So sánh 2 phương pháp nâng cao khả năng của LLM: RAG và tinh chỉnh

• RAG (tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài) là phương pháp kết hợp truy xuất tài liệu liên quan từ cơ sở dữ liệu lớn và tạo ra phản hồi dựa trên thông tin đó. 

• Ứng dụng chính của RAG:
- Tìm kiếm doanh nghiệp: cung cấp câu trả lời chính xác từ lượng kiến thức lớn
- Chatbot: cải thiện độ chính xác bằng cách truy xuất từ cơ sở dữ liệu tương tác trước đó
- Quản lý tri thức: đảm bảo phản hồi luôn cập nhật nhờ truy xuất thông tin mới nhất

• Lợi ích của RAG:
- Độ chính xác và liên quan cao
- Khả năng mở rộng tốt với lượng dữ liệu lớn
- Linh hoạt thích ứng với thông tin mới

• Tinh chỉnh mô hình là quá trình huấn luyện lại mô hình có sẵn trên tập dữ liệu chuyên biệt cho một nhiệm vụ cụ thể.

• Ứng dụng của tinh chỉnh:
- Thực hiện các nhiệm vụ chuyên sâu đòi hỏi kiến thức chuyên ngành
- Đảm bảo tính nhất quán và tuân thủ hướng dẫn cụ thể

• Lợi ích của tinh chỉnh:
- Chuyên môn hóa cho nhiệm vụ cụ thể
- Hiệu suất cao hơn trong lĩnh vực chuyên biệt
- Tùy chỉnh phù hợp nhu cầu doanh nghiệp

• So sánh RAG và tinh chỉnh:
- Khả năng thích ứng: RAG linh hoạt hơn với môi trường dữ liệu động, tinh chỉnh cần đào tạo lại khi có dữ liệu mới
- Độ phức tạp triển khai: RAG phức tạp hơn nhưng linh hoạt, tinh chỉnh đơn giản hơn khi đã thiết lập
- Phù hợp ứng dụng: RAG phù hợp với tìm kiếm doanh nghiệp và hỗ trợ khách hàng, tinh chỉnh phù hợp với nhiệm vụ cần hiệu suất ổn định

• Lựa chọn phương pháp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của ứng dụng. RAG phù hợp với môi trường thông tin thay đổi liên tục, tinh chỉnh phù hợp với nhiệm vụ cần chuyên môn sâu.

• Có nhiều công cụ hỗ trợ cả hai phương pháp như LLamaIndex, Langchain cho RAG và các công cụ nguồn mở cho tinh chỉnh.

📌 RAG phù hợp với dữ liệu động và quy mô lớn, tinh chỉnh tốt cho nhiệm vụ chuyên sâu. Cần xác định mục tiêu rõ ràng và có điểm chuẩn trước khi chọn phương pháp. Nhiều công cụ miễn phí hỗ trợ cả hai cách tiếp cận.

https://thenewstack.io/rag-vs-fine-tuning-models-whats-the-right-approach/