Giới Thiệu RAG
Chào mừng bạn đến với bài viết về công nghệ RAG (Retrieval-Augmented Generation). RAG đã trở thành một công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), có vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng khai thác và sử dụng dữ liệu. Bằng cách kết hợp sức mạnh của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và kỹ thuật truy xuất thông tin, RAG mang đến giải pháp tối ưu cho các bài toán xử lý dữ liệu phức tạp.
Hạn Chế Của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)
Trước khi đi sâu vào khái niệm RAG, chúng ta hãy cùng tìm hiểu một số nhược điểm của các mô hình ngôn ngữ lớn:
- Hiện tượng ảo giác (Hallucination): LLM có thể tạo ra câu trả lời tự tin nhưng không chính xác do thiếu thông tin kiểm duyệt.
- Dữ liệu tĩnh (Static Data): LLM chỉ nắm bắt được thông tin trước một thời điểm nhất định, dẫn đến khả năng bị lỗi thời.
- Thiếu kết nối với dữ liệu nội bộ: Không thể truy xuất các thông tin quan trọng từ tài liệu nội bộ của công ty.
- Cần điều chỉnh mô hình (Fine-tuning): Việc tinh chỉnh mô hình để thực hiện các tác vụ cụ thể rất tốn thời gian và công sức.
Tại Sao Chọn RAG?
RAG nổi bật hơn so với phương pháp fine-tuning nhờ tính linh hoạt và khả năng cập nhật dữ liệu liên tục. Thay vì phải đào tạo lại toàn bộ mô hình mỗi khi dữ liệu thay đổi, RAG cho phép sử dụng thông tin mới từ các cơ sở dữ liệu đã cập nhật mà không cần phải huấn luyện lại mô hình, tiết kiệm thời gian và chi phí.
Quy Trình Hoạt Động Của RAG
Pipeline của RAG được chia thành ba giai đoạn chính: Ingestion, Retrieval, và Synthesis.
- Ingestion (Xử Lý và Nạp Dữ Liệu): Chuẩn bị các tài liệu dưới dạng các đoạn nhỏ (chunks) và chuyển đổi sang embedding vector để dễ quản lý.
- Retrieval (Truy Xuất Thông Tin): Lấy ra thông tin liên quan nhất từ chỉ mục dựa trên truy vấn của người dùng, sử dụng các phương pháp như Cosine Similarity hay Euclidean Distance.
- Synthesis (Tổng Hợp): Sử dụng LLM để tạo ra câu trả lời chính xác dựa trên thông tin đã truy xuất.
Những Khái Niệm Quan Trọng Trong RAG
1. Kỹ Thuật Prompt Engineering
Prompt Engineering là quá trình tối ưu hóa các câu lệnh gửi đến các LLM nhằm tạo ra đầu ra mong muốn mà không cần thay đổi mô hình. Kỹ thuật này giúp tạo ra đầu ra chính xác và hiệu quả hơn thông qua việc thiết kế các câu lệnh phù hợp.
2. Tìm Kiếm Vector (Vector Search)
Vector Search là kỹ thuật truy vấn thông tin dựa trên độ tương đồng giữa các vector trong không gian nhiều chiều. Có hai phương pháp chính: Bi-encoder và Cross-encoder. Bi-encoder nhanh và hiệu quả cho tìm kiếm quy mô lớn, trong khi Cross-encoder mang lại độ chính xác cao hơn dù chậm hơn.
3. Cơ Sở Dữ Liệu Vector (Vector Database)
Vector Database là nơi lưu trữ, quản lý và truy vấn các vector embedding. Nó không chỉ hỗ trợ các thao tác CRUD mà còn cung cấp khả năng truy vấn nhanh chóng và hiệu quả. Đây là yếu tố quan trọng trong quy trình truy xuất thông tin của RAG.
Kết Luận
Prompt Engineering, Vector Search và Vector Database là ba yếu tố cốt lõi giúp RAG hoạt động hiệu quả hơn, tối ưu hóa khả năng xử lý dữ liệu. Những công nghệ này không chỉ giúp nâng cao chất lượng phản hồi của hệ thống mà còn thích ứng nhanh với nhu cầu thay đổi của người dùng.
Mong rằng bài viết này đã mang đến cho bạn những kiến thức bổ ích và cái nhìn sâu sắc về RAG trong lĩnh vực AI!
Tài Liệu Tham Khảo:
- Tổng quan RAG
- Prompt Engineering
- Vector Search
- Vector Database
source: viblo
