Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo sinh sản (Gen AI), các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 của OpenAI, Gemma của Google, LLaMA 3.1 của MetaMistral.AI, Falcon và các công cụ AI khác đang trở thành tài sản kinh doanh không thể thiếu.
Cũng: Nhường chỗ cho RAG: Sự thay đổi cán cân quyền lực của Gen AI
Một trong những tiến bộ đầy hứa hẹn nhất trong lĩnh vực này là Retrieval Augmented Generation (RAG). Nhưng RAG chính xác là gì và làm thế nào để tích hợp nó với các tài liệu và kiến thức kinh doanh của bạn?
Hiểu về RAG
RAG là một phương pháp kết hợp Gen AI LLM với các kỹ thuật truy xuất thông tin. Về cơ bản, RAG cho phép LLM truy cập kiến thức bên ngoài được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, tài liệu và các kho lưu trữ thông tin khác, nâng cao khả năng tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh.
Theo Maxime Vermeir, giám đốc cấp cao về chiến lược AI tại ABBYYmột công ty hàng đầu về giải pháp xử lý tài liệu và AI, giải thích: “RAG cho phép bạn kết hợp kho vector của mình với chính LLM. Sự kết hợp này cho phép LLM suy luận không chỉ dựa trên kiến thức có sẵn của riêng nó mà còn dựa trên kiến thức thực tế mà bạn cung cấp thông qua các lời nhắc cụ thể. Quá trình này tạo ra các câu trả lời chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn.”
Khả năng này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp cần trích xuất và sử dụng kiến thức cụ thể từ các nguồn dữ liệu lớn, không có cấu trúc, chẳng hạn như PDF, tài liệu Word và các định dạng tệp khác. Như Vermeir đã nêu chi tiết trong blog của mình, RAG trao quyền cho các tổ chức khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu của họcung cấp cách tương tác hiệu quả và chính xác hơn với các giải pháp do AI điều khiển.
Tại sao RAG lại quan trọng đối với tổ chức của bạn
Các LLM truyền thống được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn, thường được gọi là “kiến thức thế giới”. Tuy nhiên, dữ liệu đào tạo chung này không phải lúc nào cũng áp dụng được cho các bối cảnh kinh doanh cụ thể. Ví dụ, nếu doanh nghiệp của bạn hoạt động trong một ngành công nghiệp ngách, các tài liệu nội bộ và kiến thức độc quyền của bạn có giá trị hơn nhiều so với thông tin tổng quát.
Maxime lưu ý: “Khi tạo LLM cho doanh nghiệp của bạn, đặc biệt là một LLM được thiết kế để nâng cao trải nghiệm của khách hàng, điều quan trọng là mô hình phải có kiến thức sâu sắc về môi trường kinh doanh cụ thể của bạn. Đây là lúc RAG phát huy tác dụng, vì nó cho phép LLM tiếp cận và lý giải bằng kiến thức thực sự quan trọng đối với tổ chức của bạn, dẫn đến phản hồi chính xác và có liên quan cao đến nhu cầu kinh doanh của bạn”.
Cũng: Khảo sát của Bloomberg cho biết các doanh nghiệp tăng gấp đôi nỗ lực triển khai Gen AI
Bằng cách tích hợp RAG vào chiến lược AI của bạnbạn đảm bảo rằng LLM của bạn không chỉ là một công cụ chung chung mà còn là trợ lý chuyên biệt hiểu được những sắc thái trong hoạt động kinh doanh, sản phẩm và dịch vụ của bạn.
RAG hoạt động như thế nào với cơ sở dữ liệu vector
Mô tả cách thức hoạt động của đường ống dữ liệu RAG thông thường.
Intel/LFAI & Quỹ dữ liệu
Trọng tâm của RAG là khái niệm về cơ sở dữ liệu vector. Cơ sở dữ liệu vector lưu trữ dữ liệu trong các vector, là các biểu diễn dữ liệu số. Các vector này được tạo ra thông qua một quá trình được gọi là nhúng, trong đó các khối dữ liệu (ví dụ: văn bản từ tài liệu) được chuyển đổi thành các biểu diễn toán học mà LLM có thể hiểu và truy xuất khi cần.
Maxime giải thích thêm: “Sử dụng cơ sở dữ liệu vector bắt đầu bằng việc thu thập và cấu trúc dữ liệu của bạn. Điều này bao gồm việc lấy dữ liệu có cấu trúc, tài liệu và thông tin khác của bạn và chuyển đổi chúng thành các nhúng số. Các nhúng này biểu diễn dữ liệu, cho phép LLM truy xuất thông tin có liên quan khi xử lý truy vấn một cách chính xác.”
Cũng: Thách thức lớn nhất của AI tạo sinh là thể hiện ROI – đây là lý do
Quá trình này cho phép LLM truy cập dữ liệu cụ thể có liên quan đến truy vấn thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đào tạo chung của nó. Do đó, các phản hồi do LLM tạo ra chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn, giảm khả năng xảy ra “ảo giác” — một thuật ngữ dùng để mô tả Nội dung do AI tạo ra không đúng sự thật hoặc gây hiểu lầm.
Các bước thực tế để tích hợp RAG vào tổ chức của bạn
-
Đánh giá bối cảnh dữ liệu của bạn: Đánh giá các tài liệu và dữ liệu mà tổ chức của bạn tạo ra và lưu trữ. Xác định các nguồn kiến thức chính quan trọng nhất đối với hoạt động kinh doanh của bạn.
-
Chọn đúng công cụ: Tùy thuộc vào cơ sở hạ tầng hiện tại của bạn, bạn có thể lựa chọn các giải pháp RAG dựa trên đám mây do các nhà cung cấp như AWS, Google, Azure hoặc Oracle cung cấp. Ngoài ra, bạn có thể khám phá công cụ và khuôn khổ nguồn mở cho phép triển khai tùy chỉnh hơn.
-
Chuẩn bị và cấu trúc dữ liệu: Trước khi đưa dữ liệu vào cơ sở dữ liệu vector, hãy đảm bảo dữ liệu được định dạng và cấu trúc đúng. Điều này có thể bao gồm việc chuyển đổi PDF, hình ảnh và dữ liệu không có cấu trúc khác thành định dạng dễ nhúng.
-
Triển khai cơ sở dữ liệu vector: Thiết lập cơ sở dữ liệu vector để lưu trữ các biểu diễn nhúng của dữ liệu. Cơ sở dữ liệu này sẽ đóng vai trò là xương sống của hệ thống RAG của bạn, cho phép truy xuất thông tin hiệu quả và chính xác.
-
Tích hợp với LLM: Kết nối cơ sở dữ liệu vector của bạn với LLM hỗ trợ RAG. Tùy thuộc vào yêu cầu về bảo mật và hiệu suất của bạn, đây có thể là dịch vụ LLM dựa trên đám mây hoặc giải pháp tại chỗ.
-
Kiểm tra và tối ưu hóa: Sau khi hệ thống RAG của bạn được triển khai, hãy tiến hành kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo hệ thống đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn. Theo dõi hiệu suất, độ chính xác và sự xuất hiện của bất kỳ ảo giác nào và thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết.
-
Học tập và cải tiến liên tục: Hệ thống RAG là động và cần được cập nhật liên tục khi doanh nghiệp của bạn phát triển. Thường xuyên cập nhật cơ sở dữ liệu vector của bạn với dữ liệu mới và đào tạo lại LLM của bạn để đảm bảo nó vẫn phù hợp và hiệu quả.
Triển khai RAG bằng các công cụ nguồn mở
Một số công cụ nguồn mở có thể giúp bạn triển khai RAG hiệu quả trong tổ chức của mình:
-
LangChain là một công cụ đa năng giúp tăng cường LLM bằng cách tích hợp các bước truy xuất vào các mô hình đàm thoại. LangChain hỗ trợ truy xuất thông tin động từ cơ sở dữ liệu và bộ sưu tập tài liệu, giúp phản hồi LLM chính xác hơn và phù hợp hơn về mặt ngữ cảnh.
-
Chỉ số Llama là một bộ công cụ tiên tiến cho phép các nhà phát triển truy vấn và truy xuất thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, cho phép LLM truy cập, hiểu và tổng hợp thông tin một cách hiệu quả. LlamaIndex hỗ trợ các truy vấn phức tạp và tích hợp liền mạch với các thành phần AI khác.
-
đống cỏ khô là một khuôn khổ toàn diện để xây dựng các ứng dụng RAG có thể tùy chỉnh, sẵn sàng cho sản xuất. Haystack kết nối các mô hình, cơ sở dữ liệu vector và trình chuyển đổi tệp thành các đường ống có thể tương tác với dữ liệu của bạn, hỗ trợ các trường hợp sử dụng như trả lời câu hỏi, tìm kiếm ngữ nghĩa và tác nhân đàm thoại.
-
Động từ là một chatbot RAG mã nguồn mở giúp đơn giản hóa việc khám phá các tập dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết. Nó hỗ trợ triển khai cục bộ và tích hợp với các nhà cung cấp LLM như OpenAI, Cohere và Ôm mặt. Các tính năng cốt lõi của Verba bao gồm nhập dữ liệu liền mạch, giải quyết truy vấn nâng cao và truy vấn được tăng tốc thông qua bộ nhớ đệm ngữ nghĩa, khiến nó trở nên lý tưởng để tạo các ứng dụng RAG phức tạp.
-
Phượng hoàng tập trung vào Khả năng quan sát và đánh giá AI. Nó cung cấp các công cụ như LLM Traces để hiểu và khắc phục sự cố các ứng dụng LLM và LLM Evals để đánh giá mức độ liên quan và độc tính của các ứng dụng. Phoenix hỗ trợ nhúng, RAG và phân tích dữ liệu có cấu trúc để thử nghiệm A/B và phân tích trôi dạt, khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để cải thiện các đường ống RAG.
-
MongoDB là một cơ sở dữ liệu NoSQL mạnh mẽ được thiết kế để có khả năng mở rộng và hiệu suất. Phương pháp tiếp cận theo hướng tài liệu của nó hỗ trợ các cấu trúc dữ liệu tương tự như JSON, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến để quản lý khối lượng lớn dữ liệu động. MongoDB rất phù hợp cho các ứng dụng web và phân tích thời gian thực, và nó tích hợp với các mô hình RAG để cung cấp các giải pháp mạnh mẽ, có khả năng mở rộng.
-
NVIDIA cung cấp một loạt các công cụ hỗ trợ triển khai RAG, bao gồm NeMo khuôn khổ để xây dựng và tinh chỉnh các mô hình AI và Lan can NeMo để thêm các điều khiển có thể lập trình vào hệ thống AI đàm thoại. NVIDIAMerlin nâng cao hệ thống xử lý dữ liệu và đề xuất, có thể được điều chỉnh cho RAG, trong khi Máy chủ suy luận Triton cung cấp khả năng triển khai mô hình có thể mở rộng. NVIDIA Nền tảng DGX Và Thư viện phần mềm Rapids cũng cung cấp sức mạnh tính toán và khả năng tăng tốc cần thiết để xử lý các tập dữ liệu lớn và các hoạt động nhúng, khiến chúng trở thành thành phần có giá trị trong thiết lập RAG mạnh mẽ.
-
Nền tảng mở cho AI doanh nghiệp (OPEA): Được đóng góp như một dự án thử nghiệm của Intel, LF AI & Quỹ dữ liệu sáng kiến mới nhằm mục đích chuẩn hóa và phát triển các đường ống RAG nguồn mở cho các doanh nghiệp. Nền tảng OPEA bao gồm các khối xây dựng có thể hoán đổi cho nhau cho các hệ thống AI tạo sinh, bản thiết kế kiến trúc và đánh giá bốn bước để đánh giá hiệu suất và mức độ sẵn sàng nhằm đẩy nhanh quá trình tích hợp AI và giải quyết các điểm khó khăn quan trọng trong việc áp dụng RAG.
Triển khai RAG với các nhà cung cấp đám mây lớn
Các nhà cung cấp đám mây siêu quy mô cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ cho phép doanh nghiệp phát triển, triển khai và mở rộng hệ thống RAG một cách hiệu quả.
Dịch vụ web của Amazon (AWS)
-
Nền tảng Amazon là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn cung cấp các mô hình nền tảng (FM) hiệu suất cao với khả năng xây dựng các ứng dụng AI tạo ra. Bedrock tự động hóa việc chuyển đổi vectơ, truy xuất tài liệu và tạo đầu ra.
-
Amazon Kendra là dịch vụ tìm kiếm doanh nghiệp cung cấp Retrieve API được tối ưu hóa giúp tăng cường quy trình làm việc RAG với kết quả tìm kiếm có độ chính xác cao.
-
Amazon SageMaker JumpStart cung cấp trung tâm học máy (ML) cung cấp các giải pháp ML được xây dựng sẵn và các mô hình nền tảng giúp đẩy nhanh quá trình triển khai RAG.
Đám mây Google
-
Tìm kiếm vector AI đỉnh là một công cụ chuyên dụng để lưu trữ và truy xuất các vectơ với khối lượng lớn và độ trễ thấp, cho phép truy xuất dữ liệu theo thời gian thực cho các hệ thống RAG.
-
Phần mở rộng pgvector trong Cloud SQL và AlloyDB bổ sung khả năng truy vấn vectơ vào cơ sở dữ liệu, tăng cường các ứng dụng AI tạo sinh với hiệu suất nhanh hơn và kích thước vectơ lớn hơn.
-
LangChain trên Vertex AI: Google Cloud hỗ trợ sử dụng LangChain để nâng cao hệ thống RAG, kết hợp truy xuất dữ liệu thời gian thực với lời nhắc LLM phong phú.
Microsoft Azure
Cơ sở hạ tầng đám mây Oracle (OCI)
-
Các tác nhân AI tạo ra OCI cung cấp RAG như một dịch vụ được quản lý tích hợp với OpenSearch như kho lưu trữ cơ sở tri thức. Đối với các giải pháp RAG tùy chỉnh hơn, cơ sở dữ liệu vector của Oracle, có sẵn trong Oracle Database 23c, có thể được sử dụng với Python và mô hình nhúng văn bản của Cohere để xây dựng và truy vấn cơ sở tri thức.
-
Cơ sở dữ liệu Oracle 23c hỗ trợ các kiểu dữ liệu vector và tạo điều kiện xây dựng các giải pháp RAG có thể tương tác với các tập dữ liệu nội bộ mở rộng, nâng cao độ chính xác và tính phù hợp của các phản hồi do AI tạo ra.
Những cân nhắc và thực hành tốt nhất khi sử dụng RAG
Việc tích hợp AI với kiến thức kinh doanh thông qua RAG mang lại tiềm năng lớn nhưng cũng đi kèm với những thách thức. Việc triển khai RAG thành công đòi hỏi nhiều hơn là chỉ triển khai các công cụ phù hợp. Phương pháp này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu của bạn, sự chuẩn bị cẩn thận và sự tích hợp chu đáo vào cơ sở hạ tầng của bạn.
Một thách thức lớn là rủi ro “vào rác, ra rác”. Nếu dữ liệu đưa vào cơ sở dữ liệu vector của bạn có cấu trúc kém hoặc lỗi thời, đầu ra của AI sẽ phản ánh những điểm yếu này, dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không liên quan. Ngoài ra, việc quản lý và duy trì cơ sở dữ liệu vector và LLM có thể gây căng thẳng cho các nguồn lực CNTT, đặc biệt là trong các tổ chức thiếu chuyên môn về khoa học dữ liệu và AI.
Cũng: 5 cách CIO có thể quản lý nhu cầu kinh doanh về AI tạo ra
Một thách thức khác là chống lại sự thôi thúc coi RAG là giải pháp phù hợp cho mọi trường hợp. Không phải mọi vấn đề kinh doanh đều cần hoặc được hưởng lợi từ RAG, và việc phụ thuộc quá nhiều vào công nghệ này có thể dẫn đến tình trạng kém hiệu quả hoặc bỏ lỡ cơ hội áp dụng các giải pháp đơn giản hơn, tiết kiệm chi phí hơn.
Để giảm thiểu những rủi ro này, việc đầu tư vào việc quản lý dữ liệu chất lượng cao là rất quan trọng, cũng như đảm bảo dữ liệu của bạn sạch, có liên quan và được cập nhật thường xuyên. Điều quan trọng nữa là phải hiểu rõ các vấn đề kinh doanh cụ thể mà bạn muốn giải quyết bằng RAG và liên kết công nghệ với các mục tiêu chiến lược của bạn.
Ngoài ra, hãy cân nhắc sử dụng các dự án thí điểm nhỏ để tinh chỉnh cách tiếp cận của bạn trước khi mở rộng quy mô. Thu hút các nhóm chức năng chéo, bao gồm CNTT, khoa học dữ liệu và các đơn vị kinh doanh, để đảm bảo RAG được tích hợp để bổ sung chiến lược kỹ thuật số tổng thể của bạn.
