Retrieval-Augmented Generation (RAG) là gì?

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG) là gì?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một phương pháp tiên tiến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). RAG kết hợp giữa hai kỹ thuật chính: truy xuất thông tin (retrieval) và sinh văn bản (generation), nhằm tạo ra các hệ thống có khả năng cung cấp câu trả lời chi tiết và chính xác dựa trên thông tin từ nhiều nguồn.

Cấu trúc của RAG

RAG thường bao gồm hai thành phần chính: mô hình truy xuất (retriever) và mô hình sinh văn bản (generator).

• Mô hình truy xuất (Retriever):
  • Nhiệm vụ: Tìm kiếm các đoạn văn bản hoặc tài liệu liên quan từ một kho dữ liệu lớn dựa trên truy vấn đầu vào.
  • Công nghệ sử dụng: Thường là các mô hình học sâu như BERT, RoBERTa, hoặc các mô hình tương tự được huấn luyện để thực hiện nhiệm vụ truy xuất.
  • Quy trình: Truy vấn đầu vào và các tài liệu trong kho dữ liệu được mã hóa thành các vector nhúng (embeddings), sau đó tính toán độ tương đồng để xác định những tài liệu có liên quan nhất.
• Mô hình sinh văn bản (Generator):
  • Nhiệm vụ: Sinh ra câu trả lời hoặc đoạn văn bản mới dựa trên thông tin từ các tài liệu truy xuất.
  • Công nghệ sử dụng: Thường là các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như GPT-3, T5, hoặc BART.
  • Quy trình: Kết hợp thông tin từ nhiều tài liệu truy xuất và sử dụng mô hình ngôn ngữ để sinh ra văn bản phù hợp, mạch lạc.

Quy trình hoạt động của RAG

1. Nhập truy vấn: Người dùng nhập một truy vấn hoặc câu hỏi.
2. Truy xuất tài liệu: Mô hình truy xuất tìm kiếm các tài liệu liên quan trong kho dữ liệu.
3. Kết hợp thông tin: Các tài liệu được truy xuất được đưa vào mô hình sinh văn bản.
4. Sinh câu trả lời: Mô hình sinh văn bản sẽ sinh ra câu trả lời hoặc đoạn văn bản dựa trên thông tin đã tích hợp từ các tài liệu truy xuất.
5. Xuất kết quả: Câu trả lời hoặc đoạn văn bản hoàn chỉnh được trả về cho người dùng.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Ưu điểm chính của RAG

• Ưu điểm chính của RAG là khả năng sử dụng hiệu quả các nguồn kiến ​​thức bên ngoài khi tạo văn bản. Bằng cách truy xuất thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, các mô hình RAG có thể tạo ra phản hồi chính xác hơn, phù hợp ngữ cảnh và mang tính thông tin cao hơn so với các mô hình truyền thống chỉ dựa vào các mẫu được học nội bộ.
• Các mô hình RAG đã được áp dụng cho nhiều nhiệm vụ NLP khác nhau, bao gồm trả lời câu hỏi, tóm tắt, tạo đối thoại và tạo nội dung. Chúng đã cho thấy kết quả đầy hứa hẹn trong việc cải thiện chất lượng và mức độ phù hợp của văn bản được tạo ra bằng cách kết hợp kiến ​​thức bên ngoài trong quá trình tạo văn bản.
• Một triển khai đáng chú ý của RAG là mô hình T5-3B, được Google AI giới thiệu. Mô hình này kết hợp sức mạnh của T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) của Google với cơ chế truy xuất để nâng cao các tác vụ tạo văn bản. T5-3B đã được sử dụng cho các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi trong miền mở và tạo văn bản với khả năng tăng cường truy xuất.

2. GenAI là gì?

Generative AI (GenAI) là các mô hình AI được thiết kế để tạo ra nội dung mới, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm nhạc, và nhiều loại dữ liệu khác. Các mô hình này thường dựa trên các kỹ thuật học sâu, đặc biệt là các mạng neural, để sinh ra dữ liệu mới dựa trên mẫu dữ liệu đã học.

Các đặc điểm chính của GenAI

• Khả năng sáng tạo: GenAI có thể tạo ra nội dung mới mà không cần dữ liệu đầu vào cụ thể, dựa trên hiểu biết từ quá trình học tập.
• Mô hình ngôn ngữ tiên tiến: Các mô hình như GPT-3, GPT-4, T5, và BERT có khả năng sinh ra văn bản tự nhiên và mạch lạc.
• Ứng dụng đa dạng: GenAI được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như viết tự động, tạo nhạc, thiết kế hình ảnh, và tạo ra các kịch bản phim.

3. Mối liên hệ giữa GenAI và RAG

Mối liên hệ giữa GenAI và RAG là sự kết hợp giữa khả năng sinh văn bản mạnh mẽ của các mô hình GenAI và khả năng truy xuất thông tin chính xác của RAG. Sự kết hợp này giúp tạo ra các hệ thống có khả năng cung cấp thông tin chi tiết, chính xác và tự nhiên hơn.

Cải thiện chất lượng câu trả lời

• GenAI: Mạnh mẽ trong việc tạo ra văn bản tự nhiên và mạch lạc, nhưng có thể thiếu thông tin cụ thể hoặc chi tiết.
• RAG: Bổ sung khả năng truy xuất thông tin, giúp GenAI có thể truy cập vào các nguồn dữ liệu rộng lớn và cập nhật, từ đó cải thiện chất lượng và độ chính xác của câu trả lời hoặc nội dung sinh ra.

Kết hợp thế mạnh của cả hai phương pháp

• Truy xuất thông tin chính xác: RAG sử dụng mô hình truy xuất để tìm kiếm thông tin liên quan từ một kho dữ liệu lớn.
• Sinh văn bản tự nhiên: GenAI sử dụng mô hình ngôn ngữ để sinh ra văn bản mới dựa trên thông tin truy xuất.
• Hiệu quả và tốc độ: Sự kết hợp này giúp tạo ra các hệ thống có khả năng cung cấp thông tin một cách nhanh chóng và chính xác, đồng thời vẫn đảm bảo văn bản sinh ra tự nhiên và dễ hiểu.

Ứng dụng thực tiễn

• Trợ lý ảo thông minh: Các hệ thống trợ lý ảo sử dụng RAG để cung cấp câu trả lời chi tiết và chính xác, dựa trên thông tin từ nhiều nguồn, đồng thời giữ cho câu trả lời tự nhiên và mạch lạc nhờ vào khả năng của GenAI.
• Nền tảng học thuật và nghiên cứu: RAG có thể giúp các hệ thống tìm kiếm học thuật cung cấp các thông tin chi tiết và cập nhật, trong khi GenAI giúp sinh ra các tóm tắt hoặc phân tích dựa trên thông tin đó.
• Dịch vụ chăm sóc khách hàng: Kết hợp RAG và GenAI giúp cải thiện khả năng trả lời câu hỏi của khách hàng, cung cấp các giải pháp chi tiết và chính xác hơn dựa trên thông tin truy xuất từ cơ sở dữ liệu.