เพิ่มประสิทธิภาพให้ธุรกิจด้วย Retrieval-Augmented Generation (RAG) ใน LLM

Feb 27, 2024

RAG คืออะไร

Retrieval-Augmented Generation (RAG) คือ เทคโนโลยีใหม่ที่ช่วยปลดล็อกศักยภาพของ Large Language Model (LLM) อย่าง ChatGPT และ Google Gemini โดยการเพิ่มคลังความรู้ที่เฉพาะเจาะจงและน่าเชื่อถือให้แก่ LLM เปรียบเสมือนการยกระดับ LLM ให้กลายเป็นผู้เชี่ยวชาญที่ครอบคลุมความรู้ในสายงานนั้นๆ ส่งผลให้ LLM ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม่นยำ และสร้างประโยชน์สูงสุด

RAG สำคัญอย่างไร?

ปัจจุบัน LLM กลายเป็นเทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญในหลากหลายด้าน แต่ LLM ยังมีข้อจำกัดอยู่บ้าง เช่น ข้อมูลความรู้มีจำกัด ไม่เฉพาะเจาะจง ตอบคำถามด้วยข้อมูลล้าสมัย และตอบคำถามไม่ตรงประเด็น หรือไม่เป็นความจริง

RAG จึงเป็นกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหาเหล่านี้ โดยการดึงข้อมูลจากแหล่งความรู้ภายนอก ช่วยให้ LLM ทำงานได้อย่างยืดหยุ่น แม่นยำ และน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น

ประโยชน์ของ RAG

1. เพิ่มประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือให้แก่ LLM: RAG ช่วยขยายคลังความรู้ของ LLM ให้กว้างขึ้น โดยดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายนอก ช่วยให้ LLM ตอบคำถามได้แม่นยำ น่าเชื่อถือ และทันสมัย

2. ขยายขอบเขตความรู้ของ LLM: RAG ช่วยให้ LLM เรียนรู้ข้อมูลใหม่ ๆ ที่เฉพาะเจาะจงกับการใช้งานในองค์กร ช่วยให้ LLM ทำงานได้ตรงกับความต้องการของผู้ใช้งานมากขึ้น

3. ลดค่าใช้จ่ายในการใช้งาน LLM: RAG ช่วยลดต้นทุนในการเทรนโมเดล LLM ใหม่ โดยไม่ต้องเทรนโมเดลใหม่ทุกครั้งที่มีข้อมูลใหม่ เพียงแค่ดึงข้อมูลจากคลังความรู้ภายนอก

RAG ทำงานอย่างไร?

enter image description here

1. นำเข้าคลังข้อมูล: ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลของบริษัท รายงาน ข้อกำหนด จะถูกแปลงเป็นรูปแบบเวกเตอร์ (Vector) เพื่อให้ LLM เข้าใจ

2. ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง: LLM ค้นหาข้อมูลจากคลังข้อมูลที่ตรงกับคำค้นหา (Prompt) ของผู้ใช้งาน

3. อัปเดตความรู้ไปยัง LLM: LLM เรียบเรียงข้อมูลที่ค้นหาได้ เพื่อตอบคำถามผู้ใช้งานอย่างถูกต้อง

ตัวอย่างการใช้งาน RAG

แชทบอทตอบคำถามจากคลังข้อมูลเอกสาร (Document Chatbot)
สร้างหรือสรุปเนื้อหา (Content Generation / Reporting)
ค้นหาข้อมูลจากคลังข้อมูล (Information Retrieval)
ผู้ช่วยส่วนตัว (Virtual Assistant)
การแนะนำสินค้าหรือบริการเฉพาะบุคคล (Personalized Recommendation)

RAG กับการประยุกต์ใช้ในองค์กร

Financial Reporting: สรุปข้อมูลและวิเคราะห์ความเสี่ยงทางการเงิน
Financial Advisory Chatbot: ตอบคำถามและให้คำปรึกษาด้านการเงิน
Portfolio Management: จัดการและวิเคราะห์ความเสี่ยงของพอร์ตการลงทุน
Compliance Checks: ตรวจสอบกระบวนการทำงานเพื่อให้เป็นไปตามข้อปฏิบัติตามกฎระเบียบ
Form Filling: กรอกแบบฟอร์มอัตโนมัติ
Supply Chain Management: จัดการห่วงโซ่อุปทานและวิเคราะห์ข้อมูล
Customer Support Chatbot: ตอบคำถามลูกค้าและช่วยแก้ปัญหา
Customer Feedback Analysis: วิเคราะห์ความคิดเห็นลูกค้าเพื่อพัฒนาสินค้าและบริการ
Marketing Analysis: วิเคราะห์ข้อมูลและวางแผนกลยุทธ์ทางการตลาด

สรุป

RAG เป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ช่วยปลดล็อกศักยภาพของ LLM ช่วยให้ LLM ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม่นยำ และสร้างประโยชน์สูงสุด RAG จึงเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องการเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน และขับเคลื่อนธุรกิจด้วยเทคโนโลยี AI - Data Wow เราเป็นผู้ให้บริการครบวงจรด้าน AI สำหรับธุรกิจชั้นนำในไทย สนใจปรึกษาผู้เชี่ยวชาญสำหรับทำ LLM สามารถติดต่อเราได้ที่ sales@datawow.io หรือโทร. 02-024-5560

Author: Umaporn Padungkiatwattana - Data Scientist