Khám phá RAG (Retrieval-Augmented Generation) và tác dụng của nó

Khám phá RAG (Retrieval-Augmented Generation) và tác dụng của nó

Mục lục:

1. Giới thiệu về RG (Retrieval-Augmented Generation)
2. Giới hạn của ngôn ngữ lớn
3. Khái niệm và cách thức hoạt động của RG
4. Phương pháp triển khai RG trong Python
5. Các Framework phổ biến trong Python cho RG
6. Các công cụ để tạo và quản lý Vector stores
7. Lợi ích của việc sử dụng RG
8. Các ứng dụng thực tiễn của RG
9. Hướng dẫn triển khai RG với LHo và LMa
10. Kết luận và tóm tắt

🌟 Giới thiệu về RG (Retrieval-Augmented Generation)

RG (Retrieval-Augmented Generation) là một kỹ thuật được sử dụng để tăng cường thông tin của các ngôn ngữ lớn (LLMs) với dữ liệu từ các nguồn ngoài. Một trong những giới hạn lớn nhất của các mô hình ngôn ngữ lớn là chúng chỉ có thông tin về các sự kiện đã xảy ra trong quá khứ và không biết về các sự kiện gần đây. Ngoài ra, chúng chỉ được huấn luyện trên dữ liệu công khai và không có thông tin từ các nguồn dữ liệu riêng tư như hồ sơ y tế, hồ sơ khách hàng, hồ sơ bảo hiểm, v.v.

🌟 Giới hạn của ngôn ngữ lớn

Một trong những giới hạn lớn nhất của các ngôn ngữ lớn (LLMs) là chúng không có thông tin về các sự kiện gần đây và không biết về các nguồn dữ liệu riêng tư. Ví dụ, nếu một LLM được huấn luyện trên dữ liệu công khai cho đến năm 2020 và chúng ta hỏi về Tổng thống hiện tại của Hoa Kỳ, nó sẽ không thể đưa ra câu trả lời chính xác và có thể kết luận là Donald Trump, người đã từng là Tổng thống. Điều này là vì LLM chỉ nhận biết được thông tin từ dữ liệu huấn luyện cho đến một thời điểm cụ thể.

Ngoài ra, LLMs chỉ được huấn luyện trên các nguồn dữ liệu công khai như Wikipedia, sách, bài viết, kịch bản từ internet, v.v. Nó không có thông tin về dữ liệu riêng tư được tổ chức như hồ sơ y tế, hồ sơ bảo hiểm, hồ sơ ngân hàng, hồ sơ khách hàng, v.v. Vì vậy, nếu bạn làm việc trong một trong những ngành công nghiệp này và muốn có một LLM riêng tư có thể sử dụng dữ liệu nội bộ để trả lời các câu hỏi, thì RG có thể giúp bạn.

Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về khái niệm và cách thức hoạt động của RG trong thực tế.