Giới thiệu
Chào các bạn! Hôm nay mình trở lại với một bài viết mới, mong rằng các bạn vẫn nhớ đến mình. Gần đây, với sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), các ứng dụng Retrieval Augmented Generation (RAG) đã trở thành một kỹ thuật nổi bật trong làm việc với LLM. Sự ưu việt của RAG đã dẫn đến nhiều nghiên cứu trong việc xây dựng các pipeline RAG hiệu quả hơn. Trong bài viết này, mình xin chia sẻ một số bí kíp giúp tối ưu hoá ứng dụng RAG.
Những Điểm Yếu của LLM
Sự phát triển của LLM là bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng chúng vẫn tồn tại một số nhược điểm:
- Thông tin không được cập nhật: LLM thường mất nhiều thời gian để được huấn luyện lại.
- Tình trạng chém gió (hallucination): LLM có thể tạo ra thông tin không chính xác.
- Khó khăn trong việc xử lý dữ liệu nội bộ: LLM không thể truy cập vào thông tin cá nhân hoặc dữ liệu nội bộ.
- Chi phí và kinh nghiệm cho Fine-tuning: Chi phí cho việc fine-tuning mô hình thường rất cao.
Những nhược điểm này mở ra cơ hội cho RAG trở nên hữu ích. Vậy RAG thực tế là gì và tại sao cần sử dụng nó? Chúng ta sẽ tìm hiểu tiếp.
RAG Là Gì?
RAG (Retrieval Augmented Generation) là kỹ thuật kết hợp giữa việc tìm kiếm thông tin và sinh ra câu trả lời từ LLM. Mục đích chính của RAG là sử dụng thông tin ngữ cảnh để làm giàu cho khả năng sinh ra câu trả lời, giúp LLM cung cấp thông tin chính xác hơn.
Chúng ta cần sử dụng RAG khi cần bổ sung thông tin cho LLM, ví dụ như khi người dùng cần hỏi về thông tin gia đình hoặc tổ chức của họ.
Thành Phần Chính của Pipeline RAG
Pipeline RAG gồm ba giai đoạn chính:
- Giai đoạn 1: Tạo cơ sở dữ liệu: Lưu trữ các tài liệu cần thiết, thường sử dụng cơ sở dữ liệu vector để tìm kiếm thông tin.
- Giai đoạn 2: Truy vấn: Tìm kiếm các tài liệu liên quan từ cơ sở dữ liệu.
- Giai đoạn 3: Generation: Sinh nội dung dựa trên thông tin đã trích xuất.
Bí Kíp Tối Ưu Hoá Pipeline RAG
1. Tối Ưu Hoá Quá Trình Indexing
- Sử dụng các chunk nhỏ của dữ liệu: Chia các tài liệu lớn thành những phần nhỏ hơn để dễ dàng tìm kiếm.
- Tạo câu hỏi cho các tài liệu: Tạo các câu hỏi liên quan đến tài liệu để tối ưu hoá việc truy vấn.
- Indexing bản tóm tắt của tài liệu: Tóm tắt tài liệu để giảm kích thước trong khi vẫn đảm bảo nội dung ý nghĩa.
2. Tối Ưu Hoá Query
- Phương pháp HyDE: Sử dụng câu trả lời giả định để cải thiện khả năng tìm kiếm.
- Phương pháp Multi-Query Retriever: Tạo ra nhiều phiên bản khác nhau của một câu hỏi để tăng cường khả năng tìm kiếm.
3. Tối Ưu Hoá Quá Trình Retrieval
- Phương pháp Self-Querying: Cho phép hệ thống tự sinh ra các truy vấn có cấu trúc.
- Phương pháp Time-weighted Retriever: Cân nhắc yếu tố thời gian của tài liệu trong quá trình tìm kiếm.
4. Tối Ưu Hoá Document Selection
- Phương pháp Maximal Marginal Relevance: Giúp loại bỏ các tài liệu trùng lặp và tìm tài liệu có giá trị nhất.
- Phương pháp nén ngữ cảnh - Contextual Compression: Lựa chọn thông tin có liên quan từ các tài liệu không liên quan.
- Phương pháp cá nhân hoá - Personalization: Tinh chỉnh tài liệu dựa trên hành vi của người dùng.
5. Tối Ưu Hoá Ngữ Cảnh
- Chiến lược cơ bản: Kết hợp thông tin từ các tài liệu thành một prompt.
- Chiến lược Map-Reduce: Lặp lại qua các tài liệu và tổng hợp thông tin liên quan.
- Chiến lược Refine Answer: Tinh chỉnh câu trả lời dựa trên thông tin bổ sung.
Kết Luận
Trên đây là một số bí kíp giúp tối ưu hoá ứng dụng RAG. Hi vọng các bạn đã có thêm kiến thức bổ ích để áp dụng vào công việc của mình.
Nguồn tham khảo
The AI Edge Newsletter
source: viblo
