Thế hệ tăng cường truy xuất là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã góp phần thúc đẩy lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), tuy nhiên vẫn tồn tại khoảng cách trong hiểu biết theo ngữ cảnh. LLM đôi khi có thể tạo ra phản hồi không chính xác hoặc không đáng tin cậy, một hiện tượng được gọi làảo giác.” 

Ví dụ: với ChatGPT, tỷ lệ xuất hiện ảo giác xấp xỉ 15% đến 20% khoảng 80% thời gian.

Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) là một khung Trí tuệ nhân tạo (AI) mạnh mẽ được thiết kế để giải quyết khoảng cách ngữ cảnh bằng cách tối ưu hóa đầu ra của LLM. RAG tận dụng kiến ​​thức rộng lớn bên ngoài thông qua truy xuất, nâng cao khả năng của LLM trong việc tạo ra các phản hồi chính xác, chính xác và phong phú theo ngữ cảnh.  

Hãy cùng khám phá tầm quan trọng của RAG trong các hệ thống AI, làm sáng tỏ tiềm năng của nó trong việc cách mạng hóa việc hiểu và tạo ngôn ngữ.

Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) là gì?

Là một khung kết hợp, GIẺ kết hợp các điểm mạnh của mô hình tổng quát và truy xuất. Sự kết hợp này khai thác các nguồn kiến ​​thức của bên thứ ba để hỗ trợ các giải trình nội bộ và tạo ra các câu trả lời chính xác và đáng tin cậy hơn. 

Kiến trúc của RAG rất đặc biệt, kết hợp các mô hình theo trình tự (seq2seq) với các thành phần Truy xuất đường đi dày đặc (DPR). Sự kết hợp này cho phép mô hình tạo ra các phản hồi phù hợp theo ngữ cảnh dựa trên thông tin chính xác. 

RAG thiết lập tính minh bạch bằng cơ chế xác thực và xác thực mạnh mẽ nhằm đảm bảo độ tin cậy và chính xác. 

Thế hệ tăng cường truy xuất hoạt động như thế nào? 

Vào năm 2020, Meta đã giới thiệu Khung RAG để mở rộng LLM ngoài dữ liệu đào tạo của họ. Giống như một bài kiểm tra mở, RAG cho phép LLM tận dụng kiến ​​thức chuyên ngành để có câu trả lời chính xác hơn bằng cách truy cập thông tin trong thế giới thực để trả lời các câu hỏi, thay vì chỉ dựa vào các dữ kiện đã được ghi nhớ.

Mô hình RAG gốc của Meta (Nguồn hình ảnh)

Kỹ thuật đổi mới này bắt nguồn từ cách tiếp cận dựa trên dữ liệu, kết hợp các thành phần dựa trên kiến ​​thức, nâng cao độ chính xác, chính xác và hiểu biết theo ngữ cảnh của mô hình ngôn ngữ.

Ngoài ra, RAG hoạt động theo ba bước, nâng cao khả năng của các mô hình ngôn ngữ.

Các thành phần cốt lõi của RAG (Nguồn hình ảnh)

• Truy xuất: Các mô hình truy xuất tìm thông tin được kết nối với lời nhắc của người dùng để nâng cao phản hồi của mô hình ngôn ngữ. Điều này liên quan đến việc kết hợp thông tin đầu vào của người dùng với các tài liệu liên quan, đảm bảo quyền truy cập vào thông tin chính xác và cập nhật. Kỹ thuật như Truy xuất lối đi dày đặc (DPR) và cosine tương tự góp phần vào việc truy xuất hiệu quả trong RAG và cải tiến hơn nữa các phát hiện bằng cách thu hẹp nó. 
• Tăng cường: Sau khi truy xuất, mô hình RAG tích hợp truy vấn của người dùng với dữ liệu được truy xuất có liên quan, sử dụng các kỹ thuật kỹ thuật nhanh chóng như trích xuất cụm từ khóa, v.v. Bước này truyền đạt thông tin và ngữ cảnh một cách hiệu quả với LLM, đảm bảo sự hiểu biết toàn diện để tạo ra đầu ra chính xác.
• Thế hệ: Trong giai đoạn này, thông tin tăng cường được giải mã bằng mô hình phù hợp, chẳng hạn như tuần tự, để tạo ra phản hồi cuối cùng. Bước tạo đảm bảo đầu ra của mô hình mạch lạc, chính xác và được điều chỉnh theo lời nhắc của người dùng.

Lợi ích của RAG là gì?

RAG giải quyết những thách thức quan trọng trong NLP, chẳng hạn như giảm thiểu sự thiếu chính xác, giảm sự phụ thuộc vào bộ dữ liệu tĩnh và nâng cao hiểu biết theo ngữ cảnh để tạo ra ngôn ngữ chính xác và tinh tế hơn.

Khung đổi mới của RAG nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của nội dung được tạo ra, cải thiện hiệu quả và khả năng thích ứng của hệ thống AI.

1. Giảm ảo giác LLM

Bằng việc tích hợp các nguồn kiến ​​thức bên ngoài trong quá trình nhanh chóng RAG đảm bảo rằng các phản hồi có căn cứ vững chắc dựa trên thông tin chính xác và phù hợp với ngữ cảnh. Phản hồi cũng có thể bao gồm các trích dẫn hoặc tài liệu tham khảo, cho phép người dùng xác minh thông tin một cách độc lập. Cách tiếp cận này nâng cao đáng kể độ tin cậy của nội dung do AI tạo ra và giảm bớt ảo giác.

2. Phản hồi cập nhật và chính xác 

RAG giảm thiểu việc cắt giảm thời gian của dữ liệu đào tạo hoặc nội dung sai bằng cách liên tục truy xuất thông tin theo thời gian thực. Các nhà phát triển có thể tích hợp liền mạch các nghiên cứu, số liệu thống kê hoặc tin tức mới nhất trực tiếp vào các mô hình tổng quát. Hơn nữa, nó kết nối LLM với nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội trực tiếp, trang tin tức và nguồn thông tin động. Tính năng này làm cho RAG trở thành một công cụ vô giá cho các ứng dụng yêu cầu thông tin chính xác và theo thời gian thực.

3. Hiệu quả chi phí 

Việc phát triển Chatbot thường liên quan đến việc sử dụng các mô hình nền tảng là LLM có thể truy cập API với quá trình đào tạo rộng rãi. Tuy nhiên, việc đào tạo lại các FM này cho dữ liệu theo miền cụ thể sẽ phải chịu chi phí tài chính và tính toán cao. RAG tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và tìm nạp thông tin có chọn lọc khi cần, giảm các tính toán không cần thiết và nâng cao hiệu quả tổng thể. Điều này cải thiện khả năng kinh tế của việc triển khai RAG và góp phần vào tính bền vững của hệ thống AI.

4. Thông tin tổng hợp

RAG tạo ra các phản hồi toàn diện và phù hợp bằng cách kết hợp liền mạch kiến ​​thức được truy xuất với khả năng sáng tạo. Việc tổng hợp các nguồn thông tin đa dạng này giúp nâng cao hiểu biết sâu sắc về mô hình, mang lại kết quả đầu ra chính xác hơn.

5. Dễ đào tạo 

Bản chất thân thiện với người dùng của RAG được thể hiện ở việc dễ dàng đào tạo. Các nhà phát triển có thể tinh chỉnh mô hình một cách dễ dàng, điều chỉnh nó cho phù hợp với các miền hoặc ứng dụng cụ thể. Sự đơn giản trong đào tạo này tạo điều kiện cho việc tích hợp liền mạch RAG vào các hệ thống AI khác nhau, biến nó thành một giải pháp linh hoạt và dễ tiếp cận để nâng cao khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ.

Khả năng giải quyết của RAG ảo giác LLM và các vấn đề về làm mới dữ liệu khiến nó trở thành một công cụ quan trọng cho các doanh nghiệp đang tìm cách nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống AI của họ.

Các trường hợp sử dụng RAG

GIẺKhả năng thích ứng của nó cung cấp các giải pháp biến đổi có tác động trong thế giới thực, từ công cụ tri thức đến nâng cao khả năng tìm kiếm. 

1. Công cụ tri thức

RAG có thể chuyển đổi các mô hình ngôn ngữ truyền thống thành công cụ kiến ​​thức toàn diện để tạo nội dung cập nhật và xác thực. Nó đặc biệt có giá trị trong các tình huống cần có thông tin mới nhất, chẳng hạn như trong nền tảng giáo dục, môi trường nghiên cứu hoặc các ngành sử dụng nhiều thông tin.

2. Tăng cường tìm kiếm

Bằng cách tích hợp LLM với các công cụ tìm kiếm, việc làm phong phú kết quả tìm kiếm bằng các câu trả lời do LLM tạo sẽ cải thiện độ chính xác của các câu trả lời cho các truy vấn thông tin. Điều này nâng cao trải nghiệm người dùng và hợp lý hóa quy trình công việc, giúp họ truy cập thông tin cần thiết cho nhiệm vụ của mình dễ dàng hơn.. 

3. Tóm tắt văn bản

RAG có thể tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn và giàu thông tin cho khối lượng văn bản lớn. Hơn nữa, RAG giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức bằng cách cho phép phát triển các quy trình chính xác và kỹ lưỡng. tóm tắt văn bản bằng cách lấy dữ liệu liên quan từ các nguồn của bên thứ ba. 

4. Chatbot hỏi đáp

Việc tích hợp LLM vào chatbot sẽ biến đổi các quy trình tiếp theo bằng cách cho phép tự động trích xuất thông tin chính xác từ các tài liệu và cơ sở kiến ​​thức của công ty. Điều này nâng cao hiệu quả của chatbot trong việc giải quyết các thắc mắc của khách hàng một cách chính xác và kịp thời. 

Triển vọng và đổi mới trong tương lai ở RAG

Với việc ngày càng tập trung vào phản hồi được cá nhân hóa, tổng hợp thông tin theo thời gian thực và giảm sự phụ thuộc vào việc đào tạo lại liên tục, RAG hứa hẹn những phát triển mang tính cách mạng trong mô hình ngôn ngữ nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho các tương tác AI năng động và nhận biết theo ngữ cảnh.

Khi RAG trưởng thành, khả năng tích hợp liền mạch của nó vào các ứng dụng đa dạng với độ chính xác cao hơn sẽ mang đến cho người dùng trải nghiệm tương tác tinh tế và đáng tin cậy.

Truy cập đoàn kết.ai để có cái nhìn sâu sắc hơn về những đổi mới của AI và Công nghệ.