RAG คืออะไร
RAG (Retrieval-Augmented Generation) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการสร้างโมเดลภาษาที่สามารถให้คำตอบโดยใช้ข้อมูลภายนอกร่วมกับความรู้ที่มีอยู่ในตัวโมเดลเอง โดย RAG ทำงานเป็น 2 ขั้นตอนหลัก ได้แก่ การดึงข้อมูล (Retrieval) และ การสร้างข้อความ (Generation)
🔍 1. การดึงข้อมูล (Retrieval)
ก่อนที่โมเดลจะตอบคำถาม ระบบจะดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น:
- ฐานข้อมูล (Database)
- เอกสาร (PDF, Docs, หรือไฟล์ข้อความ)
- API ภายนอก
- Search Engine (Google, Elasticsearch, Pinecone ฯลฯ)
กระบวนการดึงข้อมูลทำงานดังนี้:
- แปลงคำถามของผู้ใช้ให้เป็นเวกเตอร์ (Vectorize) โดยใช้โมเดล embedding เช่น llama-text-embed-v2
- ใช้เวกเตอร์นั้นค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลเวกเตอร์ (Vector Database) เช่น FAISS, Pinecone หรือ ChromaDB
- ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุดมาเป็น context เพื่อใช้ตอบคำถาม
📝 2. การสร้างข้อความ (Generation)
หลังจากที่ได้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากขั้นตอนการดึงข้อมูล โมเดลภาษาจะใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสร้างคำตอบ โดย:
- นำ คำถามของผู้ใช้ และ ข้อมูลที่ดึงมา ใส่เข้าไปใน Prompt
- ส่งไปให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น LLaMA, GPT-4, Mistral เพื่อสร้างคำตอบที่ถูกต้อง
- แสดงคำตอบที่ดีที่สุดให้กับผู้ใช้
🎯 ตัวอย่างการทำงานของ RAG
🧑💻 คำถาม: “บริษัท Tesla มีรายได้เท่าไหร่ในปี 2023?”
📚 ขั้นตอน RAG
- 🔍 Retrieval: ระบบค้นหาเอกสารการเงินของ Tesla และดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- 📝 Generation: โมเดล LLaMA นำข้อมูลนั้นมาสร้างคำตอบ
- ✅ ผลลัพธ์:
“ในปี 2023 บริษัท Tesla มีรายได้รวมประมาณ 96.77 พันล้านดอลลาร์”
🎯 RAG vs. LLM ทั่วไป
💡 RAG ใช้ทำอะไรได้บ้าง?
- Chatbot ที่ให้ข้อมูลอัปเดตจากเอกสาร หรือฐานข้อมูลขององค์กร
- เครื่องมือค้นหาขั้นสูง ที่ให้คำตอบโดยอ้างอิงจากเอกสารจริง
- ผู้ช่วยงานวิจัย ที่ค้นหาและสรุปข้อมูลจากเอกสารวิชาการ
