Kiến trúc RAG: Giải pháp vượt qua giới hạn của các mô hình ngôn ngữ lớn
- RAG (retrieval augmented generation) là một framework kiến trúc sử dụng cơ sở dữ liệu vector để khắc phục các hạn chế của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như dữ liệu huấn luyện lỗi thời, thiếu ngữ cảnh đặc thù của tổ chức và các ảo giác của AI.
- Theo Gartner, đến năm 2026, các mô hình AI đa phương thức với đa dạng định dạng dữ liệu và phương tiện sẽ chiếm ưu thế trong 6/10 giải pháp AI.
- Ngoài RAG, một giải pháp phổ biến khác để giải quyết hạn chế của LLM là fine-tuning - tinh chỉnh mô hình có sẵn bằng cách huấn luyện thêm. Doanh nghiệp có thể tinh chỉnh LLM theo nhu cầu hoặc định kỳ.
- RAG cho phép các công ty cải thiện LLM mà không cần huấn luyện lại, bằng cách kết nối LLM với các cơ sở dữ liệu bên ngoài trước khi tạo phản hồi cho một lời nhắc hoặc truy vấn.
- Kiến trúc RAG giúp tăng cường LLM với thông tin cập nhật và có liên quan, đồng thời giảm thiểu các hạn chế như dữ liệu lỗi thời và thiếu ngữ cảnh.
- Với RAG, các doanh nghiệp có thể tận dụng sức mạnh của LLM và bổ sung kiến thức đặc thù, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất và độ chính xác của các ứng dụng AI thời gian thực.
📌 RAG là một giải pháp hiệu quả giúp khắc phục hạn chế của các mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép tích hợp cơ sở dữ liệu vector để bổ sung thông tin cập nhật và ngữ cảnh cho LLM. Với RAG, 60% giải pháp AI đa phương thức sẽ đạt hiệu suất vượt trội vào năm 2026.
Citations:
[1] https://thenewstack.io/how-rag-architecture-overcomes-llm-limitations/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
