Thách thức mới khi triển khai RAG trong ứng dụng AI tạo sinh: quản lý lưu lượng và bảo mật

• RAG (tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài) đang trở thành yếu tố cần thiết trong các ứng dụng AI tạo sinh, giúp nâng cao khả năng chuyên biệt hóa và độ chính xác.

• RAG hoạt động bằng cách tăng cường suy luận AI với thông tin liên quan từ các kho dữ liệu bên ngoài, cung cấp kiến thức chuyên ngành mà không cần đào tạo lại mô hình tổng quát.

• Lợi ích của RAG bao gồm:
- Tạo ra phản hồi phong phú hơn về ngữ cảnh, chính xác và nhất quán về mặt thực tế
- Cải thiện hiệu suất của các ứng dụng AI mở
- Giúp mô hình AI nhỏ gọn và hiệu quả hơn
- Giảm chi phí đào tạo
- Khả năng mở rộng tốt hơn
- Cập nhật dễ dàng hơn
- Đảm bảo thông tin luôn cập nhật theo thời gian thực

• Tuy nhiên, RAG cũng mang lại những thách thức mới:

• Quản lý lưu lượng: 
- RAG có thể gây ra tăng đột biến lưu lượng dữ liệu, dẫn đến tắc nghẽn nếu không được quản lý tốt
- Hiệu suất ứng dụng phụ thuộc vào cả trải nghiệm người dùng và chất lượng thông tin

• Bảo mật và tuân thủ:
- Truy xuất thường yêu cầu truy cập vào cơ sở dữ liệu độc quyền, tăng nguy cơ tấn công tiềm ẩn
- Cần đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật của các nguồn dữ liệu
- Có thể phát sinh vấn đề tuân thủ mới nếu dữ liệu thuộc các ngành được quản lý như tài chính hoặc y tế
- Cần áp dụng cơ chế xác thực và ủy quyền mạnh mẽ, mã hóa dữ liệu

• Chất lượng và tính phù hợp của dữ liệu:
- Hiệu quả của RAG phụ thuộc nhiều vào chất lượng dữ liệu truy xuất
- Dữ liệu kém chất lượng hoặc không liên quan có thể dẫn đến kết quả không chính xác
- Cần đầu tư duy trì nguồn dữ liệu chất lượng cao và cập nhật
- Xây dựng quy trình dữ liệu tự động với kiểm tra chất lượng dự phòng
- Giám sát liên tục hành vi người dùng và phản hồi

• Để triển khai RAG thành công, các nhóm phát triển cần lập kế hoạch kỹ lưỡng và giải quyết hiệu quả các thách thức về quản lý lưu lượng, bảo mật, tối ưu hóa hiệu suất và đảm bảo chất lượng dữ liệu.

📌 RAG mang lại lợi ích lớn cho ứng dụng AI tạo sinh nhưng cũng tạo ra thách thức mới. Để triển khai thành công, cần quản lý tốt lưu lượng, tăng cường bảo mật, tối ưu hiệu suất và đảm bảo chất lượng dữ liệu. Với chuẩn bị kỹ lưỡng, RAG có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của các ứng dụng AI.

https://thenewstack.io/genai-app-builders-must-solve-new-rag-complexity/