Hướng dẫn Tối ưu hóa Mô hình RAG khi Triển khai lên Production
Bài viết này dành cho những ai đang tìm kiếm phương pháp xây dựng một mô hình LLM (Language Model) để triển khai thực tế.
Ôn Tập cơ bản về Mô hình RAG
Mô hình RAG (Retrieval-Augmented Generation) thực chất không quá phức tạp. Nó được xây dựng dựa trên hệ thống của một LLM, cho phép LLM trả lời câu hỏi bằng thông tin từ chính dữ liệu của bạn. Các kỹ thuật như xử lý dữ liệu mà RAG áp dụng đã xuất hiện từ lâu, bao gồm xử lý văn bản, tìm kiếm ngữ nghĩa, kiến thức đồ thị, mô hình ML cơ bản và cơ sở dữ liệu vector. Chính RAG cho phép LLM truy xuất thông tin từ nhiều nguồn bất kỳ, miễn là bạn có đủ ngân sách.
Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống RAG sẽ tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu để lấy những thông tin liên quan nhất. Sau đó, thông tin được thu thập sẽ được chuyển đến LLM để cho câu trả lời người dùng. Một trong những cách đo lường độ tương quan giữa hai thông tin là tính toán cosine similarity của embedding.
Tuy nhiên, quá trình này có thể gặp phải một số thách thức như:
- Khó khăn trong việc đo lường độ tương quan.
- Tối ưu hóa Chunk: Thông tin trong cơ sở dữ liệu cần được chia nhỏ để so sánh hiệu quả, nhưng việc chia nhỏ như thế nào để vừa đủ chi tiết mà vẫn giữ được ngữ cảnh xung quanh là một bài toán không dễ.
- Theo dõi hiệu suất của mô hình (LLMOps).
- Xử lý các câu hỏi phức tạp từ người dùng.
Để cải thiện hiệu suất của RAG, chúng ta có thể tham khảo 17 phương pháp sau, được chia theo 5 giai đoạn chính:
- Pre-Retrieval: Biến dữ liệu thành các embedding để đưa vào vector store.
- Retrieval: Tìm kiếm thông tin liên quan.
- Post-Retrieval: Xử lý thông tin đã tìm thấy trước khi đưa cho LLM.
- Generation: Để LLM tự tạo câu trả lời từ thông tin đã cung cấp.
- Evaluation: Đánh giá toàn bộ quá trình.
0. Thu thập và Xử lý Dữ liệu Thô
(1) Chuẩn bị Dữ liệu Chất lượng
Dữ liệu cần phải chất lượng cao và đáp ứng các tiêu chí sau:
- Nội dung phong phú và có ngữ cảnh.
- Không chứa thông tin lạc đề, lỗi hoặc nhiễu.
- Đảm bảo cân bằng giữa các loại dữ liệu.
- Không chứa ngôn từ gây tranh cãi hay bảo mật.
1. Indexing và Chunking - Tối ưu hóa Chunk
(2) Tối ưu hóa Chunk
Phương pháp 1: Fixed-size Overlapping Sliding Window
Chia văn bản thành các đoạn cố định dựa trên số ký tự, nhưng có thể dẫn đến việc cắt rời chủ đề.
Phương pháp 2: Recursive Structure Aware Splitting
Phương pháp này cân bằng thử nghiệm giữa vụn thông tin và độ chính xác ngữ nghĩa.
2. Tối ưu Hóa Prompt
(3) Sử dụng System Prompt
Đưa vào một prompt cố định để LLM hiểu hơn về vai trò và ngữ cảnh trả lời. Ví dụ, thêm vào prompt mô tả về phong cách giao tiếp và mục tiêu phản hồi.
3. Post-Retrieval - Cải thiện Chất lượng Đầu vào cho LLM
Thiếu ngữ cảnh có thể dẫn đến hiểu sai thông tin từ LLM.
(4) Sentence Window Retrieval
Bổ sung k câu trước và sau để LLM có cái nhìn tổng quát hơn.
4. Generation và Agents
(5) Lựa chọn LLM và Nhà cung cấp phù hợp
Có sự khác biệt giữa LLM nguồn mở và nguồn đóng, với nhiều lợi ích và hạn chế riêng.
5. Đánh giá Hiệu suất
(6) Sử dụng LLM-as-a-judge
LLM có thể đánh giá chất lượng câu trả lời từ hệ thống, giúp xác định được vấn đề và có hướng điều chỉnh kịp thời.
Kết luận
Quá trình triển khai RAG trong production sẽ có nhiều thử thách và cần kiên nhẫn. Thu thập thông tin phản hồi từ người dùng và tối ưu hóa hệ thống liên tục là điều cần thiết để nâng cao hiệu suất. Những hướng dẫn trên sẽ là nền tảng cho bạn trong việc tối ưu hóa mô hình RAG, hướng tới một hệ thống hoàn hảo hơn.
source: viblo
