Hiểu rõ về retrieval augmented generation (RAG)

Nội dung

Mục lục

• Giới thiệu về retrieval augmented generation
• Phần 1: Lý thuyết về retrieval augmented generation
  • 1.1 Lý thuyết về large language models (LLMs)
  • 1.2 Vấn đề với việc sử dụng LLMs truyền thống
  • 1.3 Giải pháp: Kết nối LLM với cơ sở dữ liệu
• Phần 2: Từng bước triển khai retrieval augmented generation
  • 2.1 Xử lý tài liệu thành các phần nhỏ
  • 2.2 Tạo embedding từ tài liệu
  • 2.3 Lưu trữ embedding trong vector store
  • 2.4 Xử lý câu hỏi từ người dùng
  • 2.5 Tìm kiếm trong vector store
  • 2.6 Sinh câu trả lời từ thông tin tìm được
• Ưu điểm và hạn chế của retrieval augmented generation
• Kết luận

Giới thiệu về retrieval augmented generation

Trong video này, chúng ta sẽ tìm hiểu về retrieval augmented generation (RAG), một phương pháp sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để truy vấn và sinh câu trả lời cho các câu hỏi từ người dùng. Chúng ta sẽ khám phá cách thức hoạt động của RAG, lợi ích và hạn chế của việc sử dụng nó.

🌟 Phần 1: Lý thuyết về retrieval augmented generation

1.1 Lý thuyết về large language models (LLMs)

LLMs là các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), và ELMO (Embeddings from Language Models), các mô hình này đã được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ để có khả năng phân tích và sinh ra văn bản tự nhiên.

1.2 Vấn đề với việc sử dụng LLMs truyền thống

Một trong những vấn đề của việc sử dụng LLMs truyền thống là chúng không hiểu được dữ liệu ngôn ngữ như con người. Điều này dẫn đến việc chúng không thể cung cấp thông tin cập nhật và có thể mang lại kết quả không chính xác.

1.3 Giải pháp: Kết nối LLM với cơ sở dữ liệu

Để giải quyết vấn đề trên, RAG sử dụng một phương pháp kết nối LLM với một database hoặc vector store chứa thông tin cập nhật. Khi người dùng đặt câu hỏi, RAG sẽ truy vấn vào vector store để lấy thông tin mới nhất, sau đó sử dụng LLM để sinh ra câu trả lời dựa trên thông tin và câu hỏi từ người dùng.

🌟 Phần 2: Từng bước triển khai retrieval augmented generation

2.1 Xử lý tài liệu thành các phần nhỏ

Đầu tiên, chúng ta phải chia tài liệu thành các phần nhỏ để dễ dàng quản lý và truy xuất. Các phần nhỏ này có thể được tạo thành bằng cách sử dụng các thư viện như Longformer hoặc ChromaDB.

2.2 Tạo embedding từ tài liệu

Sau khi tài liệu đã được chia nhỏ, chúng ta cần tạo embedding cho từng phần nhỏ này. Embedding có thể được tạo ra bằng các phương pháp như Word2Vec, GloVe hoặc Transformer.

2.3 Lưu trữ embedding trong vector store

Các embedding sau khi được tạo ra sẽ được lưu trữ trong vector store, ví dụ như ChromaFiles hoặc faiss. Vector store giúp chúng ta tìm kiếm thông tin một cách nhanh chóng dựa trên vector khoảng cách.

2.4 Xử lý câu hỏi từ người dùng

Khi người dùng đặt câu hỏi, chúng ta cần xử lý câu hỏi này thành một embedding tương tự. Điều này giúp chúng ta tìm kiếm trong vector store để tìm các embedding gần giống với câu hỏi từ người dùng.

2.5 Tìm kiếm trong vector store

Dựa trên câu hỏi từ người dùng, chúng ta tìm kiếm các embedding tương tự trong vector store. Bằng cách tính toán khoảng cách giữa câu hỏi và các embedding, chúng ta có thể tìm ra các phần nhỏ của tài liệu có liên quan nhất.

2.6 Sinh câu trả lời từ thông tin tìm được

Cuối cùng, chúng ta lấy các phần nhỏ của tài liệu mà chúng ta tìm thấy từ vector store như là bối cảnh cho LLM. LLM sẽ sử dụng thông tin này cùng với câu hỏi từ người dùng để sinh ra câu trả lời chứa thông tin mới nhất.

Ưu điểm và hạn chế của retrieval augmented generation

Ưu điểm

• Cung cấp thông tin mới nhất cho người dùng mà không cần huấn luyện lại mô hình.
• Cho phép liên kết với nguồn gốc thông tin.
• Tăng khả năng đáp ứng của mô hình với độ phức tạp và sự đa dạng của ngôn ngữ thực tế.

Hạn chế

• Yêu cầu quản lý và cập nhật các vector store hoặc database.
• Cần sử dụng các phương pháp nhúng để tạo embedding.
• Đòi hỏi khối lượng tính toán và tài nguyên lớn.

Kết luận

Retrieval augmented generation (RAG) là một phương pháp mạnh mẽ để cung cấp câu trả lời mới nhất dựa trên thông tin từ cơ sở dữ liệu. RAG được sử dụng để kết nối mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với vector store, giúp đáp ứng hiệu quả cho các câu hỏi từ người dùng. RAG mang lại ưu điểm về cập nhật thông tin và có khả năng truy xuất dữ liệu nhanh chóng, đồng thời cũng có hạn chế về quản lý và tài nguyên tính toán. Việc triển khai RAG đòi hỏi hiểu biết về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và lưu trữ vector.

FAQ

Q: RAG có thể sử dụng với các ngôn ngữ khác ngoài tiếng Anh không? A: Có, RAG có thể sử dụng với bất kỳ ngôn ngữ nào, miễn là có thể tạo embedding và lưu trữ trong vector store.

Q: Làm thế nào để cập nhật thông tin trong vector store? A: Việc cập nhật thông tin trong vector store có thể được thực hiện theo thời gian thực hoặc định kỳ, tùy thuộc vào yêu cầu và tài nguyên của hệ thống.

Q: Có những ứng dụng nào sử dụng RAG? A: RAG có thể được sử dụng trong các ứng dụng như truy vấn kiến thức, chatbot, hệ thống trả lời tự động, và nhiều lĩnh vực khác.

Q: RAG là phương pháp mới? A: RAG là một trong những phương pháp mới nhất trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, được phát triển để giải quyết vấn đề cung cấp và cập nhật thông tin nhanh chóng từ cơ sở dữ liệu.