ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โมเดลภาษาแบบขนาดใหญ่ (LLMs) ได้เปลี่ยนแปลงรูปแบบการมีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยี โดยสามารถสร้างเนื้อหาและตอบคำถามเป็นภาษาธรรมชาติได้ อย่างไรก็ตาม หลายองค์กรพบว่า LLM มาตรฐานมักยังไม่สามารถให้ข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องและเฉพาะเจาะจงต่อองค์กรได้ RAG หรือ Retrieval-Augmented Generation จึงเข้ามาตอบโจทย์นี้
RAG คืออะไร?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) คือเฟรมเวิร์กที่เพิ่มประสิทธิภาพให้กับ LLM ด้วยการเชื่อมต่อโมเดลกับแหล่งข้อมูลทั้งจากภายในและภายนอกองค์กร ต่างจาก LLM ทั่วไปที่ต้องอาศัยข้อมูลการฝึกอบรมเดิมเท่านั้น RAG จะช่วยให้โมเดลค้นหาและอ้างอิงข้อมูลอัปเดตหรือเฉพาะเจาะจงได้แบบเรียลไทม์จากฐานข้อมูล เอกสาร หรือแหล่งออนไลน์ก่อนที่จะสร้างคำตอบ ส่งผลให้ธุรกิจได้รับผลลัพธ์ที่ทันสมัย ตรงประเด็น และคำนึงถึงบริบท—โดยไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่ซ้ำ ๆ
RAG ทำงานอย่างไร?
การทำงานของ RAG มีสองเฟสหลัก คือ การดึงข้อมูลเข้า (ingestion) และการค้นคืนข้อมูล (retrieval) ในเฟสแรก ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ จะถูกจัดทำดัชนีและแปลงเป็นเลขเวกเตอร์ที่เรียกว่า embedding เพื่อให้ระบบค้นหาและเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคำถามของผู้ใช้ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
เมื่อผู้ใช้ส่งคำถาม ระบบจะเริ่มต้นเฟสการค้นคืนข้อมูล โดยค้นหาสาระสำคัญจากข้อมูลที่จัดเก็บไว้มาก่อน จากนั้นจึงสังเคราะห์ออกมาเป็นคำตอบที่ครบถ้วนและแม่นยำ ระบบยังสามารถอ้างอิงแหล่งข้อมูลต้นทางเพื่อความโปร่งใสและสร้างความเชื่อมั่น
ประโยชน์ของ RAG สำหรับธุรกิจ
RAG สามารถนำไปใช้ได้หลากหลายตัวอย่างในอุตสาหกรรมต่าง ๆ อาทิ
- บริการลูกค้า: แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย RAG เข้าถึงนโยบายใหม่ ลูกค้าข้อมูลบัญชี และรายละเอียดสินค้าแบบเรียลไทม์ มอบคำตอบที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องกับแต่ละลูกค้า
- การจัดการองค์ความรู้ในองค์กร: พนักงานค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากแหล่งข้อมูลภายในที่กระจัดกระจายได้ง่ายขึ้น ส่งเสริมการตัดสินใจที่ดีและประสิทธิภาพที่สูงขึ้น
- ผู้ช่วยร่างเอกสาร: RAG ช่วยเติมข้อมูลอัตโนมัติในรายงานหรือเอกสารด้วยข้อมูลจากองค์กร ลดเวลาและโอกาสผิดพลาด
ความท้าทายที่ต้องพิจารณา
แม้ว่า RAG จะเปิดทางเลือกใหม่ ๆ แต่ยังมีข้อจำกัด โดยประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับความถูกต้องและการจัดการข้อมูลเป็นหลัก เช่น ข้อมูลล้าสมัย, ความลำเอียงของข้อมูล, และความกังวลด้านความปลอดภัยหรือความเป็นส่วนตัว ธุรกิจควรลงทุนในระบบดูแลจัดการข้อมูล เพื่อให้มั่นใจว่า RAG จะมีประสิทธิภาพและสอดคล้องกับข้อกำหนดต่าง ๆ
ทิศทางของ RAG ในอนาคต
RAG มีอนาคตที่สดใส ทั้งในเรื่องการสร้างมาตรฐาน การพัฒนาเอเจนต์อัจฉริยะ และ LLM ที่ออกแบบมาสำหรับ RAG โดยเฉพาะ ซึ่งจะทำให้การใช้งานในองค์กรง่ายและยืดหยุ่นมากขึ้น
สรุป
เมื่อ RAG พัฒนาไปอย่างต่อเนื่อง องค์กรต่าง ๆ จะสามารถใช้งาน AI ที่เข้าใจความต้องการเฉพาะตัว และให้ผลลัพธ์ที่ตรงจุดและเชื่อถือได้ การผสมผสานระหว่าง AI และความเชี่ยวชาญในแต่ละด้านนี้ กำลังเปลี่ยนนิยามของระบบอัจฉริยะในโลกธุรกิจ
Source: What is RAG (retrieval augmented generation) | McKinsey