RAG ជាអ្វី? ហេតុអ្វីបានជាអាជីវកម្មដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ AI តែងតែនិយាយអំពី «ការបង្កើតការបង្កើនការស្វែងរក» (RAG)

RAG គឺអ្វី

RAG (Retrieval-Augmented Generation ឬ ការបង្កើតមាតិកាដោយជំនួយការទាញយកទិន្នន័យ) គឺជាវិធីសាស្ត្រមួយ៖ ទាញយកទិន្នន័យពាក់ព័ន្ធចេញពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យ/ឯកសាររបស់អ្នកជាមុនសិន មុននឹងអនុញ្ញាតឱ្យគំរូភាសាខ្នាតធំ (LLM) ឆ្លើយតបដោយផ្អែកលើមាតិកាទាំងនោះ។

ហេតុអ្វីបានជាវាសំខាន់

ជាទូ去了 ម៉ូដែល AI ធំៗដឹងត្រឹមតែអ្វីដែលពួកគេបានសិក្សាក្នុងអំឡុងពេលហ្វឹកហាត់ប៉ុណ្ណោះ ដែលអាចធ្វើឱ្យវាហួសសម័យ ឬបង្កើតព័ត៌មានខុស (ការបំភាន់ ឬ Hallucination)។ RAG អនុញ្ញាតឱ្យ AI «ស្វែងរកទិន្នន័យជាមុន សឹមឆ្លើយនៅពេលក្រោយ» ដូច្នេះវាអាច៖

• ឆ្លើយតបដោយផ្អែកលើចំណេះដឹងខាងក្នុងក្រុមហ៊ុន និងឯកសារថ្មីៗចុងក្រោយ
• បន្ថែមប្រភពឯកសារយោង និងកាត់បន្ថយការនិយាយផ្តេសផ្តាស
• ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពចំណេះដឹងដោយមិនចាំបាច់ហ្វឹកហាត់ម៉ូដែលឡើងវិញឡើយ

ឧទាហរណ៍នៃការអនុវត្ត

• សំណួរ-ចម្លើយ និងសេវាអតិថិជនផ្ទៃក្នុងរបស់ក្រុមហ៊ុន (ដូចជា Glean, CustomGPT.ai)
• ការសន្ទនាជាមួយឯកសារ (ដូចជា PDF.ai, NotebookLM)
• ភ្ជាប់ AI ទៅនឹងការស្វែងរកតាមអ៊ីនធឺណិតទាន់ពេលជាក់ស្តែង (Real-time Web Search) (ដូចជា Exa)

ចង់បង្កើត RAG ដោយខ្លួនឯង

អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ច្រើនតែប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ដូចជា LangChain, Flowise, Langflow ជាដើម ដើម្បីបង្កើតកម្មវិធី RAG។

ការអានបន្ថែម

ប្រសិនបើអ្នកចង់បង្កើតបូតសេវាអតិថិជន សូមមើល របៀបប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីបង្កើតបូតសេវាអតិថិជន។

តើ RAG និង «ការលៃតម្រូវកម្រិតស្រាល (Fine-Tuning)» មានភាពខុសគ្នាដូចម្តេច?

វិធីសាស្ត្រទាំងពីរអាចធ្វើឱ្យ AI យល់កាន់តែច្បាស់អំពីវិស័យរបស់អ្នក ប៉ុន្តែវិធីសាស្ត្រគឺខុសគ្នា៖

• RAG៖ មិនកែប្រែម៉ូដែលទេ គឺគ្រាន់តែ «ស្វែងរកទិន្នន័យរបស់អ្នក» នៅពេលឆ្លើយតប។ ទិន្នន័យដែលបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពនឹងមានប្រសិទ្ធភាពភ្លាមៗ ចំណាយថវិកាតិច និងអាចភ្ជាប់ប្រភពបាន។
• Fine-Tuning (ការលៃតម្រូវកម្រិតស្រាល)៖ ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យរបស់អ្នកដើម្បីហ្វឹកហាត់ម៉ូដែលឡើងវិញ ដោយបញ្ចូលចំណេះដឹងចូលទៅក្នុងនោះ។ វាសាកសមសម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូររចនាប័ទ្ម ឬឥរិយាបថរបស់ម៉ូដែល ប៉ុន្តែមានតម្លៃថ្លៃ និងពិបាកក្នុងការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព។

សម្រាប់តម្រូវការសំណួរ-ចម្លើយចំណេះដឹងសហគ្រាសភាគច្រើន RAG ជាទូទៅគឺជាចំណុចចាប់ផ្តើមដែលមានលក្ខណៈជាក់ស្តែងជាង។

##កត្តាសំខាន់ទាំងបីដើម្បីធ្វើ RAG ឱ្យបានល្អ

1. គុណភាពទិន្នន័យ៖ ឯកសារកាន់តែស្អាត និងមានរចនាសម្ព័ន្ធកាន់តែច្បាស់ ការឆ្លើយតបកាន់តែមានភាពត្រឹមត្រូវ។
2. យុទ្ធសាស្ត្របែងចែកកטע (Chunking)៖ ការបែងចែកឯកសារទៅជាកថាខណ្ឌទំហំសមស្រប ដែលវាមានឥទ្ធិពលផ្ទាល់ទៅលើគុណភាពនៃការទាញយកទិន្នន័យ។
3. តម្រូវឱ្យមានប្រភពយោង៖ ឱ្យ AI បញ្ជាក់ពីមូលដ្ឋាននៃការឆ្លើយតប ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងកាត់បន្ថយការបំភាន់។

អាចប្រើប្រាស់ RAG បានទោះបីជាមិនចេះសរសេរកូដក៏ដោយ

ប្រសិនបើអ្នកចង់បានបូតសេវាអតិថិជនប្រភេទ «អាប់ឡូតឯកសាររួចអាចសួរបាន» អ្នកអាចប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ដែលមានស្រាប់ដូចជា Chatbase, CustomGPT.ai ជាដើម ដែលនៅពីក្រោយខ្នងគឺជាប្រព័ន្ធ RAG ហើយមិនចាំបាច់សរសេរកូដសូម្បីតែមួយជួរ។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

RAG គឺជាបច្ចេកវិទ្យាដ៏មានប្រយោជន៍បំផុតមួយសម្រាប់សហគ្រាសក្នុងការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ AI ដែលធ្វើឱ្យ AI អាចឆ្លើយតបបានយ៉ាងត្រឹមត្រូវដោយផ្អែកលើ «ទិន្នន័យរបស់អ្នក»។ ប្រសិនបើអ្នកចង់ចាប់ផ្តើមរហ័ស សូមប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ដែលមានស្រាប់ ប៉ុន្តែបើចង់កំណត់តាមបំណង (Custom) សូមប្រើប្រាស់ Vector Database រួមជាមួយ Framework ដើម្បីសាងសង់ដោយខ្លួនឯង។ ការអានបន្ថែម៖ ការសាងសង់មូលដ្ឋានចំណេះដឹង AI របស់សហគ្រាស។

សេណារីយ៉ូនៃការអនុវត្ត RAG ទូទៅ

នៅក្នុងអាជីវកម្ម RAG អាចត្រូវបានអនុវត្តចំពោះសេណារីយ៉ូជាច្រើន ដូចជាប្រព័ន្ធសេវាអតិថិជន ការគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងផ្ទៃក្នុង និងការស្វែងរកឯកសារជាដើម។ ប្រព័ន្ធសេវាអតិថិជនអាចប្រើប្រាស់ RAG ដើម្បីផ្តល់ចម្លើយដែលកាន់តែត្រឹមត្រូវ ការគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងផ្ទៃក្នុងអាចប្រើប្រាស់ RAG ដើម្បីស្វែងរកឯកសារពាក់ព័ន្ធយ៉ាងឆាប់រហ័ស ហើយការស្វែងរកឯកសារអាចប្រើប្រាស់ RAG ដើម្បីស្វែងរកមាតិកាឯកសារដែលពាក់ព័ន្ធបានលឿន។ លើសจากនេះ RAG ក៏អាចត្រូវបានអនុវត្តក្នុងវិស័យអប់រំផងដែរ ដូចជាវេទិកាបង្រៀនឆ្លាតវៃ និងវគ្គសិក្សាអនឡាញជាដើម។

គុណសម្បត្តិ និងបញ្ហាប្រឈមរបស់ RAG

គុណសម្បត្តិរបស់ RAG រួមមានការផ្តល់ចម្លើយដែលកាន់តែត្រឹមត្រូវ ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពចំណេះដឹងយ៉ាងរហ័ស និងលទ្ធភាពក្នុងការភ្ជាប់ប្រភពជាដើម។ ទោះ យ៉ាងណាក៏ដោយ RAG ក៏មានបញ្ហាប្រឈមខ្លះដែរ ដូចជាតម្រូវការទិន្នន័យដែលមានគុណភាពខ្ពស់ យុទ្ធសាស្ត្របែងចែកកថាខណ្ឌសមស្រប និងតម្រូវការបញ្ជាក់ប្រភពជាដើម។ លើសពីនេះ RAG ក៏ត្រូវគិតគូរពីបញ្ហាសុវត្ថិភាព និងភាពឯកជននៃទិន្នន័យផងដែរ។

និន្នាការ RAG នាពេលអនាគត

និន្នាការ RAG នាពេលអនាគតរួមមានការអនុវត្តកាន់តែទូលំទូលាយ បច្ចេកវិទ្យាកាន់តែទំនើប និងមុខងារកាន់តែមានឥទ្ធិពលខ្លាំងក្លាជាដើម។ ឧទាហរណ៍ RAG អាចត្រូវបានអនុវត្តក្នុងវិស័យជាច្រើនទៀតដូចជា វេជ្ជសាស្ត្រ ហិរញ្ញវត្ថុ ជាដើម។ លើសពីនេះ RAG ក៏អាចប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាកាន់តែទំនើបផងដែរ ដូចជាការចាត់ចែងភាសាធម្មជាតិ (NLP) និងការសិក្សាเชิงជ្រៅ (Deep Learning) ជាដើម។ មុខងារកាន់តែមានឥទ្ធិពលរួមមានលទ្ធភាពផ្តល់ចម្លើយកាន់តែត្រឹមត្រូវ ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពចំណេះដឹងយ៉ាងរហ័ស និងការភ្ជាប់ប្រភពជាដើម។

យោបល់សម្រាប់กลุ่มเป้าหมายផ្សេងៗគ្នា / ក្រុមផ្សេងៗគ្នា

យោបល់សម្រាប់សហគ្រាសគឺគួរតែពិចារណាប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា RAG ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃប្រព័ន្ធសេវាអតិថិជន និងការគ្រប់គ្រងចំណេះដឹងផ្ទៃក្នុង។ យោបល់សម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍គឺគួរតែសិក្សាបច្ចេកវិទ្យា RAG និងប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ពាក់ព័ន្ធដើម្បីបង្កើតកម្មវិធី RAG។ យោបល់សម្រាប់អ្នកអប់រំគឺគួរតែពិចារណាប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា RAG ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃវេទិកាបង្រៀនឆ្លាតវៃ និងវគ្គសិក្សាអនឡាញ។ យោបល់សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ទូទៅគឺគួរតែស្វែងយល់ពីគុណសម្បត្តិ និងបញ្ហាប្រឈមរបស់បច្ចេកវិទ្យា RAG ហើយប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ពាក់ព័ន្ធដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការងារ។

សុវត្ថិភាព និងភាពឯកជនរបស់ RAG

សុវត្ថិភាព និងភាពឯកជនរបស់ RAG គឺជាបញ្ហាសំខាន់បំផុត។ សហគ្រាសគួរតែគិតគូរពីសុវត្ថិភាព និងភាពឯកជននៃទិន្នន័យ ហើយប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាពាក់ព័ន្ធដើម្បីការពារទិន្នន័យ។ ឧទាហរណ៍ សហគ្រាសអាចប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាអ៊ិនគ្រីប (Encryption) ដើម្បីការពារទិន្នន័យ និងប្រើប្រាស់ការគ្រប់គ្រងការចូលប្រើប្រាស់ដើម្បីកំណត់ការចូលមើលទិន្នន័យជាដើម។ លើសពីនេះ សហគ្រាសក៏គួរតែគិតគូរពីភាពស្របច្បាប់នៃបច្ចេកវិទ្យា RAG និងប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ពាក់ព័ន្ធដើម្បីធានាបាននូវការអនុលោមតាមច្បាប់ (Compliance) ផងដែរ ដូចជាការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ពាក់ព័ន្ធដើម្បីពិនិត្យភាពស្របច្បាប់នៃ RAG និងកែតម្រូវបញ្ហាមិនស្របច្បាប់ជាដើម។

##ការយល់ខុសទូទៅ / ការបំបាត់ជំនឿខុសឆ្គង
មានការយល់ខុស និងជំនឿខុសឆ្គងមួយចំនួនដែលត្រូវបំបាត់ចោល។ ឧទាហរណ៍ មនុស្សខ្លះគិតថាបច្ចេកវិទ្យា RAG គឺសមស្របតែសម្រាប់សហគ្រាសខ្នាតធំប៉ុណ្ណោះ ប៉ុន្តែការពិតទៅ បច្ចេកវិទ្យា RAG គឺអាចអនុវត្តបានចំពោះសហគ្រាស និងអង្គការគ្រប់ទំហំ។ លើសពីនេះ មនុស្សខ្លះគិតថាបច្ចេកវិទ្យា RAG ត្រូវការទិន្នន័យចំនួនច្រើន ប៉ុន្តែការពិតទៅ RAG អាចប្រើប្រាស់បានសូម្បីតែជាមួយទិន្នន័យខ្នាតតូចក៏ដោយ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត មនុស្សខ្លះគិតថា RAG ទាមទារចំណេះដឹងបច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់ ប៉ុន្តែការពិតទៅ RAG អាចសម្រេចបានតាមរយៈឧបករណ៍ និង Framework ដែលមានស្រាប់។

តារាងប្រៀបធៀប

ខាងក្រោមនេះគឺជាតារាងប្រៀបធៀបរหว่างបច្ចេកវិទ្យា RAG និងបច្ចេកវិទ្យាផ្សេងទៀត៖

បច្ចេកវិទ្យា	គុណសម្បត្តិ	គុណវិបត្តិ
RAG	អាចផ្តល់ចម្លើយកាន់តែត្រឹមត្រូវ អាចធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពចំណេះដឹងយ៉ាងរហ័ស អាចភ្ជាប់ប្រភពបាន	ត្រូវការទិន្នន័យគុណភាពខ្ពស់ ត្រូវការយុទ្ធសាស្ត្របែងចែកកថាខណ្ឌសមស្រប ត្រូវការតម្រូវឱ្យមានប្រភពយោង
Fine-Tuning	អាចផ្លាស់ប្តូររចនាប័ទ្ម និងឥរិយាបថរបស់ម៉ូដែល អាចបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវរបស់ម៉ូដែល	ត្រូវការទិន្នន័យច្រើន ត្រូវការចំណេះដឹងបច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់ ត្រូវការធនធានកុំព្យូទ័រច្រើន
ប្រព័ន្ធសំណួរ-ចម្លើយបែបបុរាណ	អាចផ្តល់ចម្លើយរហ័ស អាចប្រើប្រាស់បានជាមួយទិន្នន័យខ្នាតតូច	មិនអាចផ្តល់ចម្លើយដែលត្រឹមត្រូវ មិនអាចធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពចំណេះដឹងបានរហ័ស

របៀបជ្រើសរើសឧបករណ៍ RAG ឱ្យបានសមស្រប

การជ្រើសរើសឧបករណ៍ RAG ដែលសមស្រប តម្រូវឱ្យគិតគូរពីកត្តាច្រើនយ៉ាង ដូចជាទំហំទិន្នន័យ គុណភាពទិន្នន័យ និងភាពស្មុគស្មាញនៃបច្ចេកវិទ្យាជាដើម។ ខាងក្រោមនេះគឺជាជំហានមួយចំនួនក្នុងការជ្រើសរើសឧបករណ៍ RAG ឱ្យបានសមស្រប៖

1. វាយតម្លៃទំហំ និងគុណភាពទិន្នន័យ៖ ត្រូវវាយតម្លៃទំហំ និងគុណភាពទិន្នន័យ ដើម្បីកំណត់ថាតើត្រូវការឧបករណ៍ RAG ប្រភេទណា។
2. វាយតម្លៃភាពស្មុគស្មាញបច្ចេកទេស៖ ត្រូវវាយតម្លៃភាពស្មុគស្មាញនៃបច្ចេកវិទ្យា ដើម្បីកំណត់ថាតើត្រូវការឧបករណ៍ RAG បែបណា។
3. ប្រៀបធៀបគុណសម្បត្តិ និងគុណវិបត្តិនៃឧបករណ៍ RAG ផ្សេងៗគ្នា៖ ត្រូវប្រៀបធៀបចំណុចខ្លាំង និងចំណុចខ្សោយរបស់ឧបករណ៍ RAG នីមួយៗ ដើម្បីកំណត់ថាឧបករណ៍មួយណាដែលសមស្របបំផុត។
4. សាកល្បងប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ RAG ផ្សេងៗគ្នា៖ ត្រូវសាកល្បងប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ RAG ផ្សេងៗ ដើម្បីរកឱ្យឃើញឧបករណ៍ដែលសាកសមបំផុត។

ទិសដៅស្រាវជ្រាវ RAG នាពេលអនាគត

ទិសដៅស្រាវជ្រាវ RAG នាពេលអនាគតរួមមាន៖

1. kការកែលម្អភាពត្រឹមត្រូវនៃបច្ចេកវិទ្យា RAG៖ ត្រូវកែលម្អភាពត្រឹមត្រូវរបស់ RAG ដើម្បីផ្តល់ចម្លើយដែលកាន់តែច្បាស់លាស់។
2. ពង្រីកវិស័យអនុវត្តនៃបច្ចេកវិទ្យា RAG៖ ត្រូវពង្រីកវិស័យនៃការប្រើប្រាស់ RAG ដើម្បីឱ្យវាអាចអនុវត្តក្នុងវិស័យកាន់តែច្រើន។
3. អភិវឌ្ឍឧបករណ៍ RAG កាន់តែទំនើប៖ ត្រូវអភិវឌ្ឍឧបករណ៍ RAG ថ្មីៗបន្ថែមទៀត ដើម្បីផ្តល់នូវមុខងារកាន់តែមានឥទ្ធិពល។
4. ដោះស្រាយបញ្ហាសុវត្ថិភាព និងភាពឯកជននៃបច្ចេកវិទ្យា RAG៖ ត្រូវដោះស្រាយបញ្ហាសុវត្ថិភាព និងភាពឯកជន ដើម្បីធានាបាននូវសុវត្ថិភាពនៃទិន្នន័យ។