Giới Thiệu Về Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Trong thời đại mà Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) đang trở thành xu hướng chủ đạo, việc khám phá các kỹ thuật đi kèm để tăng cường hiệu suất của chúng là vô cùng quan trọng. Hôm nay, chúng ta sẽ thảo luận về một trong những kỹ thuật nổi bật nhất - Retrieval-Augmented Generation (RAG).

RAG Là Gì?

RAG là sự kết hợp hoàn hảo giữa Natural Language Generation (NLG) - quá trình sinh ngôn ngữ tự nhiên - và Information Retrieval (IR) - kỹ thuật truy xuất thông tin có liên quan từ một tập hợp dữ liệu lớn.

1. Natural Language Generation (NLG)

NLG chủ yếu nhắc đến các mô hình sinh ngôn ngữ, bao gồm cả LLM như ChatGPT, LLama, Bloom, ... NLG cho phép các mô hình này tạo ra văn bản một cách tự nhiên và mạch lạc.

2. Information Retrieval (IR)

IR là quá trình tìm kiếm và truy xuất thông tin có liên quan từ một kho dữ liệu lớn. Khi kết hợp NLG và IR, chúng ta sẽ tận dụng được khả năng học từ ít mẫu (few shot learning) của LLM, cho phép nó trả lời chính xác hơn.

Tại Sao Cần Sử Dụng RAG?

1. Giảm Hiện Tượng Hallucination

Các mô hình LLM thường gặp phải hiện tượng hallucination, tức là trả lời sai nhưng vẫn trình bày với sự tự tin. Sử dụng RAG có thể cung cấp dữ liệu chính xác hơn để hạn chế tình huống này.

2. Đáp Ứng Dữ Liệu Thời Điểm

LLM thường chỉ được đào tạo với dữ liệu cố định, dẫn đến việc không thể trả lời các câu hỏi hiện tại. Với RAG, chúng ta có thể cập nhật dữ liệu mới vào cơ sở dữ liệu tri thức mà không cần đào tạo lại mô hình.

3. Tăng Độ Tin Cậy

Việc sử dụng RAG có thể nâng cao độ tin cậy của mô hình, đặc biệt là trong các lĩnh vực như pháp luật và y tế, nơi thông tin chính xác là cực kỳ quan trọng.

4. Dễ Dàng Quản Lý cho Nhà Phát Triển

Sử dụng RAG giúp các nhà phát triển dễ dàng kiểm soát và đánh giá chất lượng câu trả lời của mô hình mà không cần đến quá nhiều công đoạn tinh chỉnh phức tạp.

5. Tối Ưu Hóa Chi Phí

Thay vì đầu tư nhiều tài nguyên cho việc fine-tune mô hình, RAG cho phép triển khai nhanh chóng hơn và tiết kiệm chi phí đáng kể cho doanh nghiệp.

Cách RAG Hoạt Động

1. Tập Hợp Tài Liệu

Bước đầu tiên là thu thập các tài liệu liên quan đến chủ đề mình cần giải quyết. Tài liệu này có thể ở định dạng Word, PDF, HTML, ...

2. Chia Nhỏ Tài Liệu

Làm việc với dữ liệu để tạo thành các đoạn nhỏ hơn, giúp cho việc truy xuất thông tin hiệu quả hơn. Việc chia nhỏ này cần được thực hiện theo cách tối ưu nhất theo ngữ nghĩa của văn bản.

3. Lưu Trữ Trong Vector Database

Sau bước chia nhỏ, các vector embedding sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector để phục vụ cho việc truy xuất sau này.

4. Thực Hiện Truy Xuất Thông Tin

Thực hiện các loại truy xuất thông tin như tìm kiếm toàn văn, tìm kiếm vector, hoặc kết hợp cả hai nhằm tối ưu hóa kết quả tìm kiếm.

5. Tạo Prompt Tăng Cường

Cuối cùng, thiết kế một prompt để mô hình LLM có thể trả lời câu hỏi dựa trên thông tin đã thu thập.

Kết Luận

RAG là một công cụ mạnh mẽ giúp nâng cao khả năng của LLM trong các ứng dụng thực tiễn. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ thực hành xây dựng một ví dụ cơ bản về RAG sử dụng các framework như Langchain hay Llamaindex. Hãy cùng theo dõi!

source: viblo