Liệu kỷ nguyên mới của LLM với cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ có chấm dứt thời đại của RAG?

- Google Gemini 1.5 Pro, ra mắt vào tháng 2 năm 2024, đã thiết lập kỷ lục với cửa sổ ngữ cảnh dài nhất từ trước đến nay là 1 triệu token, tương đương với 1 giờ video hoặc 700,000 từ.
- Hiệu suất ấn tượng của Gemini trong việc xử lý các ngữ cảnh dài đã khiến một số người tuyên bố rằng "RAG đã chết". LLMs hiện đã là những công cụ truy xuất rất mạnh, vậy tại sao còn phải dành thời gian để xây dựng một công cụ truy xuất yếu và đối mặt với các vấn đề liên quan đến RAG như phân mảnh, nhúng và lập chỉ mục?
- Cửa sổ ngữ cảnh mở rộng đã khởi đầu một cuộc tranh luận: Với những cải tiến này, liệu RAG có còn cần thiết không? Hay có thể sớm trở nên lỗi thời?
- RAG hoạt động dựa trên một cách tiếp cận lai, cho phép mô hình sử dụng thông tin cập nhật từ các nguồn bên ngoài, giúp LLMs tạo ra các phản hồi chính xác và thông tin hơn.
- Việc mở rộng cửa sổ ngữ cảnh trong LLMs có thể cung cấp cho mô hình cái nhìn sâu sắc hơn, nhưng cũng đem lại thách thức như chi phí tính toán cao hơn và hiệu quả thấp hơn. RAG giải quyết những thách thức này bằng cách chỉ truy xuất thông tin liên quan nhất, giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác.
- Bên cạnh việc sử dụng cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn, một phương án thay thế cho RAG là tinh chỉnh, tuy nhiên, việc tinh chỉnh có thể tốn kém và phức tạp.

📌 Google Gemini 1.5 Pro với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token đã đặt ra câu hỏi về tương lai của RAG trong bối cảnh LLMs ngày càng mạnh mẽ trong việc xử lý và tích hợp ngữ cảnh rộng. Mặc dù RAG vẫn có vai trò trong việc tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác, nhưng sự phát triển của LLMs có thể làm giảm dần sự phụ thuộc vào RAG.

Citations:
[1] https://thenewstack.io/do-enormous-llm-context-windows-spell-the-end-of-rag/