Génération Tăng cường Bằng Khôi phục (RAG) là gì?

Génération Tăng cường Bằng Khôi phục (RAG) là một mô hình kết hợp các kỹ thuật khôi phục và tạo ra, được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Ý tưởng cốt lõi của RAG là nâng cao khả năng của các mô hình tạo ra bằng cách khôi phục thông tin liên quan, từ đó cải thiện độ liên quan và độ chính xác của văn bản được tạo ra. Thông thường, RAG hoạt động bằng cách khôi phục trước các đoạn văn bản liên quan từ một cơ sở tri thức và sau đó sử dụng các đoạn này như là ngữ cảnh cho mô hình tạo ra.

Cách tiếp cận này cho phép mô hình không chỉ dựa vào kiến thức nội tại của nó mà còn có thể tận dụng các nguồn thông tin bên ngoài để nâng cao chất lượng đầu ra của nó. Một kịch bản điển hình cho RAG là trong các hệ thống hỏi đáp, nơi mô hình có thể khôi phục thông tin từ cơ sở dữ liệu dựa trên các câu hỏi của người dùng và tạo ra các câu trả lời có nhiều thông tin hơn.

Tương lai của RAG rất hứa hẹn. Khi các cơ sở tri thức tiếp tục mở rộng và cập nhật, các mô hình RAG sẽ có khả năng xử lý tốt hơn các câu hỏi phức tạp và cung cấp các câu trả lời chính xác hơn. Hơn nữa, RAG có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như tạo nội dung và hệ thống hội thoại.

Nhưng RAG cũng phải đối mặt với một số thách thức. Cách khôi phục thông tin liên quan một cách hiệu quả, cách xử lý thông tin đã khôi phục và cách duy trì tính nhất quán và liên tục trong nội dung được tạo ra là những vấn đề đáng nghiên cứu. Tuy nhiên, những lợi thế của RAG là rõ ràng, vì nó kết hợp các điểm mạnh của cả khôi phục và tạo ra, giúp nâng cao đáng kể hiệu suất của các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.