data · พื้นฐาน

RAG

Retrieval-Augmented Generation
แร็ก (Retrieval-Augmented Generation)

เทคนิคที่ทำให้ AI ไปดึงข้อมูลจากแหล่งความรู้ภายนอกมาช่วยตอบคำถาม แทนที่จะพึ่งแค่ความรู้ที่ฝังอยู่ในตัวโมเดล

เรียกอีกแบบ:retrieval augmented generation
data
หมวด
พื้นฐาน
ระดับ
1
บทความ

RAG ทำงานแบบนี้ เวลาเราถาม AI อะไรสักอย่าง มันจะไปค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลหรือเอกสารที่เราเตรียมไว้ก่อน แล้วค่อยเอาข้อมูลที่เจอมาประกอบกับความสามารถในการเขียนของมันเพื่อสร้างคำตอบ คล้ายกับเวลาเราทำรายงาน เราก็ต้องไปหาข้อมูลอ้างอิงก่อนแล้วค่อยเขียน ไม่ได้พึ่งแค่ความจำของเราเอง วิธีนี้ช่วยให้คำตอบแม่นยำและทันสมัยกว่า เพราะเราอัปเดตข้อมูลในฐานได้ตลอดโดยไม่ต้องเทรนโมเดลใหม่

ตัวอย่างเช่น บริษัทใช้ RAG สร้างแชทบอทตอบคำถามพนักงานเกี่ยวกับระเบียบบริษัท โดยให้มันดึงข้อมูลจากคู่มือพนักงานฉบับล่าสุด หรือร้านค้าออนไลน์ใช้ตอบคำถามลูกค้าโดยดึงข้อมูลจากรายละเอียดสินค้าจริง ข้อดีคือเราควบคุมแหล่งข้อมูลได้ ลดโอกาสที่ AI จะแต่งเรื่องหรือให้ข้อมูลเก่า และที่สำคัญคือประหยัดกว่าการเทรนโมเดลตัวใหม่ทุกครั้งที่ข้อมูลเปลี่ยน

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง