ใช้ประโยชน์จากศักยภาพสูงสุดของ LLM ด้วย RAG

RAG คืออะไร

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น แชทบอท สามารถแปลภาษาได้อย่างรวดเร็ว ตอบคำถามของลูกค้าด้วยการตอบกลับที่คล้ายมนุษย์ และแม้กระทั่งสร้างโค้ดได้ อย่างไรก็ตาม LLM จะคุ้นเคยกับข้อมูลที่พบในระหว่างการฝึกเท่านั้น LLM จำเป็นต้องได้รับข้อมูลล่าสุดเพื่อจัดการกับความรู้เฉพาะด้านที่มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลาอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับธุรกิจและลูกค้าของคุณ แม้ว่าการฝึกใหม่หรือการปรับแต่งอย่างละเอียดจะเป็นทางเลือกหนึ่ง แต่กระบวนการนี้อาจต้องใช้เวลาและค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม ถึงกระนั้น LLM ก็อาจสร้างคำตอบที่ไม่ถูกต้อง

RAG ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก AI ที่ได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้น ช่วยให้ LLM ให้การตอบสนอง AI ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น RAG เสริม LLM ด้วยข้อมูลจากฐานความรู้ภายนอก เพื่อให้มั่นใจว่า LLM สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เชื่อถือได้และเป็นปัจจุบันที่สุด ข้อมูลเพิ่มเติมนี้ช่วยให้ LLM สามารถส่งมอบคำตอบที่ทันสมัยและมีความหมายตามบริบท

ในการใช้งานระดับองค์กร RAG นำเสนอแนวทางที่คุ้มค่าแก่องค์กรสำหรับ AI เชิงสร้าง LLM ที่มีจำหน่ายทั่วไปหรือที่เรียกว่า LLM พื้นฐาน ได้รับการฝึกให้ตอบสนองต่อหัวข้อต่างๆ ที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม LLM พื้นฐานมักจะจำเป็นต้องได้รับการปรับแต่งให้เข้ากับข้อมูลขององค์กรก่อนจึงจะสามารถสร้างผลลัพธ์เฉพาะทางธุรกิจได้ RAG ช่วยให้องค์กรต่างๆ ใส่ข้อมูลของตนเองลงใน LLM ได้โดยไม่ต้องฝึกซ้ำหรือปรับแต่งโดยละเอียด ซึ่งช่วยลดอุปสรรคในกรณีการใช้งานจริงแบบเฉพาะโดเมน

ตัวอย่างเช่น องค์กรของคุณสามารถให้พนักงานเข้าถึงแชทบอทที่ใช้ RAG เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน คุณสามารถถามแชทบอทว่าคุณเหลือวันหยุดอีกกี่วันในปีนี้เพื่อช่วยวางแผนวันหยุดของคุณได้ โดยแชทบอทจะค้นหาฐานข้อมูลภายในเพื่อหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง โดยดึงข้อมูลนโยบายวันหยุดของบริษัทคุณ และจำนวนวันลาพักร้อนที่คุณใช้ไปแล้วเพื่อบอกจำนวนวันที่คุณสามารถขอหยุดงานได้

LLM พื้นฐานที่ไม่ได้รับการฝึกเกี่ยวกับบันทึกขององค์กรของคุณจะไม่สามารถให้คำตอบได้ หรือที่แย่กว่านั้นคืออาจให้คำตอบที่ผิดอย่างมั่นใจ คุณจะต้องปรับแต่งโมเดลพื้นฐานให้เข้ากับข้อมูลของบริษัทของคุณทุกครั้งที่มีคนลาพักร้อนเพื่อให้โมเดลพื้นฐานสามารถตอบคำถามได้อย่างมีประสิทธิภาพ

RAG มีประโยชน์อะไรบ้าง

การรวม RAG เข้ากับแอปพลิเคชัน AI ทั่วไปมีประโยชน์หลายประการ

• ทางเลือกที่คุ้มค่าแทนการปรับแต่งอย่างละเอียด: ในหลายกรณี RAG ช่วยให้องค์กรปรับแต่ง LLM ให้กับโดเมนและข้อมูลของตนเองได้โดยใช้เวลาและมีและค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อยเมื่อเทียบกับการฝึกใหม่หรือปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียด นำไปสู่การลดขั้นตอนในการสร้างโมเดล AI เชิงสร้างซึ่งสามารถส่งมอบผลลัพธ์ AI ที่เกี่ยวข้องและมีความหมายให้กับพนักงานและลูกค้า
• ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือมากขึ้น: ผู้เชี่ยวชาญประเมินว่า LLM ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลกสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง หรือ “เกิดอาการหลอน” ตั้งแต่ 2 ถึง 22 เปอร์เซ็นต์ของการตอบคำถามทั้งหมด¹ RAG ช่วยปรับปรุงความแม่นยำของ LLM และลดอาการหลอนด้วยการให้บริบทเพิ่มเติมจากแหล่งความรู้ที่เชื่อถือได้ RAG ยังสามารถให้แหล่งอ้างอิงเพื่อให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบคำตอบและหัวข้อการวิจัยเพิ่มเติมได้
• ข้อมูลเชิงลึกแบบนาทีต่อนาที: RAG ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถเพิ่มข้อมูลใหม่ลงในโมเดลได้อย่างต่อเนื่อง จึงมั่นใจได้ว่า LLM จะมีข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับหัวข้อที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โมเดลที่ใช้ RAG ยังสามารถเชื่อมต่อโดยตรงกับแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น เว็บไซต์และฟีดโซเชียลมีเดีย เพื่อสร้างคำตอบด้วยข้อมูลที่เกือบจะเรียลไทม์
• เพิ่มความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: เนื่องจากฐานความรู้ภายนอกสามารถจัดเก็บไว้ในเครื่องหรือในศูนย์ข้อมูลส่วนตัวได้ องค์กรที่ใช้ RAG จึงไม่จำเป็นต้องแบ่งปันข้อมูลที่เป็นความลับกับ LLM บุคคลที่สาม องค์กรสามารถปรับแต่งและปรับใช้โมเดลควบคู่ไปกับการเก็บรักษาข้อมูลให้ปลอดภัย

RAG ทำงานอย่างไร

LLM แบบดั้งเดิมจะได้รับการฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลจากอินเทอร์เน็ต ซึ่งรวมถึงบทความ สำเนาวิดีโอ และกระดานสนทนา ระบบ RAG เพิ่มกลไกการดึงข้อมูลที่อ้างอิงโยงข้อมูลจากฐานความรู้ที่สร้างขึ้นเองก่อนที่จะตอบรับข้อความแจ้ง ข้อมูลเพิ่มเติมนี้ช่วยปรับปรุงการฝึก LLM เพื่อให้สามารถให้คำตอบที่สอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้หรือองค์กรมากขึ้น

ขั้นตอนแรกในการเปิดใช้งานโซลูชัน LLM ที่ใช้ RAG คือการสร้างฐานความรู้ การรวบรวมข้อมูลส่วนตัวนี้อาจรวมถึงแหล่งที่มาที่เป็นข้อความที่หลากหลาย เช่น คู่มือของบริษัทและบทสรุปผลิตภัณฑ์ คุณจะต้องดำเนินการบางอย่างเพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพ รวมถึงการล้างข้อมูล เช่น การลบข้อมูลที่ซ้ำกัน และแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนๆ ที่สามารถจัดการได้ จากนั้น โมเดล AI เฉพาะทางที่เรียกว่าโมเดลการฝังจะแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์ ซึ่งก็คือการแสดงข้อความทางคณิตศาสตร์ ซึ่งจับบริบทและความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆ เวกเตอร์จะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อการเรียกข้อมูลที่รวดเร็ว

เมื่อผู้ใช้หรือระบบย่อยส่งคำค้นหา คำค้นหาจะถูกส่งผ่านคอมโพเนนต์หลักของเวิร์กโฟลว์ ซึ่งเป็นกลไกการดึงข้อมูล กลไกนี้จะค้นหาฐานข้อมูลเวกเตอร์สำหรับการจับคู่ที่เกี่ยวข้อง และแบ่งปันข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดกับ LLM เป็นบริบทเพิ่มเติม

จากนั้น LLM จะรวมการฝึกเข้ากับข้อมูลภายนอกเพื่อสร้างการตอบสนองขั้นสุดท้าย เพื่อให้มั่นใจว่าผู้ใช้จะได้รับคำตอบที่ถูกต้องตามบริบทและมีความหมาย

เจาะลึกขั้นตอนเหล่านี้ด้วยการอ่านบทความของเราเกี่ยวกับวิธีใช้งาน RAG

ผู้คนใช้ RAG อย่างไร

องค์กรในอุตสาหกรรมต่างๆ ใช้ RAG เพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน มอบประสบการณ์เฉพาะบุคคล และลดต้นทุนการดำเนินงาน

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของการเปลี่ยนแปลงที่อุตสาหกรรมต่างๆ ได้รับจาก RAG

• ประสบการณ์การช็อปปิ้งส่วนบุคคล: ระบบแนะนำการค้าปลีกที่ใช้ RAG สามารถรวบรวมการกำหนดลักษณะของลูกค้าแบบเรียลไทม์และแนวโน้มของตลาดจากแหล่งต่างๆ เช่น เสิร์ชเอนจินและ X (เดิมคือ Twitter) ช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลแก่นักช้อปแต่ละรายได้อย่างทันต่อข้อมูลล่าสุด อ่านเพิ่มเติม
• การบำรุงรักษาการผลิตเชิงคาดการณ์: ระบบการตรวจจับความผิดปกติที่ใช้ RAG ใช้ประโยชน์จากข้อมูลประสิทธิภาพในอดีต ข้อมูลเฉพาะอุปกรณ์ และข้อมูลเซ็นเซอร์ที่ใช้งานอยู่ เพื่อตรวจจับความผิดปกติของอุปกรณ์ตั้งแต่สัญญาณแรกของปัญหา ส่งผลให้ผู้ผลิตสามารถแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะนำไปสู่การหยุดทำงาน ความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับเครื่องจักรที่ซับซ้อนช่วยให้ระบบ RAG ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ในด้านความเร็วและความแม่นยำของอุปกรณ์ที่ระบบแบบเดิมมักมองข้ามไป อ่านเพิ่มเติม
• ผู้ช่วย AI ของบริการทางการเงิน: แชทบอทที่ใช้ RAG สามารถสังเคราะห์เครือข่ายที่ซับซ้อนของแนวโน้มและกฎระเบียบของตลาดแบบเรียลไทม์ และให้คำแนะนำทางการเงินที่เหมาะสมแก่เวลา ได้รับการปรับแต่ง และปฏิบัติได้จริงแก่ผู้ใช้ ผู้ช่วย AI ที่ทรงพลังเหล่านี้ช่วยให้สถาบันการเงินให้คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสมตามฐานลูกค้าขนาดใหญ่ ในขณะเดียวกันก็ปฏิบัติตามกฎระเบียบที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา อ่านเพิ่มเติม

ก้าวไปอีกขั้นในกระบวนการ RAG ของคุณ

RAG เสนอกระบวนการไปสู่แอปพลิเคชัน LLM ที่ปรับแต่งได้ที่สั้นกว่าการปรับแต่งโดยละเอียดเมื่อคุณพยายามสร้างคุณค่าและคว้าโอกาสของ AI เชิงสร้างและ LLM เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับไปป์ไลน์ RAG และสำรวจเครื่องมือที่สามารถปรับปรุงการนำไปใช้

สถาปัตยกรรม RAG กับ Intel: อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับองค์ประกอบสำคัญของไปป์ไลน์ RAG

วิธีนำ RAG ไปใช้: รับคำแนะนำเกี่ยวกับฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของ Intel® ตลอดทั้งไปป์ไลน์ RAG

คลาวด์สำหรับนักพัฒนา Intel® Tiber™: ทดสอบแง่มุมที่สำคัญของไปป์ไลน์ RAG บนฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ Intel®