A Simple Guide To Retrieval Augmented Generation Language Models
- Retrieval Augmented Generation (RAG) là một framework được thiết kế để cải thiện độ tin cậy của các mô hình ngôn ngữ bằng cách lấy thông tin liên quan và cập nhật trực tiếp cho từng truy vấn người dùng.
- RAG giúp giảm thiểu "hallucinations", một hiện tượng thường thấy ở các mô hình ngôn ngữ như ChatGPT, khi nó cung cấp thông tin không chính xác hoặc lỗi thời.
- Semantic search, khác với tìm kiếm theo từ khóa, sử dụng text embeddings để hiểu ý nghĩa thực sự của truy vấn và tạo kết quả tìm kiếm liên quan hơn đến truy vấn gốc.
- RAG kết hợp thành phần retriever, chịu trách nhiệm tìm kiếm thông tin phù hợp từ cơ sở dữ liệu dựa trên vector thu được từ text embedding, và thành phần generator, chuyển đổi thông tin lấy được thành nội dung dễ đọc cho người dùng.
- Meta đã tiến hành nghiên cứu và đề xuất RAG nhằm nâng cao khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) của các mô hình ngôn ngữ lớn, và RAG đã được chứng minh là vượt trội so với các mô hình ngôn ngữ tiêu chuẩn trong việc giải quyết các nhiệm vụ đòi hỏi kiến thức sâu rộng.
📌 RAG đem lại cải tiến đáng kể cho các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách tích hợp thông tin ngoại vi và cung cấp câu trả lời thông tin đầy đủ và chính xác hơn. Điều này giải quyết vấn đề thông tin lỗi thời và nâng cao khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo tiền đề cho các ứng dụng AI thông minh hơn trong tương lai.