Chúc Mừng Năm Mới 2024 đến Cộng Đồng ViBLO!

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tiếp tục khám phá loạt bài về ChatGPT, đặc biệt là trong ChatGPT Series 5, nơi tôi đã phủ sóng những khía cạnh cơ bản của RAG (Retrieval-Augmented Generation). Hôm nay, tôi sẽ đi sâu vào khái niệm Multimodal RAG và giới thiệu những phương pháp nghiên cứu nổi bật để cải thiện hiệu suất của hệ thống.

Multimodal RAG: Tương Lai Của Hệ Thống RAG

Trong thế giới thực, nhiều tài liệu chứa hỗn hợp các loại nội dung khác nhau như văn bản và hình ảnh. Tuy nhiên, thông tin từ hình ảnh thường bị bỏ qua trong ứng dụng RAG hiện tại. Sự phát triển của các mô hình LLM đa phương thức như GPT-4 đã mở ra cơ hội mới, cho phép tích hợp hình ảnh vào hệ thống RAG.

Các Phương Pháp Triển Khai Multimodal RAG

Trong khung LangChain, có nhiều cách để kết hợp nội dung hình ảnh:

• Tùy Chọn 1: Sử dụng embedding đa phương thức (như CLIP) để nhúng ảnh và văn bản, thực hiện truy xuất bằng tìm kiếm độ tương đồng, và tổng hợp câu trả lời từ ảnh và các đoạn văn bản thông qua mô hình LLM đa phương thức.

• Tùy Chọn 2: Dùng các mô hình LLM đa phương thức (như GPT-4, LLaVA hoặc FUYU-8b) để tạo ra văn bản tóm tắt từ ảnh, sau đó nhúng và truy xuất văn bản, và sử dụng các đoạn văn bản này để tổng hợp câu trả lời từ LLM. Tùy chọn này rất hiệu quả khi không thể sử dụng LLM đa phương thức do lý do như chi phí hoặc hạ tầng.

• Tùy Chọn 3: Lặp lại quy trình của tùy chọn 2 nhưng đi xa hơn bằng cách nhúng và truy xuất các bản tóm tắt ảnh có liên quan đến hình ảnh gốc, đồng thời sử dụng cơ sở dữ liệu vector (Vector DB) như Chroma để lưu trữ văn bản thô và hình ảnh cùng với các bản tóm tắt của chúng để dễ dàng truy xuất.

Các bạn có thể thử nghiệm với LangChain, nơi cung cấp cookbooks cho Tùy Chọn 1 và Tùy Chọn 3.

Các Phương Pháp Nghiên Cứu Để Cải Thiện Hệ Thống RAG

Để cải tiến hiệu suất của hệ thống RAG, có một số phương pháp đã được nghiên cứu và áp dụng trong thực tiễn:

1. Re-ranking Retrieved Results: Một kỹ thuật cơ bản nhưng hiệu quả là sử dụng mô hình xếp hạng lại để tinh chỉnh các kết quả thu được từ truy xuất ban đầu. Điều này đảm bảo các kết quả phù hợp nhất sẽ được ưu tiên, từ đó nâng cao chất lượng nội dung. Những mô hình như MonoT5, MonoBERT, DuoBERT có thể được sử dụng cho quá trình này.

2. FLARE Technique: Kỹ thuật này cho phép truy vấn động trên internet hoặc cơ sở tri thức cục bộ khi độ tin cậy của nội dung giảm xuống dưới ngưỡng xác định. Công nghệ này giúp cải thiện khả năng của hệ thống RAG truyền thống.

3. HyDE Approach: Kỹ thuật này tạo ra một tài liệu giả định để phản hồi một truy vấn, sau đó chuyển tải tài liệu đó thành một vector nhúng để tìm kiếm các tài liệu thực tương tự.

4. Chain-of-Note: Đây là phương pháp tạo ra một chuỗi ghi chú cho các tài liệu truy xuất để đánh giá mức độ liên quan của chúng. Phương pháp này không chỉ xác định nội dung phù hợp mà còn giúp mô hình xử lý các truy vấn bên ngoài dữ liệu huấn luyện.

5. Self-RAG: Mô hình này được đào tạo để tạo ra đầu ra văn bản gồm nhiều đoạn có thể tham khảo từ những nội dung đã tồn tại, giúp quá trình suy luận linh hoạt và chính xác hơn.

Mỗi phương pháp này lại cung cấp những cách tiếp cận riêng biệt để tối ưu hóa hệ thống RAG, hướng đến mục tiêu nâng cao độ chính xác và tính phù hợp của kết quả sản phẩm. Để có thêm thông tin chi tiết về những kỹ thuật này, các bạn có thể tham khảo các hướng dẫn và tài liệu nghiên cứu liên quan.

Hy vọng bài viết này hữu ích cho các bạn trong việc tìm hiểu và ứng dụng các phương pháp Multimodal RAG và cải thiện hệ thống RAG trong các dự án thực tế của mình.
source: viblo