ใช่เรื่องของโปรแกรมเมอร์อีกต่อไป

ทำความรู้จัก Vibe Coding เทรนด์ใหม่ที่ใช้ AI ช่วยเขียนโปรแกรมจากภาษาพูด ทำให้ทุกคนสามารถสร้างซอฟต์แวร์ได้โดยไม่ต้องมีพื้นฐานโค้ดดิ้ง เหมาะสำหรับสตาร์ทอัพและธุรกิจที่ต้องการสร้างนวัตกรรมอย่างรวดเร็ว

วิธีสมัครใช้งาน Gemini ปี 2025: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับทุกคน

อัปเดตล่าสุด 2025! คู่มือสอนวิธีสมัคร Gemini ทั้งเวอร์ชันฟรี, Advanced และการขอ API Key สำหรับนักพัฒนา พร้อมขั้นตอนและราคาอย่างละเอียดโดย Data-Espresso

Related Article

GPT-5.2 เปิดตัวแล้ว เก่งแค่ไหน? สรุปครบทุกเรื่องที่คนทำงานต้องรู้

เจาะลึก GPT-5.2 โมเดล AI ล่าสุดจาก OpenAI ที่ออกแบบมาเพื่องานระดับโปร ทั้งเขียนโค้ด วิเคราะห์ข้อมูลยาวๆ ทำสเปรดชีต‑พรีเซนต์ และ AI Agent อัปเดตครั้งนี้จะเปลี่ยนโลกการทำงานไปแค่ไหน อ่านเลย

ปลดล็อก AI เขียนโค้ด 24/7: เจาะลึก Claude Code Long Running Agent Harness...

เจาะลึก Claude Code Long Running Agent Harness สถาปัตยกรรมที่ช่วยให้ AI เขียนโค้ดได้ต่อเนื่อง 24/7 โดยไม่ลืม Context พร้อมแนวทางสำหรับธุรกิจในการนำไปใช้

วิธีสร้างกฎให้ Claude Code ทำงานตามสั่ง เพิ่มประสิทธิภาพการเขียนโค้ดด้วย AI

เรียนรู้วิธีการสร้าง Claude Code Project Rules เพื่อควบคุมให้ AI เขียนโค้ดตามมาตรฐานโปรเจกต์ของคุณ เพิ่มความสม่ำเสมอ ลดข้อผิดพลาด และเร่งสปีดการพัฒนา
สอบถามข้อมูล