RAG cho phép các tổ chức đưa AI vào hoạt động – với ít rủi ro hơn so với phương pháp truyền thống LLM cách sử dụng.
Thế hệ tăng cường truy xuất đang trở nên phổ biến hơn khi nhiều doanh nghiệp giới thiệu các giải pháp AI. Các chatbot doanh nghiệp ban đầu đã thấy những sai lầm nguy hiểm và ảo giác.
RAG cho phép các công ty khai thác sức mạnh của LLMs trong khi vẫn tạo ra sản phẩm đầu ra có giá trị dựa trên kiến thức kinh doanh cụ thể của họ.
Thế hệ tăng cường truy xuất là gì?
Kỹ thuật tăng cường thu thập dữ liệu (RAG) trong AI là kỹ thuật kết hợp a) thu thập thông tin bên ngoài có liên quan và b) phản hồi do AI tạo ra, giúp cải thiện độ chính xác và tính liên quan.
Thay vì dựa vào việc tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs ), các phản hồi từ mô hình RAG được thông báo bởi các cơ sở kiến thức do trình xây dựng tác nhân AI quyết định – giống như trang web của công ty hoặc tài liệu chính sách nhân sự.
RAG hoạt động theo hai bước chính:
1. Truy xuất
Mô hình tìm kiếm và truy xuất dữ liệu có liên quan từ các nguồn có cấu trúc hoặc không có cấu trúc (ví dụ: cơ sở dữ liệu, PDF, tệp HTML hoặc các tài liệu khác). Các nguồn này có thể có cấu trúc (ví dụ: bảng) hoặc không có cấu trúc (ví dụ: trang web được chấp thuận).
2. Thế hệ
Sau khi thu thập, thông tin được đưa vào LLM . Các LLM sử dụng thông tin để tạo ra phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên, kết hợp dữ liệu đã được phê duyệt với khả năng ngôn ngữ riêng của nó để tạo ra phản hồi chính xác, giống con người và phù hợp với thương hiệu.
Ví dụ về các trường hợp sử dụng RAG
Mục đích của RAG là gì? Nó cho phép các tổ chức cung cấp thông tin có liên quan, nhiều thông tin và chính xác.
RAG là một cách trực tiếp để giảm thiểu rủi ro không chính xác LLM đầu ra hoặc ảo giác.
Ví dụ 1: Công ty luật
Một công ty luật có thể sử dụng RAG trong hệ thống AI để:
- Tìm kiếm các luật lệ, tiền lệ và phán quyết pháp lý có liên quan từ cơ sở dữ liệu tài liệu trong quá trình nghiên cứu.
- Tạo bản tóm tắt vụ án bằng cách trích xuất những sự kiện quan trọng từ hồ sơ vụ án và các phán quyết trước đây.
- Tự động cung cấp cho nhân viên những thông tin cập nhật về quy định có liên quan.
Ví dụ 2: Công ty môi giới bất động sản
Một công ty môi giới bất động sản có thể sử dụng RAG trong hệ thống AI để:
- Tóm tắt dữ liệu từ lịch sử giao dịch bất động sản và số liệu thống kê tội phạm trong khu vực.
- Trả lời các câu hỏi pháp lý về giao dịch bất động sản bằng cách trích dẫn luật và quy định về bất động sản tại địa phương.
- Tối ưu hóa quy trình thẩm định bằng cách lấy dữ liệu từ báo cáo tình trạng tài sản, xu hướng thị trường và doanh số bán hàng trước đây.
Ví dụ 3: Cửa hàng thương mại điện tử
Một doanh nghiệp thương mại điện tử có thể sử dụng RAG trong hệ thống AI để:
- Thu thập thông tin sản phẩm, thông số kỹ thuật và đánh giá từ cơ sở dữ liệu của công ty để đưa ra khuyến nghị sản phẩm được cá nhân hóa.
- Truy xuất lịch sử đơn hàng để tạo ra trải nghiệm mua sắm tùy chỉnh theo sở thích của người dùng.
- Tạo các chiến dịch email có mục tiêu bằng cách thu thập dữ liệu phân khúc khách hàng và kết hợp dữ liệu đó với các mẫu mua hàng gần đây.
Lợi ích của RAG
Như bất kỳ ai đã từng hỏi ChatGPT hoặc Claude đều biết, LLMs được tích hợp các biện pháp bảo vệ tối thiểu.
Nếu không có sự giám sát thích hợp, chúng có thể tạo ra thông tin không chính xác hoặc thậm chí có hại, khiến chúng không đáng tin cậy khi triển khai trong thế giới thực.
RAG đưa ra giải pháp bằng cách dựa trên các nguồn dữ liệu đáng tin cậy và cập nhật, giúp giảm đáng kể những rủi ro này.
Ngăn ngừa ảo giác và sự không chính xác
Các mô hình ngôn ngữ truyền thống thường tạo ra ảo giác — những phản hồi nghe có vẻ thuyết phục nhưng thực tế lại không chính xác hoặc không liên quan.
RAG làm giảm ảo giác bằng cách dựa trên các nguồn dữ liệu đáng tin cậy và có liên quan chặt chẽ để đưa ra phản ứng.
Bước truy xuất đảm bảo mô hình tham chiếu thông tin chính xác và cập nhật, giúp giảm đáng kể khả năng xuất hiện ảo giác và tăng độ tin cậy.
Lấy thông tin cập nhật
Trong khi LLMs là một công cụ mạnh mẽ cho nhiều nhiệm vụ, nhưng chúng không thể cung cấp thông tin chính xác về thông tin hiếm hoặc mới nhất – bao gồm cả kiến thức kinh doanh chuyên biệt.
Nhưng RAG cho phép mô hình lấy thông tin thời gian thực từ bất kỳ nguồn nào, bao gồm trang web, bảng biểu hoặc cơ sở dữ liệu.
Điều này đảm bảo rằng, chỉ cần nguồn thông tin chính xác được cập nhật, mô hình sẽ phản hồi bằng thông tin mới nhất.
Giao tiếp trong bối cảnh phức tạp
Một điểm yếu khác của truyền thống LLM sử dụng là mất thông tin theo ngữ cảnh. LLMs khó duy trì ngữ cảnh trong các cuộc trò chuyện dài hoặc phức tạp. Điều này thường dẫn đến phản hồi không đầy đủ hoặc rời rạc.
Nhưng mô hình RAG cho phép nhận biết ngữ cảnh bằng cách lấy thông tin trực tiếp từ các nguồn dữ liệu được liên kết ngữ nghĩa.
Với thông tin bổ sung nhắm cụ thể vào nhu cầu của người dùng – giống như chatbot bán hàng được trang bị danh mục sản phẩm – RAG cho phép các tác nhân AI tham gia vào các cuộc trò chuyện theo ngữ cảnh.
RAG hoạt động như thế nào?
1. Tải lên tài liệu
Đầu tiên, người xây dựng tải một tài liệu hoặc tệp lên thư viện của tác nhân AI. Tệp có thể là trang web, PDF hoặc định dạng được hỗ trợ khác, tạo thành một phần cơ sở kiến thức của AI.
2. Chuyển đổi tài liệu
Vì có nhiều loại tệp – PDF, trang web, v.v. – nên hệ thống sẽ chuyển đổi các tệp này thành định dạng văn bản chuẩn, giúp AI xử lý và truy xuất thông tin có liên quan dễ dàng hơn.
3. Phân chia và lưu trữ
Tài liệu đã chuyển đổi sau đó được chia thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hoặc các khối. Các khối này được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, cho phép tác nhân AI tìm kiếm và truy xuất các phần có liên quan một cách hiệu quả trong quá trình truy vấn.
4. Truy vấn của người dùng
Sau khi thiết lập cơ sở kiến thức, người dùng có thể hỏi tác nhân AI một câu hỏi. Truy vấn được xử lý bằng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu người dùng đang hỏi gì.
5. Truy xuất kiến thức
Tác nhân AI sẽ tìm kiếm qua các khối đã lưu trữ, sử dụng thuật toán truy xuất để tìm ra những thông tin có liên quan nhất từ các tài liệu đã tải lên có thể trả lời câu hỏi của người dùng.
6. Thế hệ
Cuối cùng, tác nhân AI sẽ tạo ra phản hồi bằng cách kết hợp thông tin thu thập được với khả năng của mô hình ngôn ngữ, tạo ra câu trả lời mạch lạc, chính xác theo ngữ cảnh dựa trên truy vấn và dữ liệu thu thập được.
Tính năng RAG nâng cao
Nếu bạn không phải là nhà phát triển, bạn có thể ngạc nhiên khi biết rằng không phải tất cả RAG đều được tạo ra như nhau.
Các hệ thống khác nhau sẽ xây dựng các mô hình RAG khác nhau, tùy thuộc vào nhu cầu, trường hợp sử dụng hoặc khả năng kỹ năng của chúng. Một số nền tảng AI sẽ cung cấp các tính năng RAG nâng cao có thể nâng cao hơn nữa độ chính xác và độ tin cậy của phần mềm AI của bạn.
Phân đoạn ngữ nghĩa so với phân đoạn ngây thơ
Chia nhỏ một cách ngây thơ là khi một tài liệu được chia thành các phần có kích thước cố định, giống như việc cắt văn bản thành các phần gồm 500 từ, bất kể ý nghĩa hay ngữ cảnh.
Mặt khác, Semantic chunking chia tài liệu thành các phần có ý nghĩa dựa trên nội dung. Nó xem xét các ngắt tự nhiên, như đoạn văn hoặc chủ đề, đảm bảo rằng mỗi phần chứa một thông tin mạch lạc.
Trích dẫn bắt buộc
Đối với các ngành tự động hóa các cuộc hội thoại có rủi ro cao bằng AI – như tài chính hoặc chăm sóc sức khỏe – trích dẫn có thể giúp tạo dựng lòng tin ở người dùng khi tiếp nhận thông tin.
Các nhà phát triển có thể hướng dẫn mô hình RAG của họ cung cấp trích dẫn cho bất kỳ thông tin nào được gửi đi.
Ví dụ, nếu một nhân viên yêu cầu chatbot AI cung cấp thông tin về phúc lợi sức khỏe, chatbot có thể phản hồi và cung cấp liên kết đến tài liệu phúc lợi nhân viên có liên quan.
Xây dựng một tác nhân AI RAG tùy chỉnh
Kết hợp sức mạnh của công nghệ mới nhất LLMs với kiến thức doanh nghiệp độc đáo của bạn.
Botpress là một nền tảng chatbot AI linh hoạt và có thể mở rộng vô tận. Nó cho phép người dùng xây dựng bất kỳ loại tác nhân AI hoặc chatbot nào cho bất kỳ trường hợp sử dụng nào – và nó cung cấp hệ thống RAG tiên tiến nhất trên thị trường.
Tích hợp chatbot của bạn vào bất kỳ nền tảng hoặc kênh nào hoặc chọn từ thư viện tích hợp được xây dựng sẵn của chúng tôi. Bắt đầu với hướng dẫn từ Botpress Kênh YouTube hoặc các khóa học miễn phí từ Botpress Academy .
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.
Mục lục
Chia sẻ điều này trên:
.svg)
