RAG: รู้จักเทคนิคการทำ AI Apps ที่ฉลาดมากกว่าเดิมกัน

เคยรู้สึกไหมว่า แม้แชทบอทที่มีการนำ LLM (Large Language Model – LLM) มาใช้ด้วย จะสามารถตอบคำถามได้ดี ดูเหมือนมนุษย์มากขึ้นกว่าเมื่อก่อน แต่บางครั้งก็มีพลาด หรือตอบไม่ตรงประเด็น ตอบไม่ตรงกับที่เราต้องการ

นั่นเป็นเพราะระบบที่ใช้ Model เหล่านี้อาศัยข้อมูลที่เรียนรู้มาตั้งแต่แรกเท่านั้น ซึ่งอาจจะเก่าหรือไม่ตรงกับความต้องการของพวกเรา โดยเฉพาะถ้าเราต้องการนำมันมาทำงานกับข้อมูลเฉพาะในธุรกิจ ในองค์กรของเราก็ยิ่งแล้วใหญ่เลย

วันนี้พลจะมาแนะนำเทคนิคเจ๋งๆ ที่ชื่อว่า Retrieval-Augmented Generation (RAG) ที่จะช่วยเพิ่มพลังให้ LLM ของพวกเรา ฉลาดขึ้น ปรับตัวได้ และตอบสนองความต้องการได้ดียิ่งขึ้นครับ

LLM คืออะไร?

LLM คือโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์ที่ถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลมหาศาล เปรียบได้กับการที่เราเอาคนๆ หนึงเข้าไปอยู่ในอีกมิติเวลาที่เวลาวิ่งช้าสุดๆ ทำให้มีเวลาสามารถเรียนรู้ภาษาต่างๆ อ่านและเข้าใจข้อมูล และการสร้างข้อความ และทำภารกิจต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษาที่มนุษย์อย่างเราๆ ใช้สื่อสารกันได้

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ LLM ถูกฝึกฝนอาจจะเก่าหรือไม่ครอบคลุมทุกด้าน ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้อาจคลาดเคลื่อน และไม่ตรงความต้องการหน่ะสิ

RAG เข้ามาช่วยแก้ปัญหานี้ครับ

RAG คืออะไร?

หากเรามองแอพพลัง AI (Intelligence App, AI App, Copilot ก็อยู่ในกลุ่มนี้นะ) เป็นเพื่อนที่โคตรฉลาดที่สุดคนหนึ่ง ประมาณว่ารู้ทุกอย่างในอินเตอร์เน็ต แต่จู่ๆ ครูก็เดินมาบอกให้มันไปพรีเซ้นท์งานหน้าห้อง มันก็อาจจะพรีเซ้นต์ด้วยข้อมูลผิดๆ หรือคนละเรื่องก็ได้

แบบนี้ เราสามารถช่วยมันได้ ด้วยการเตรียมโพย หรือข้อมูลเอาไปให้มันถือดูหน้าห้องใช่ไหมครับ

นี่แหละคือแนวคิด คือ concept ของ RAG – Retrieval-Augmented Generation

ในทางเทคนิค RAG คือการผสมผสานระหว่าง 2 ระบบ

• ระบบสืบค้นข้อมูล (Information Retrieval)
• ระบบสร้างข้อความ (Text Generation)

โดยระบบสืบค้นข้อมูลจะทำหน้าที่หาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคำถาม (Prompt) จากแหล่งความรู้ที่เชื่อถือได้ (Knowledge Base) เช่น บทความภายในองค์กร ไฟล์เอกสารใน Server หรือ Cloud ไม่ก็ระบบฐานข้อมูล จากนั้น นำข้อมูลที่ได้มาป้อนให้กับระบบสร้างข้อความ (LLM ทำส่วนนี้) เพื่อให้ได้คำตอบจาก LLM ที่แม่นยำและตรงกับความต้องการมากขึ้น

RAG มีประโยชน์อย่างไรกับแอปพลิเคชัน?

เทคนิค RAG มีประโยชน์หลายอย่าง โดยเฉพาะกับเจ้าของธุรกิจหรือผู้ที่ใช้งานแอปพลิเคชัน LLM ดังนี้

1. คำตอบที่แม่นยำและทันสมัย: RAG ช่วยให้ LLM สามารถเข้าถึงข้อมูลล่าสุด ช่วยลดข้อผิดพลาดในการตอบคำถามที่อิงจากข้อมูลเก่า
2. ลดโอกาสในการตอบคำตอบที่ผิด (Hallucination): LLM บางครั้งอาจสร้างคำตอบขึ้นมาเองโดยอิงจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง หรือที่พลชอบเรียกมันว่า “อาการเพ้อของ AI” RAG ช่วยลดปัญหานี้ โดยนำข้อมูลที่น่าเชื่อถือมาใช้ร่วมในการสร้างคำตอบครับ
3. ตอบคำถามเฉพาะทางได้ดีขึ้น: RAG สามารถดึงข้อมูลจากแหล่งความรู้เฉพาะทางภายในองค์กรของคุณ ทำให้ LLM ตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจได้อย่างแม่นยำ
4. ระบบดูแลลูกค้าอัจฉริยะ (Chatbot): Chatbot ที่ใช้ RAG สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับสินค้า บริการ หรือแก้ไขปัญหาเบื้องต้น ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
5. ระบบค้นหาภายในองค์กร: RAG สามารถช่วยพัฒนาระบบค้นหาภายในองค์กร โดยดึงข้อมูลที่ ตรงกับความต้องการของผู้ใช้งาน มาแสดงผลลัพธ์

RAG เหมาะกับใคร?

เทคนิค RAG เหมาะกับเจ้าของธุรกิจ หรือผู้พัฒนาแอปพลิเคชัน LLM ที่ต้องการ

• ยกระดับความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของระบบ
• ให้ระบบสามารถตอบสนองความต้องการที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น
• ลดเวลาในการดูแลและแก้ไขข้อมูลภายในระบบ LLM

RAG คืออีกเทคนิคหนึ่ง ในฝั่งเทคโนโลยี AI ที่จะช่วยให้ธุรกิจของพวกเรา สามารถทำงานได้อย่างดูฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น สามารถติดตามอัพเดตข้อมูลเรื่อง RAG และข่าวคราว AI จากพลได้ในช่องทางต่อไปนี้ได้เลยครับ

1. 🎥 Youtube: https://www.youtube.com/teerasej
2. Facebook: https://www.facebook.com/nextflow
3. Tiktok: https://www.tiktok.com/@teerasej