Retrieval Augmented Generation (RAG): Cách hoạt động và ứng dụng của công nghệ AI tiên tiến

1. Meta description (160 ký tự): Retrieval-augmented generation (RAG) là một kiến trúc mô hình AI kết hợp sức mạnh của các mô hình tham số được đào tạo trước với truy xuất bộ nhớ phi tham số, cho phép tạo văn bản dựa trên cả lời nhắc đầu vào và các nguồn kiến thức bên ngoài.

2. Meta keywords: retrieval augmented generation, RAG, AI, mô hình ngôn ngữ, truy xuất thông tin, tạo văn bản, nguồn kiến thức bên ngoài, câu trả lời câu hỏi, tìm kiếm

3. SEO title: retrieval augmented generation (rag): cách hoạt động và ứng dụng của công nghệ ai tiên tiến

- Retrieval-augmented generation (RAG) là một kiến trúc mô hình AI kết hợp sức mạnh của các mô hình tham số được đào tạo trước (như các mô hình dựa trên transformer) với truy xuất bộ nhớ phi tham số.
- RAG cho phép tạo văn bản dựa trên cả lời nhắc đầu vào và các nguồn kiến thức bên ngoài.
- Quá trình hoạt động của mô hình RAG bắt đầu từ truy vấn hoặc lời nhắc của người dùng. Mô hình truy xuất được kích hoạt khi bạn nhập câu hỏi vào trường văn bản GenAI.
- RAG cải thiện độ chính xác, độ tin cậy và tính thông tin của văn bản được tạo ra bằng cách truy xuất dữ liệu hoặc tài liệu liên quan trước khi tạo phản hồi.
- Phương pháp này giúp đảm bảo nội dung được tạo ra phù hợp hơn với ngữ cảnh và chính xác hơn về mặt thông tin.
- Trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên truyền thống, các mô hình ngôn ngữ chỉ tạo ra phản hồi dựa trên các mẫu và thông tin trong dữ liệu đào tạo của chúng.
- Các mô hình RAG được sử dụng trong các hệ thống trả lời câu hỏi để cung cấp phản hồi chính xác hơn và nhận thức được ngữ cảnh cho các truy vấn của người dùng.
- Các hệ thống này có thể được triển khai trong chatbot hỗ trợ khách hàng, trợ lý AI ảo và công cụ tìm kiếm để cung cấp thông tin liên quan cho người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên.

📌 Retrieval-augmented generation (RAG) là một bước tiến quan trọng trong AI, kết hợp sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ với khả năng truy xuất thông tin từ các nguồn bên ngoài. RAG cải thiện đáng kể độ chính xác, tính phù hợp và khả năng trả lời câu hỏi của các hệ thống AI, mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong chatbot, trợ lý ảo và tìm kiếm.

Citations:
[1] https://www.eweek.com/artificial-intelligence/what-is-retrieval-augmented-generation-rag/