RAG là gì? LLM chính xác và đáng tin cậy hơn

  • RAG, viết tắt của Retrieval-Augmented Generation, là một framework AI dùng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó giúp cải thiện độ chính xác và phong phú của nội dung do các mô hình ngôn ngữ (LLMs) tạo ra.
  • Framework này kết hợp mô hình truy xuất thông tin và mô hình tạo sinh, cho phép sản xuất văn bản chính xác và giàu thông tin từ cơ sở dữ liệu rộng lớn.
  • RAG giải quyết hạn chế của các mô hình ngôn ngữ cơ sở được huấn luyện ngoại tuyến trên các bộ dữ liệu đa ngành và không cập nhật thông tin mới sau khi đào tạo, giúp chúng linh hoạt hơn và hiệu quả hơn trong các ứng dụng cụ thể ngành.
  • So với các mô hình tạo văn bản truyền thống, RAG đã cho thấy nhiều lợi thế đáng kể và đạt được hiệu suất hàng đầu trong nhiều nhiệm vụ NLP.
  • RAG đối mặt với hai vấn đề chính: thông tin đào tạo lỗi thời và giới hạn bối cảnh văn bản của các LLMs. Kết hợp truy xuất thông tin hiện tại, vector hóa, tăng cường thông tin thông qua tìm kiếm tương đồng vector, và tạo sinh AI giúp kết quả chính xác hơn.

📌 RAG được phát triển bởi Facebook (nay là Meta) AI Research, đã cải thiện đáng kể chất lượng và tính chính xác của các LLMs thông qua việc kết hợp truy xuất thông tin và tạo sinh ngôn ngữ. Công cụ này giúp đối phó với thông tin lỗi thời và giới hạn văn bản của LLM, nhờ đó tạo ra kết quả chính xác, ngắn gọn và căn cứ vào sự thật hơn. RAG không chỉ là một bước tiến cho NLP mà còn cho thấy tiềm năng trong việc tạo ra thông tin cập nhật và đáng tin cậy, đặc biệt trong những tình huống đòi hỏi thông tin cụ thể và chính xác theo ngành.

Thảo luận

© Sóng AI - Tóm tắt tin, bài trí tuệ nhân tạo