RAG (Retrieval-Augmented Generation) là một cách mới để nâng cao LLM theo cách cực kỳ hiệu quả, kết hợp sức mạnh tạo ra và truy xuất dữ liệu theo thời gian thực. RAG cho phép một hệ thống do AI điều khiển tạo ra các đầu ra theo ngữ cảnh chính xác, có liên quan và được làm giàu bằng dữ liệu, do đó mang lại cho chúng lợi thế hơn so với LLM thuần túy.
Tối ưu hóa RAG là một phương pháp tiếp cận toàn diện bao gồm điều chỉnh dữ liệu, tinh chỉnh mô hình và kỹ thuật nhanh chóng. Bài viết này sẽ đi sâu vào các thành phần này để có được những hiểu biết sâu sắc tập trung vào doanh nghiệp về cách các thành phần này có thể là tốt nhất cho mô hình AI doanh nghiệp.
Cải thiện dữ liệu để có hiệu suất AI tốt hơn
- Làm sạch và sắp xếp dữ liệu: Dữ liệu phải luôn được làm sạch trước khi sử dụng đúng cách để loại bỏ lỗi, trùng lặp và các phần không liên quan. Ví dụ, hãy lấy AI hỗ trợ khách hàng. AI chỉ nên tham chiếu đến các Câu hỏi thường gặp chính xác và cập nhật để không tiết lộ thông tin lỗi thời.
- Tiêm dữ liệu theo miền cụ thể: Hiệu suất có khả năng được cải thiện bằng cách đưa các tập dữ liệu chuyên biệt được phát triển cho các lĩnh vực cụ thể. Một phần của thành tựu này là đưa các tạp chí y khoa và báo cáo bệnh nhân (với các cân nhắc về quyền riêng tư phù hợp) vào AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe để cho phép AI chăm sóc sức khỏe đưa ra câu trả lời có hiểu biết.
- Sử dụng siêu dữ liệu: Siêu dữ liệu được sử dụng có thể bao gồm thông tin như dấu thời gian, tác giả và định danh vị trí; làm như vậy giúp truy xuất thông tin bằng cách đúng ngữ cảnh. Ví dụ, AI có thể biết khi nào một bài báo được đăng và điều này có thể báo hiệu rằng thông tin đó mới hơn và do đó nên được đưa vào phần tóm tắt.
Chuẩn bị dữ liệu cho RAG
- Thu thập dữ liệu: Đây là bước cơ bản nhất mà bạn thu thập hoặc nhập dữ liệu mới để mô hình luôn nhận thức được các vấn đề hiện tại. Ví dụ, một AI cảnh giác với việc dự đoán thời tiết nên luôn thu thập dữ liệu và thời gian từ cơ sở dữ liệu khí tượng để đưa ra các dự đoán khả thi.
- Làm sạch dữ liệu: Hãy xem xét dữ liệu thô đang được đưa vào. Đầu tiên, dữ liệu cần được xem xét trước khi được xử lý thêm để loại bỏ lỗi, sự không nhất quán hoặc các vấn đề khác. Điều này có thể bao gồm các hoạt động như chia các bài viết dài thành các đoạn ngắn một cách hợp lý để AI chỉ tập trung vào các phần có liên quan trong quá trình phân tích không theo ngữ cảnh.
- Thông tin phân đoạn: Sau khi dữ liệu đã trải qua toàn bộ quá trình làm sạch, dữ liệu sẽ được sắp xếp thành các phần nhỏ hơn để mỗi phần không vượt quá giới hạn và các yếu tố được phân tích trong giai đoạn đào tạo mô hình. Mỗi bản trích xuất phải được tóm tắt phù hợp trong một vài đoạn văn hoặc được hưởng lợi từ các kỹ thuật tóm tắt khác.
- Chú thích Dữ liệu: Quá trình thao tác bao gồm gắn nhãn hoặc nhận dạng dữ liệu bổ sung một bước tiến hoàn toàn mới để cải thiện khả năng truy xuất bằng cách thông báo cho AI về vấn đề ngữ cảnh. Điều này sẽ cho phép phân tích tình cảm hiệu quả hơn về phản hồi của khách hàng đang được thao tác thành các ứng dụng văn bản hữu ích khi được gắn nhãn với cảm xúc và cảm giác chung.
- Quy trình QA: Các quy trình QA phải xem xét kỹ lưỡng các kiểm tra chất lượng để chỉ có dữ liệu chất lượng mới trải qua các quy trình đào tạo và truy xuất. Điều này có thể bao gồm kiểm tra lại thủ công hoặc theo chương trình để đảm bảo tính nhất quán và chính xác.
Tùy chỉnh LLM cho các nhiệm vụ cụ thể
Cá nhân hóa LLM là việc điều chỉnh các thiết lập khác nhau trong AI để tăng hiệu quả của mô hình trong việc thực hiện một số tác vụ nhất định hoặc theo tinh thần tạo điều kiện thuận lợi cho một số ngành công nghiệp nhất định. Tuy nhiên, việc tùy chỉnh mô hình này có thể giúp tăng khả năng nhận dạng mẫu của mô hình.
- Mô hình tinh chỉnh: Tinh chỉnh là đào tạo mô hình trên các tập dữ liệu nhất định để có khả năng hiểu được các chi tiết cụ thể của miền. Ví dụ, một công ty luật có thể chọn mô hình AI này để soạn thảo hợp đồng chính xác sau đó, vì nó sẽ phải trải qua nhiều tài liệu pháp lý.
- Cập nhật dữ liệu liên tục: Bạn muốn đảm bảo rằng các nguồn dữ liệu mô hình là chính xác và điều này giúp mô hình đủ liên quan để phản hồi các chủ đề đang thay đổi. Nghĩa là, AI tài chính phải thường xuyên cập nhật cơ sở dữ liệu của mình để nắm bắt giá cổ phiếu và báo cáo kinh tế mới nhất.
- Điều chỉnh theo từng nhiệm vụ cụ thể: Một số mô hình được trang bị cho một số nhiệm vụ nhất định có khả năng thay đổi một hoặc cả hai tính năng và tham số thành những tính năng và tham số phù hợp nhất với nhiệm vụ cụ thể đó. Ví dụ, AI phân tích tình cảm có thể được sửa đổi để nhận dạng một số thuật ngữ hoặc cụm từ cụ thể của ngành.
Tạo ra những lời nhắc nhở hiệu quả cho các mô hình RAG
Prompt Engineering có thể được hiểu là một cách để tạo ra đầu ra mong muốn bằng cách sử dụng một lời nhắc được tạo ra một cách hoàn hảo. Hãy nghĩ về nó như thể bạn đang lập trình LLM của mình để tạo ra đầu ra mong muốn và sau đây là một số cách bạn có thể tạo ra một lời nhắc hiệu quả cho các mô hình RAG:
- Lời nhắc được nêu rõ ràng và chính xác: Một lời nhắc rõ ràng hơn sẽ tạo ra phản hồi tốt hơn. Thay vì hỏi "Hãy cho tôi biết về công nghệ", bạn có thể hỏi "Những tiến bộ mới nhất trong công nghệ điện thoại thông minh là gì?"
- Tiến trình lặp lại của lời nhắc: Việc liên tục tinh chỉnh lời nhắc dựa trên phản hồi sẽ tăng thêm hiệu quả. Ví dụ, nếu người dùng thấy câu trả lời quá kỹ thuật, lời nhắc có thể được điều chỉnh để yêu cầu giải thích đơn giản hơn.
- Kỹ thuật gợi ý theo ngữ cảnh: Việc nhắc nhở có thể nhạy cảm với ngữ cảnh để điều chỉnh phản hồi gần hơn với kỳ vọng của người dùng. Một ví dụ là sử dụng sở thích của người dùng hoặc các tương tác trước đó trong lời nhắc, điều này tạo ra nhiều đầu ra cá nhân hơn.
- Sắp xếp các lời nhắc theo trình tự hợp lý: Việc sắp xếp các lời nhắc theo trình tự hợp lý giúp ích cho việc chuyên ngành
thông tin quan trọng. Ví dụ, khi một người hỏi về một sự kiện lịch sử, sẽ phù hợp hơn nếu trước tiên nói "Chuyện gì đã xảy ra?" trước khi anh ta tiếp tục hỏi "Tại sao nó lại quan trọng?"
Sau đây là cách để có được kết quả tốt nhất từ hệ thống RAG
Đường ống đánh giá thường xuyên: Theo một số đánh giá, việc thiết lập hệ thống đánh giá sẽ giúp RAG theo dõi chất lượng của mình theo thời gian, tức là thường xuyên xem xét hiệu suất của cả phần truy xuất và phần tạo của RAG. Nói tóm lại, tìm hiểu xem AI trả lời câu hỏi trong các tình huống khác nhau tốt như thế nào.
Kết hợp Vòng phản hồi của người dùng: Phản hồi của người dùng cho phép cải tiến liên tục những gì hệ thống cung cấp. Phản hồi này cũng cho phép người dùng báo cáo những vấn đề thực sự cần được giải quyết.
