Tương lai của AI: RAG kết hợp ngôn ngữ và tìm kiếm

- Khi các chuyên gia gợi ý về giới hạn kỹ thuật sắp tới của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), sự chú ý đổ dồn vào retrieval-augmented generation (RAG) - bước tiến đầy hứa hẹn có thể định nghĩa lại trí tuệ nhân tạo (AI).
- RAG kết hợp truy xuất thông tin với tạo sinh ngôn ngữ tự nhiên, cho phép AI truy cập và kết hợp dữ liệu bên ngoài cụ thể vào phản hồi, giúp chúng hiệu quả và chính xác hơn. 
- Lợi thế chính của RAG so với LLMs là nó dựa hoàn toàn trên bộ dữ liệu độc quyền mà chủ sở hữu RAG có thể kiểm soát, cho phép các ứng dụng mục tiêu hơn.
- Các mô hình RAG tiên tiến kết hợp hiểu ngôn ngữ với truy xuất thông tin thời gian thực, cung cấp câu trả lời chính xác và cập nhật hơn bằng cách truy cập dữ liệu liên quan mới nhất từ các nguồn bên ngoài.
- RAG vượt trội trong các lĩnh vực năng động như tin tức, nghiên cứu và hỗ trợ khách hàng, nơi khả năng kết hợp thông tin mới giúp chúng thích ứng cao và có giá trị trong các tình huống đòi hỏi cập nhật liên tục.
- Một nghiên cứu cho thấy các phiên bản GPT-4 và các chương trình khác được tăng cường bởi RAG hoạt động tốt hơn LLMs tiêu chuẩn khi trả lời các câu hỏi do bác sĩ được chứng nhận viết.
- Ngay cả các LLMs chuyên về y tế như MedPaLM của Google DeepMind vẫn gặp khó khăn với ảo giác và có thể không xử lý chính xác các nhiệm vụ liên quan đến lâm sàng.
- Các mô hình RAG thường được sử dụng để tạo ra các chương trình hỗ trợ kỹ thuật tự vận hành và AI hội thoại.

📌 RAG là bước tiến đầy hứa hẹn trong AI, kết hợp truy xuất thông tin với tạo sinh ngôn ngữ tự nhiên. Nó cho phép AI truy cập dữ liệu bên ngoài, mang lại độ chính xác cao hơn và khả năng thích ứng trong các lĩnh vực năng động. RAG đặc biệt hữu ích trong y tế, nơi các LLMs vẫn gặp khó khăn với ảo giác và xử lý nhiệm vụ lâm sàng.

Citations:
[1] https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2024/the-future-of-ai-rag-combines-language-and-search/