RAG (Retrieval-Augmented Generation) คืออะไร?

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลข่าวสารล้นหลาม หลายคนคงคุ้นเคยกับ "โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models - LLMs)" เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) อัจฉริยะที่สามารถสร้างข้อความ แปลภาษา เขียนเนื้อหาต่างๆ หรือค้นหาแนวคิดใหม่ๆ ได้อย่างน่าทึ่ง แต่โมเดล LLM บางครั้งก็สร้างข้อความที่ผิดพลาดหรือไม่ตรงประเด็น เกิดอาการภาพหลอน (Hallucination) หรือสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง เพื่อแก้ปัญหาที่ท้าทาย RAG (Retriveval-Augmented Generation) จึงเป็นวิธีหนึ่งที่เข้ามาเติมเต็มจุดอ่อนเหล่านี้

RAG คืออะไร?

พูดง่ายๆ ก็คือ เป็นกระบวนการที่ผสมผสาน LLM กับระบบการดึงข้อมูล/การค้นคืนข้อมูล (data retrieval) จากแหล่งข้อมูลภายต่างๆ (data sources) เปรียบเสมือนมีสมองกล + ห้องสมุดอัจฉริยะ ที่ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างข้อความที่ทั้ง แม่นยำ น่าเชื่อถือ และตรงประเด็น

ลองจิตนาการดูว่า...

• ต้องการเขียนบนความสรุปประเด็น แต่อยากได้ข้อมูลที่ถูกต้องและครบถ้วน RAG จะค้นหาข้อมูลจากแหล่งอ้างอิงที่เชื่อถือได้ มาประกอบกับความรู้ที่มีอยู่ ช่วยให้เขียนบทความได้อย่างมั่นใจ
• พูดคุยกับแชทบอท เพื่อสอบถามเกี่ยวกับโปรโมชั่นและสั่งซื้อสินค้า RAG จะดึงที่เกี่ยวข้องมาตอบ ช่วยให้ได้คำตอบที่ตรงประเด็นและเป็นประโยชน์ ไม่วกไปวนมา
• ต้องการสรุปเอกสารรายงานประจำปี RAG จะช่วยค้นหาประเด็นสำคัญ ข้อมูลเชิงลึก และข้อสรุปได้อย่างกระชับ เข้าใจง่าย และตรงประเด็น

RAG มีองค์ประกอบอะไรบ้าง?

1. แหล่งข้อมูล (Data Sources): แหล่งข้อมูลเป็นจุดเริ่มต้นที่ RAG ใช้ในการสร้างข้อความ ข้อมูลเหล่านี้สามารถมาจากหลายแหล่ง เช่น ฐานข้อมูล, เอกสาร, เว็บไซต์ หรือแหล่งข้อมูลอื่นๆ
2. การแบ่งชุดข้อมูล (Data Chunking): ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นชิ้นเล็กๆ เพื่อให้ง่ายต่อการประมวลผล การทำเช่นนี้ช่วยให้ RAG สามารถเข้าถึงและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็ว
3. Document Embeddings: Embeddings เป็นการแปลงข้อมูลเป็นเวกเตอร์ทางคณิตศาสตร์ ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถวัดความคล้ายคลึงกันระหว่างข้อมูลได้ ทำให้การค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องมีความแม่นยำมากขึ้น
4. Vector Database: ฐานข้อมูลเวกเตอร์ใช้เก็บข้อมูลที่ถูกแปลงเป็น embeddings เพื่อให้สามารถค้นหาและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็ว
5. User Query / Prompt: ข้อความหรือคำถามที่ผู้ใช้ป้อนเข้ามาเป็นจุดเริ่มต้นในการทำงานของ RAG ข้อความนี้จะถูกใช้ในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลเวกเตอร์
6. Language Model Generation: หลังจากที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องถูกดึงมาจากฐานข้อมูลเวกเตอร์แล้ว Language Model จะใช้ข้อมูลเหล่านั้นในการสร้างข้อความที่ตอบสนองต่อคำถามหรือข้อความที่ผู้ใช้ป้อนเข้ามา

RAG ทำงานอย่างไร?

การทำงานของ RAG สามารถสรุปได้ดังนี้:

1. รับข้อความหรือคำถามจากผู้ใช้ (User Query / Prompt): ผู้ใช้ป้อนข้อความหรือคำถามเข้ามา ระบบจะรับข้อมูลนี้เป็นจุดเริ่มต้นในการทำงาน
2. ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (Retrieval): ระบบจะใช้ embeddings เพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลเวกเตอร์
3. รวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (Augmentation): ข้อมูลที่ถูกค้นหามาจะถูกนำมารวมเข้ากับข้อความหรือคำถามที่ผู้ใช้ป้อนเข้ามา
4. สร้างข้อความ (Generation): Language Model จะใช้ข้อมูลที่รวมกันนี้ในการสร้างข้อความที่ตอบสนองต่อคำถามหรือข้อความของผู้ใช้

RAG เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยเพิ่มศักยภาพให้กับ Language Models ช่วยให้การสร้างข้อความมีความแม่นยำและน่าเชื่อถือมากขึ้น ด้วยการผสานรวมการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องและการสร้างข้อความ ทำให้ RAG เป็นเครื่องมือที่สำคัญสำหรับการพัฒนา AI ในยุคปัจจุบัน