Retrieval-augmented generation, step by step

- Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trong doanh nghiệp chia thành hai loại: tự động hóa nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ và xử lý thông tin nội bộ công ty.
- Việc sử dụng LLM công cộng như ChatGPT có thể không phù hợp với việc xử lý tài liệu nội bộ vì lý do bảo mật và dữ liệu đào tạo không bao gồm thông tin nội bộ.
- Kỹ thuật tạo sinh tăng cường bằng việc truy xuất dữ liệu (RAG) giúp tăng cường LLM bằng dữ liệu bên ngoài, cung cấp kiến thức và ngữ cảnh cần thiết cho mô hình để tạo ra kết quả chính xác và hữu ích.
- RAG là một phương pháp thực tiễn và hiệu quả để sử dụng LLMs trong doanh nghiệp.
- Quá trình RAG bao gồm bốn bước: nhập liệu tài liệu vào cơ sở dữ liệu vector, đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, tăng cường câu hỏi bằng dữ liệu truy xuất và tạo ra câu trả lời từ LLM.
- RAG giúp đảm bảo mô hình tạo ra câu trả lời liên quan và chính xác, đồng thời ngăn chặn câu trả lời ngẫu nhiên hoặc vô nghĩa.
- Các ứng dụng của RAG rất đa dạng, bao gồm cải thiện chất lượng trả lời trong hệ thống trả lời câu hỏi, tăng cường trải nghiệm người dùng trong thương mại điện tử, hỗ trợ trong ngành y tế và pháp lý.
- Để nhập liệu tài liệu vào cơ sở dữ liệu vector, cần trích xuất văn bản, chia nhỏ thành tokens và tạo vectors từ tokens.
- LangChain là một framework hỗ trợ xây dựng ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ, giúp kết nối với nguồn dữ liệu và xử lý dữ liệu và phản hồi từ mô hình.
- Ví dụ đơn giản về RAG sử dụng Python, LangChain và mô hình chat của OpenAI, cho phép đặt câu hỏi và nhận câu trả lời dựa trên nội dung tài liệu.

📌 Giới thiệu về kỹ thuật RAG, một phương pháp mới để tăng cường mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với dữ liệu bên ngoài như tài liệu công ty. RAG giúp mô hình cung cấp kết quả chính xác và hữu ích cho trường hợp sử dụng cụ thể. Quá trình RAG bao gồm 4 bước chính: nhập liệu tài liệu vào cơ sở dữ liệu vector, đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, tăng cường câu hỏi với dữ liệu truy xuất và tạo ra câu trả lời từ LLM. RAG cũng giúp ngăn chặn câu trả lời ngẫu nhiên hoặc không liên quan. Bài viết cũng giới thiệu về LangChain, một framework hỗ trợ xây dựng ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ, và cung cấp một ví dụ đơn giản về cách thiết lập một hệ thống RAG sử dụng Python và OpenAI.