Khám phá cách RAG hoạt động, ứng dụng và hạn chế của nó trong AI tạo sinh

• RAG (tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài) là một kỹ thuật mạnh mẽ giúp cải thiện độ chính xác của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và giảm thiểu ảo giác AI.

• Khác với các chatbot AI tạo sinh thông thường chỉ dựa vào kiến thức nội bộ, RAG tham khảo các nguồn bên ngoài để nâng cao chất lượng và độ chính xác của câu trả lời.

• IBM định nghĩa RAG là một framework AI để truy xuất thông tin từ cơ sở kiến thức bên ngoài, đảm bảo LLM có quyền truy cập vào thông tin chính xác và cập nhật nhất.

• RAG hoạt động như một trợ lý nghiên cứu đáng tin cậy, giúp LLM đưa ra câu trả lời đáng tin cậy và phù hợp hơn về độ mới của thông tin và độ chính xác tổng thể.

• Bên trong, RAG dựa vào hai yếu tố chính: bộ truy xuất (retriever) và bộ tạo sinh (generator). Bộ truy xuất tìm kiếm thông tin liên quan từ kho kiến thức, trong khi bộ tạo sinh sử dụng thông tin đó để tạo ra câu trả lời.

• RAG phân tích kỹ lưỡng truy vấn của người dùng, sau đó sử dụng bộ truy xuất để tìm kiếm thông tin liên quan nhất từ cơ sở dữ liệu. Thông tin này được cung cấp cho LLM làm nguồn tham khảo để tạo ra câu trả lời.

• Ví dụ, khi được hỏi về những phát triển mới nhất trong lĩnh vực máy tính lượng tử, ChatGPT có thể sử dụng RAG để tìm kiếm thông tin mới nhất từ các nguồn đáng tin cậy trước khi tạo ra câu trả lời.

• RAG mở ra nhiều khả năng mới cho các ứng dụng AI tạo sinh, cho phép người dùng tương tác với kho dữ liệu một cách thông minh hơn.

• Các ứng dụng của RAG bao gồm trợ lý AI y tế, tư vấn tài chính, hỗ trợ khách hàng, đào tạo nhân viên và hỗ trợ lập trình viên.

• Tuy nhiên, RAG cũng có một số hạn chế. Chất lượng câu trả lời phụ thuộc vào chất lượng của cơ sở kiến thức. Sai lệch hoặc lỗi trong nguồn dữ liệu có thể dẫn đến thông tin sai lệch.

• Việc hiểu chính xác ý định của người dùng cũng là một thách thức đối với các mô hình RAG. Nghiên cứu của OpenAI cho thấy ngay cả LLM tiên tiến cũng gặp khó khăn với các tác vụ đòi hỏi lập luận phức tạp.

• Duy trì cơ sở kiến thức luôn cập nhật là một thách thức liên tục, khi lượng dữ liệu toàn cầu tăng gấp đôi cứ sau 2 năm theo ước tính của McKinsey.

• Mặc dù có những hạn chế, RAG vẫn là một bước tiến quan trọng đối với LLM. Các cải tiến trong việc quản lý cơ sở kiến thức và nâng cao khả năng hiểu ngữ cảnh có thể giúp khắc phục những hạn chế này trong tương lai gần.

📌 RAG là công nghệ quan trọng giúp tăng độ chính xác của LLM bằng cách truy xuất thông tin từ nguồn bên ngoài. Mặc dù còn hạn chế, RAG mở ra nhiều ứng dụng mới cho AI tạo sinh trong y tế, tài chính và hỗ trợ khách hàng. Cải tiến liên tục sẽ giúp RAG ngày càng đáng tin cậy hơn.

https://www.digit.in/features/general/how-rag-boosts-llm-accuracy-to-limit-ai-hallucination.html