RAG là gì?
Khái niệm được gọi là ‘Retrieval Augmented Generation’, viết tắt là RAG, lần đầu tiên bước vào cuộc sống của chúng ta với một nghiên cứu học thuật do Meta xuất bản vào năm 2020. Mặc dù khái niệm này đến nay có thời gian tồn tại ngắn nhưng nó đã bộc lộ tiềm năng nghiêm trọng khi kết hợp với công nghệ mô hình ngôn ngữ lớn và được hiện là trung tâm của trí tuệ nhân tạo tổng hợp, mang đến cho chúng ta cơ hội trở thành những trường hợp sử dụng thương mại lớn nhất có thể được hưởng lợi trong lĩnh vực này.
RAG tăng cường khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn với khối lượng dữ liệu lớn bên ngoài mô hình cơ sở, cho phép các phản hồi của mô hình tạo ra kết quả đầu ra thực tế hơn, riêng biệt hơn và đáng tin cậy hơn. Vì lý do này, đối với RAG; Có thể nói rằng đó là một framework cung cấp chức năng để cải thiện hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn. Nhờ khuôn khổ linh hoạt và mạnh mẽ này, RAG đã đạt được sự tăng trưởng đáng kể trong việc áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn trong lĩnh vực doanh nghiệp chỉ trong 3 năm.
Theo Báo cáo Retool xuất bản năm 2023, 36,2% trường hợp sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn của doanh nghiệp hiện sử dụng khung RAG. RAG kết hợp sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn với dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, giúp việc truy cập thông tin doanh nghiệp trở nên hiệu quả và nhanh hơn bao giờ hết. Bằng cách này, các dịch vụ trí tuệ nhân tạo thành công và hiệu quả hơn có thể được sản xuất mà không cần đến các quy trình khoa học dữ liệu như chuẩn bị dữ liệu theo yêu cầu của trợ lý ảo truyền thống, trong khi tiêu tốn lao động tối thiểu.
RAG hoạt động như thế nào?
Một quy trình RAG điển hình, như hình bên dưới, có cốt lõi là một mô hình ngôn ngữ lớn, một tập hợp các tài liệu của công ty sẽ được sử dụng để cung cấp cho mô hình và cơ sở hạ tầng kỹ thuật nhanh chóng để cải thiện khả năng tạo phản hồi. Quy trình làm việc RAG; Nó sử dụng cơ sở dữ liệu vectơ để tìm các khái niệm và tài liệu tương tự như câu hỏi được đặt ra, đồng thời nhắc nhở các kỹ thuật kỹ thuật để chuyển đổi dữ liệu liên quan sang định dạng mà mô hình mong đợi. Quá trình này của RAG làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các công ty đang tìm cách tận dụng các kho dữ liệu hiện có để đưa ra quyết định nâng cao và truy xuất thông tin. Để xem các bước ứng dụng theo thứ tự:
1. Truy vấn: Câu hỏi ở định dạng văn bản được gửi đến luồng RAG thông qua bất kỳ trợ lý hoặc giao diện tương tác ảo.
2. (Retrieval): Tìm kiếm tài liệu. Mô hình thực hiện bước tìm kiếm để thu thập thông tin liên quan từ các nguồn bên ngoài. Những nguồn này có thể bao gồm cơ sở dữ liệu, một bộ tài liệu hoặc thậm chí là kết quả của công cụ tìm kiếm. Quá trình tìm kiếm nhằm mục đích tìm các đoạn văn bản hoặc tài liệu chứa thông tin liên quan đến đầu vào hoặc yêu cầu nhất định.
3. Augmentation: Thông tin thu được trong giai đoạn tìm kiếm sau đó được kết hợp với đầu vào hoặc lời nhắc ban đầu và được làm giầu thêm thông tin bằng cách tạo bản prompt mà mô hình có thể sử dụng để tạo đầu ra. Mô hình được đưa về định dạng mà mô hình ngôn ngữ lớn mong đợi bằng cách đưa thông tin bên ngoài vào bản dự thảo này được tạo thông qua kỹ thuật prompt.
4.- Generation: Cuối cùng, mô hình đưa ra câu trả lời bằng cách tính đến thông tin nhận được và đầu vào ban đầu. Ở đây, dạng câu hỏi đầu tiên được đặt ra cho hệ thống, tài liệu thu được từ cơ sở dữ liệu vectơ và các đối số khác được đánh giá cùng nhau để đảm bảo rằng mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra văn bản đầu ra chính xác nhất.
5. Trả lời: Nội dung mới được tạo ra bằng mô hình ngôn ngữ lớn sẽ được chuyển tới người dùng.
RAG có thể hữu ích trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như trả lời câu hỏi, tạo hội thoại, tóm tắt, v.v. Bằng cách kết hợp thông tin bên ngoài, các mô hình RAG chứng tỏ tiềm năng cung cấp câu trả lời chính xác và giàu thông tin hơn các mô hình truyền thống chỉ dựa vào dữ liệu mà chúng được đào tạo.
RAG là giải pháp phù hợp cho nhiều ngành công nghiệp và trường hợp sử dụng. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình ra quyết định sáng suốt bằng cách giúp tham khảo thông tin từ cơ sở dữ liệu lớn hoặc kho tài liệu trong lĩnh vực tài chính, pháp lý và chăm sóc sức khỏe.
Ngoài ra, không phân biệt lĩnh vực, RAG trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng; Nó được sử dụng để hỗ trợ trợ lý ảo và cung cấp câu trả lời chính xác và phù hợp theo ngữ cảnh cho các truy vấn của người dùng. Ngoài ra, nó còn có một vị trí quan trọng trong hệ thống đề xuất và tạo nội dung được cá nhân hóa bằng cách hiểu sở thích của người dùng và dữ liệu lịch sử.
Sự khác biệt giữa RAG và phương pháp truyền thống
Mô hình truyền thống dựa trên phân loại
Các mô hình ngôn ngữ tự nhiên truyền thống được thiết kế để chọn câu trả lời thích hợp từ một tập hợp các câu trả lời được xác định trước dựa trên truy vấn đầu vào. Các mô hình này so sánh văn bản đầu vào (một câu hỏi hoặc truy vấn) với một tập hợp các câu trả lời được xác định trước theo phân loại.
Hệ thống xác định phản hồi phù hợp nhất bằng cách đo lường mức độ tương tự giữa phản hồi đầu vào và phản hồi được gắn nhãn bằng cách sử dụng các kỹ thuật như thuật toán học có giám sát hoặc các phương pháp khớp ngữ nghĩa khác. Các mô hình dựa trên phân loại này có hiệu quả đối với các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi, trong đó các câu trả lời thường dựa trên các loại phản hồi tĩnh và có thể dễ dàng tìm thấy ở dạng có cấu trúc.
Các mô hình thế hệ tiếp theo dựa trên kết xuất dựa trên RAG
Không giống như các phương pháp truyền thống, các mô hình trí tuệ nhân tạo hiệu quả tạo ra câu trả lời hoặc nội dung từ đầu thay vì khớp với nội dung hiện có. Những mô hình này sử dụng các thuật toán phức tạp hơn, thường dựa trên mạng lưới thần kinh, để tạo ra văn bản hoặc phản hồi giống con người.
Không giống như phương pháp mà chúng ta quen thuộc, chúng không cần liên kết nó với bất kỳ lớp hiện có nào vì chúng tạo ra nội dung mới. Vì lý do này, nó mang theo tất cả những lợi thế và sức mạnh của việc học không giám sát. Với những mô hình dựa trên phương pháp học không giám sát này, các em học cách đưa ra câu trả lời bằng cách dự đoán từ hoặc chuỗi từ tiếp theo dựa trên nội dung mà truy vấn cung cấp. Khả năng tạo ra các phản hồi mới, phù hợp với ngữ cảnh này làm cho các mô hình dựa trên AI tổng hợp trở nên cực kỳ linh hoạt và phù hợp với các nhiệm vụ như viết sáng tạo, dịch thuật và đối thoại trong đó các phản hồi phải có nội dung phong phú.
Một trong những điều đầu tiên cần cân nhắc khi phát triển ứng dụng RAG cho tổ chức của bạn là xác định chính xác các loại câu hỏi phát sinh trong quy trình làm việc và dữ liệu mà bạn tạo khung RAG cũng như quy trình nào sẽ giải quyết chúng.
Ưu điểm của việc sử dụng RAG
RAG mang lại một số lợi thế, đặc biệt trong các tình huống mà việc truy cập vào thông tin bên ngoài và dữ liệu hiện tại là hữu ích. Một số ưu điểm chính là:
1. Mức độ phù hợp theo ngữ cảnh: Các mô hình RAG có thể tạo ra các phản hồi động có liên quan đến ngữ cảnh và mang tính thông tin hơn. Văn bản được tạo bằng cách kết hợp thông tin từ các nguồn bên ngoài sẽ có cơ sở tốt hơn với thông tin thực tế hiện tại, dẫn đến câu trả lời chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
2. Kiểm tra và xác minh tính xác thực: Vì các mô hình RAG nhận được thông tin từ các nguồn bên ngoài đáng tin cậy nên chúng có thể thực hiện kiểm tra và xác minh tính xác thực trong quá trình sản xuất. Điều này giúp giảm việc tạo ra thông tin sai lệch hoặc gây hiểu lầm và đảm bảo tính chính xác của nội dung được tạo.
3. Cải thiện việc kết hợp kiến thức: Các mô hình RAG có thể sử dụng hiệu quả các cơ sở kiến thức hoặc tài liệu bên ngoài để cải thiện câu trả lời của họ. Điều này đặc biệt hữu ích trong các nhiệm vụ trả lời câu hỏi, trong đó mô hình có thể truy cập thông tin liên quan từ nhiều nguồn khác nhau để cung cấp câu trả lời chính xác và đầy đủ thông tin.
4. Tính linh hoạt và khả năng thích ứng: Khả năng thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau giúp các mô hình RAG trở nên linh hoạt và dễ thích ứng hơn. Họ có thể giải quyết nhiều chủ đề và nhiệm vụ khác nhau mà không cần tinh chỉnh rõ ràng cho từng tình huống cụ thể, miễn là cơ chế tìm kiếm được thiết kế để truy xuất thông tin liên quan.
5. Xử lý đầu vào ngoài phân phối: Các mô hình tạo văn bản truyền thống có thể gặp khó khăn khi phải đối mặt với đầu vào không được phân phối hoặc đầu vào bất thường không có trong dữ liệu huấn luyện. Mặt khác, các mô hình RAG có thể tận dụng các ngăn xếp tài liệu thông qua cơ sở dữ liệu vectơ để tìm thông tin liên quan ngay cả đối với các đầu vào không thể nhìn thấy hoặc ít phổ biến hơn.
6. Sản xuất nội dung có kiểm soát: Mô hình RAG cũng có thể được sử dụng để sản xuất nội dung có kiểm soát. Bằng cách hướng dẫn quy trình tìm kiếm tài liệu và chỉ định nguồn, nhà phát triển có thể kiểm soát loại và chất lượng thông tin mà mô hình sử dụng để tạo phản hồi.
7. Giảm sai lệch: Cơ chế tìm kiếm tài liệu có thể giúp giảm sai lệch trong nội dung được tạo. Bằng cách sử dụng nhiều nguồn thông tin khác nhau, mô hình có thể cung cấp phản hồi cân bằng và không thiên vị hơn so với các mô hình truyền thống có thể bị ảnh hưởng bởi các thành kiến có trong dữ liệu huấn luyện.
Mặc dù RAG mang lại những lợi ích đáng kể nhưng điều quan trọng là phải nhận thức được những thách thức và cân nhắc tiềm ẩn, chẳng hạn như xử lý thông tin phức tạp từ các nguồn khác nhau và cân bằng độ chính xác và hiệu quả của kết quả tìm kiếm tài liệu.
RAG khác biệt gì so với các trí tuệ nhân tạo năng suất khác?
Sự khác biệt chính là vị trí và cách thức dữ liệu của công ty được lưu trữ và sử dụng. Khi tinh chỉnh một mô hình, bạn đào tạo lại mô hình ngôn ngữ lớn có sẵn bằng cách sử dụng dữ liệu công ty của mình và thay đổi cấu hình mô hình để đáp ứng nhu cầu của trường hợp sử dụng của bạn.
Mặt khác, RAG lấy dữ liệu từ các tài liệu của công ty được lưu trữ bên ngoài và cung cấp chúng cho mô hình ngôn ngữ lớn để hướng dẫn tạo phản hồi. Tinh chỉnh là một quá trình lâu dài và tốn kém và không phải là giải pháp tốt để làm việc với các tài liệu công ty thường xuyên thay đổi.
Những thách thức khi triển khai RAG
Mặc dù RAG là một công cụ rất mạnh nhưng nó cũng mang lại một số thách thức về mặt triển khai và quản trị;
Tích hợp đa kênh/nguồn: Độ phức tạp tăng lên khi có nhiều nguồn dữ liệu bên ngoài ở các định dạng khác nhau. Để khắc phục vấn đề này, điều quan trọng là phải xử lý trước hoặc kiểm tra những dữ liệu này để tránh trùng lặp giữa các bộ dữ liệu.
Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu phải nhất quán và có tính đại diện tốt. Nếu chất lượng của nội dung nguồn mà ứng dụng truy cập kém thì câu trả lời đưa ra sẽ không chính xác. Vì vậy, cần phải nâng cao chất lượng dữ liệu trước khi tích hợp các nguồn dữ liệu.
Khả năng mở rộng: Khi lượng dữ liệu tăng lên, việc quản lý hiệu suất của hệ thống RAG trở nên khó khăn. Để quản lý vấn đề này dễ dàng hơn, nên sử dụng các giải pháp như cơ sở dữ liệu vector.
Tối ưu hóa tìm kiếm: Để các mô hình tạo ra kết quả đầu ra chính xác và mong muốn, bước đầu tiên, tìm kiếm tương tự từ cơ sở dữ liệu vectơ, phải hoạt động với hiệu suất cao. Ở đây, việc chọn nội dung bị thiếu hoặc không chính xác do tìm kiếm vectơ sẽ dẫn đến việc không tạo được bản nháp kỹ thuật yêu cầu phù hợp ở bước tiếp theo. Bản phác thảo được sử dụng làm đầu vào cho truy vấn mô hình ngôn ngữ lớn và đầu vào kém hiệu quả sẽ dẫn đến đầu ra kém hiệu quả tương đương.
Hệ thống RAG nâng cao
Phân đoạn tài liệu (chunking)
Trong bối cảnh xử lý ngôn ngữ tự nhiên, “phân đoạn” có nghĩa là chia văn bản thành các phần nhỏ, ngắn gọn và có ý nghĩa. Hệ thống RAG có thể tìm thấy ngữ cảnh liên quan nhanh hơn và chính xác hơn trong các đoạn văn bản nhỏ hơn so với các tài liệu lớn.
Làm thế nào bạn có thể chắc chắn rằng bạn chọn đúng phần? Hiệu quả của chiến lược phân mảnh của bạn phụ thuộc phần lớn vào chất lượng và cấu trúc của các mảnh này. Việc xác định kích thước khối tối ưu là tạo ra sự cân bằng có nghĩa là nắm bắt tất cả thông tin quan trọng mà không làm giảm tốc độ.
Mặc dù các khối lớn hơn có thể thu được nhiều ngữ cảnh hơn nhưng chúng tạo ra nhiều nhiễu hơn và đòi hỏi nhiều thời gian cũng như chi phí tính toán hơn để xử lý. Các phần nhỏ hơn có ít nhiễu hơn nhưng có thể không nắm bắt được đầy đủ bối cảnh cần thiết. Các phần chồng chéo là một cách để cân bằng cả hai ràng buộc này.
Bằng cách xếp chồng các phần, một truy vấn có thể sẽ truy xuất đủ dữ liệu liên quan qua nhiều bộ vectơ để tạo ra câu trả lời tương quan chính xác. Một hạn chế là chiến lược này giả định rằng tất cả thông tin bạn cần có thể tìm thấy trong một tài liệu duy nhất.
Nếu ngữ cảnh bắt buộc được chia thành nhiều tài liệu khác nhau thì có thể nên xem xét các giải pháp như phân cấp tài liệu và biểu đồ tri thức. Ở đây, chúng ta có thể nghĩ về logic của việc trích xuất từng phần ý nghĩa từ nhiều tài liệu cũng giống như việc tập hợp thông tin từ các trường khác nhau trong cơ sở dữ liệu quan hệ để làm cho thông tin đó có giá trị và ý nghĩa hơn.
CRAG
Chúng ta có thể coi CRAG là xác minh hoặc cải thiện kết quả tìm kiếm, đây là bước đầu tiên trong quy trình làm việc của RAG. Vấn đề chung trong tất cả các quy trình RAG là không thể lấy được kết quả mong muốn từ ngăn xếp tài liệu trong giai đoạn tìm kiếm. Việc không lấy được các tài liệu cần thiết chính xác nhất dẫn đến việc thể hiện yêu cầu không đầy đủ và định hướng sai mô hình ngôn ngữ ở bước cuối cùng là truy vấn đến mô hình ngôn ngữ lớn.
Vấn đề tìm kiếm gặp phải ngay từ đầu sẽ tạo ra kết quả rõ ràng hơn và ít sai lệch hơn trong các bước sau. Trong trường hợp này, điều quan trọng là có thể kiểm tra xem kết quả tìm kiếm có thực sự mang lại tài liệu chính xác hay không. Cách tiếp cận CRAG, được phát triển như một giải pháp cho vấn đề này, là một phương pháp sử dụng tương đối mới.
Nó được thiết lập để phân loại kết quả thành kết quả ‘đúng’, ‘sai’ hoặc ‘không rõ ràng’ bằng cách xác định giá trị ngưỡng trên và dưới cho tất cả kết quả tìm kiếm. Nếu tỷ lệ gần của ít nhất một tài liệu đối với truy vấn cao hơn giá trị ngưỡng thì quá trình tìm kiếm được coi là chính xác.
Nếu điểm của tất cả tài liệu được tìm thấy thấp hơn giá trị ngưỡng thấp hơn thì có thể coi là quá trình tìm kiếm không chính xác. Trạng thái không chắc chắn bao gồm các tình huống khác nằm giữa giá trị ngưỡng trên và giá trị ngưỡng dưới. Đối với các tài liệu mà kết quả tìm kiếm được coi là chính xác, một phương pháp băm nhỏ khác sẽ được áp dụng và tài liệu được củng cố bằng cách làm sạch các văn bản có chứa nhiễu và làm phong phú nội dung.
Trong trường hợp không chính xác, tìm kiếm trên web sẽ được thực hiện bằng cách sử dụng nội dung và truy vấn, đồng thời thu được thông tin chi tiết hơn từ môi trường trực tuyến và công việc chỉnh sửa sẽ được thực hiện đối với các tài liệu bị phân loại sai. Trong trường hợp không chắc chắn, các quy trình áp dụng cho cả đúng và sai sẽ được lặp lại và thực hiện đồng thời.
Ở đây, việc xác định tỷ lệ tương tự cho các tài liệu thu được khi tìm kiếm; Nó được cung cấp các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn so với bước “Sáng tạo” (nghiên cứu văn học sử dụng mô hình lớn t5 do Google cung cấp với 770 triệu tham số).
Mô hình này được gọi là ‘người đánh giá tìm kiếm’. Để người đánh giá tìm kiếm đánh giá nội dung một cách chính xác, điều quan trọng là phải đưa dữ liệu liên quan vào quy trình tinh chỉnh và biến nó thành mô hình hoàn thiện để mang lại hiệu quả cho quy trình CRAG. Mặt khác, xu hướng tiềm ẩn do tìm kiếm trên web mang lại cho kết quả tiêu cực cũng đáng lo ngại.
Chất lượng của các nguồn Internet có thể thay đổi đáng kể và việc đưa những dữ liệu đó vào mà không được xem xét đầy đủ có thể gây ra nhiễu hoặc thông tin sai lệch trong kết quả đầu ra được tạo ra. Ngoài ra, CRAG có thể tăng thêm khối lượng công việc và sự cồng kềnh khi không được tối ưu hóa tốt. Giả sử rằng một số lượng lớn tài liệu sẽ được chọn cho kết quả tìm kiếm và mỗi tài liệu sẽ được truy vấn riêng biệt với mô hình nhỏ này, điều này có thể gây ra nhiều rủi ro hơn về mặt tiêu thụ tài nguyên và độ trễ. Đối với các tổ chức sử dụng hệ thống nội bộ, việc phải lên mạng để cải thiện các kết quả đánh giá không chính xác có thể đặt ra một thách thức khác.
Bất chấp mọi sự e dè và khó khăn, những ưu điểm và cách sử dụng CRAG mang lại lợi ích rất lớn và có thể áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau; Bằng cách đánh giá chất lượng của tài liệu nhận được, CRAG đảm bảo rằng chỉ những thông tin có liên quan và đáng tin cậy mới được sử dụng và giảm thiểu rủi ro sai sót hoặc kết quả sai lệch, mang lại câu trả lời chính xác và đáng tin cậy hơn. CRAG tạo điều kiện giao tiếp giữa con người và máy móc bằng cách tìm kiếm các ứng dụng trong việc tạo nội dung tự động, hệ thống trả lời câu hỏi, dịch vụ dịch thuật và các công cụ giáo dục, cho phép giao tiếp được trao quyền dễ hiểu hơn.
RAG Fusion
Trong các hệ thống tìm kiếm truyền thống, người dùng thường nhập một truy vấn duy nhất để tìm thông tin. Mặc dù phương pháp này đơn giản nhưng nó có những hạn chế. Một truy vấn duy nhất có thể không bao gồm toàn bộ phạm vi chủ đề mà người dùng quan tâm hoặc có thể quá hẹp để mang lại kết quả toàn diện.
Đây là lúc việc tạo nhiều truy vấn từ các góc độ khác nhau phát huy tác dụng. RAG Fusion khắc phục những hạn chế cố hữu của RAG bằng cách tạo nhiều truy vấn người dùng và sắp xếp lại kết quả. Mặc dù phương pháp sao chép các truy vấn từ các góc nhìn khác nhau được sử dụng trong quá trình tìm kiếm trước, nhưng nó khắc phục được những hạn chế cố hữu của RAG bằng cách kết hợp và sắp xếp lại các kết quả trong quá trình tìm kiếm sau.
RAG-Fusion nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách giữa những gì người dùng hỏi một cách rõ ràng và những gì họ muốn hỏi, tiến gần hơn đến việc khám phá những kiến thức mang tính biến đổi thường bị ẩn giấu. Bằng cách này, nó mang lại sự hiểu biết tốt nhất về vấn đề bằng cách đa dạng hóa nó với một số lượng lớn các câu hỏi.
Nói một cách đơn giản hơn, hãy nghĩ về RAG Fusion như một người luôn khăng khăng muốn lấy ý kiến của mọi người trước khi đưa ra quyết định. Nhưng trong trường hợp này nó không gây khó chịu mà hữu ích. Càng có nhiều thì càng vui, hoặc trong trường hợp này, những quyết định đúng đắn sẽ được đưa ra.
RAG Fusion tận dụng công nghệ tổng hợp trình tự tương hỗ để cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ này. Kết hợp xếp hạng đối ứng (RRF) là một kỹ thuật kết hợp thứ hạng của nhiều danh sách kết quả tìm kiếm để tạo thành một thứ hạng kết hợp duy nhất. RRF, được phát triển với sự cộng tác của Đại học Waterloo và Google, “cung cấp kết quả tốt hơn bất kỳ hệ thống riêng lẻ nào và kết quả tốt hơn các phương pháp sắp xếp lại tiêu chuẩn,” như các tác giả của nó đã nói.
Khi bạn sử dụng RAG Fusion, độ sâu tìm kiếm của bạn không chỉ được nâng cao mà còn được tăng cường. Danh sách các tài liệu liên quan được sắp xếp lại có nghĩa là bạn không chỉ nhận được những thông tin hời hợt mà còn có thể đi sâu vào một đại dương các quan điểm. Đầu ra có cấu trúc dễ đọc hơn và mang lại cảm giác đáng tin cậy về mặt trực quan;
Điều này rất quan trọng trong một thế giới hoài nghi về nội dung do AI tạo ra. Ngoài ra, Hệ thống không chỉ diễn giải mà còn tinh chỉnh các truy vấn của người dùng. RAG Fusion cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm bằng cách thực hiện kiểm tra chính tả và ngữ pháp ngầm thông qua việc tạo nhiều biến thể truy vấn.
Tóm lại, hãy nghĩ về thông tin mà bạn không biết là mình cần cho đến khi bạn tìm thấy nó. RAG Fusion cho phép khám phá tình cờ này. Bằng cách sử dụng phạm vi truy vấn rộng hơn, hệ thống mở ra khả năng khám phá thông tin, mặc dù không được tìm kiếm một cách rõ ràng, nhưng lại trở thành thời điểm quan trọng đối với người dùng. Điều này giúp phân biệt RAG Fusion với các mô hình tìm kiếm truyền thống khác.
Điểm nhạy cảm cần được xem xét: Độ sâu của RAG-Fusion đôi khi có thể dẫn đến tràn ngập thông tin. Các kết quả đầu ra có thể rất chi tiết đến mức choáng ngợp. Hãy coi RAG-Fusion như một người bạn đồng hành cung cấp thông tin giải thích quá mức mọi thứ, có khả năng làm người dùng mất tập trung vào mục đích ban đầu. Để giảm thiểu điều này, có thể kiểm tra nó bằng cách hướng dẫn mô hình tăng cường trọng số cho truy vấn ban đầu trong kỹ thuật yêu cầu.
HyDE
Đôi khi, khi bạn phải đối mặt với một câu hỏi thiếu chi tiết hoặc các yếu tố dễ nhận biết để tìm ra câu trả lời từ một ngữ cảnh cụ thể, điều đó có thể khá khó khăn. Ví dụ: bạn muốn nhận cuộc gọi từ một trung tâm liên lạc bao gồm nhiều thương hiệu; Khi bạn hỏi ‘giá của một chiếc điện thoại có thể chụp ảnh đẹp’ bằng một câu hỏi rất ngắn gọn, đơn giản, không có chủ đề, hệ thống sẽ có thể hiểu rằng sản phẩm được đề cập là một chiếc điện thoại chụp ảnh đẹp, ngay cả khi từ đó điện thoại không được sử dụng. Khó khăn ở đây là mặt hàng chính cần mua được ngầm hiểu một cách gián tiếp chứ không thể hiện rõ ràng bằng lời.
Vì vậy, việc tìm kiếm tài liệu trở nên khó khăn. Để giải quyết vấn đề này, một câu trả lời hoặc tài liệu tạm thời và ảo được tạo ra bằng cách sử dụng sự trợ giúp của các mô hình ngôn ngữ khác nhau và tài liệu phụ trợ này sau đó được sử dụng để làm rõ tuyên bố nhằm thu được kết quả chính xác. Những nội dung ảo này sau đó được kiểm tra trong tài nguyên vectơ dựa trên sự tương đồng về ngữ nghĩa, giúp tìm kiếm thông tin liên quan.
HyDE, ở dạng đơn giản nhất, cung cấp cho chúng ta một phương pháp mới và linh hoạt được định nghĩa là trả lời để trả lời thay vì phương pháp truy vấn để trả lời cổ điển.
Tuy nhiên, cách tiếp cận này có một nhược điểm; bởi vì nó không phải lúc nào cũng mang lại kết quả tốt. Ví dụ: nếu chủ đề đang thảo luận hoàn toàn xa lạ với mô hình ngôn ngữ thì phương pháp này không hiệu quả và có thể dẫn đến gia tăng trường hợp thông tin sai lệch. Vì vậy, nội dung ảo được tạo phải nhất quán và hỗ trợ cho truy vấn ban đầu.
Lập chỉ mục phân cấp
Hệ thống phân cấp tài liệu là một cách mạnh mẽ để sắp xếp dữ liệu của bạn nhằm cải thiện khả năng truy cập thông tin. Bạn có thể coi hệ thống phân cấp tài liệu như mục lục của hệ thống RAG. Nó tổ chức các bộ phận theo cách có cấu trúc cho phép hệ thống RAG truy xuất và xử lý dữ liệu liên quan một cách hiệu quả. Hệ thống phân cấp tài liệu đóng một vai trò quan trọng trong tính hiệu quả của RAG bằng cách giúp nó quyết định phần nào của mô hình ngôn ngữ lớn chứa dữ liệu phù hợp nhất để trích xuất.
Lập chỉ mục phân cấp liên kết các khối với các nút và liên kết các nút là cha – con. Mỗi nút chứa một bản tóm tắt thông tin chứa trong đó; Điều này giúp hệ thống RAG dễ dàng lướt nhanh qua dữ liệu và tìm ra phần nào cần loại bỏ.
Khi phương pháp lập chỉ mục phân cấp được hiểu cho đến nay, một câu hỏi có thể xuất hiện trong đầu bạn; Tại sao chúng ta cần phân cấp tài liệu nếu giả định các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hiểu được nội dung trong tài liệu?
Hãy coi hệ thống phân cấp tài liệu như một mục lục hoặc thư mục tệp. Mặc dù mô hình ngôn ngữ lớn có thể trích xuất các đoạn văn bản có liên quan từ cơ sở dữ liệu vectơ, nhưng bạn có thể tăng tốc độ và độ tin cậy của quá trình tìm kiếm bằng cách sử dụng hệ thống phân cấp tài liệu làm bước tiền xử lý để tìm các đoạn văn bản có liên quan nhất. Chiến lược này có thể giúp giảm ảo giác do các vấn đề trích xuất mảnh vỡ gây ra bằng cách tăng độ tin cậy và tốc độ tìm kiếm.
Hãy xem xét vấn đề với ví dụ về một tổ chức quốc tế. Giả sử một công ty có nhiều văn phòng ở những nơi khác nhau trên thế giới và mỗi văn phòng có các quy trình quản lý và quy định cụ thể cho khu vực của mình nhưng sử dụng cùng một mẫu tiêu chuẩn để ghi lại các chính sách này. Do đó, tài liệu của mỗi văn phòng có định dạng gần giống nhau, nhưng mỗi phần sẽ trình bày chi tiết các chính sách cụ thể của quốc gia về các quy tắc, quản trị, quy định.
Trong cơ sở dữ liệu vectơ, mỗi khối đoạn văn liên quan đến quản lý hoặc văn hóa doanh nghiệp sẽ trông rất giống nhau. Trong trường hợp này, truy vấn vectơ có thể truy xuất nhiều dữ liệu giống nhau nhưng vô ích, dẫn đến ảo giác.
Bằng cách sử dụng hệ thống phân cấp tài liệu, hệ thống RAG có thể trả lời câu hỏi về các quy định đối với văn phòng Hoa Kỳ một cách đáng tin cậy hơn bằng cách trước tiên tìm kiếm các tài liệu liên quan đến văn phòng Hoa Kỳ.
