Retrieval augmented generation

Retrieval augmented generation (RAG)

là một mô hình học máy kết hợp giữa hai thành phần chính: mô hình sinh (generative model) và một hệ thống truy vấn (retrieval system). Mô hình sinh được sử dụng để tạo ra văn bản mới, trong khi hệ thống truy vấn được sử dụng để truy xuất thông tin từ một nguồn dữ liệu cụ thể. Sự kết hợp giữa cả hai thành phần này cho phép RAG tận dụng kiến thức và thông tin từ nguồn dữ liệu để tạo ra các văn bản sinh ra có tính liên quan và chất lượng cao hơn.

Ứng dụng của Retrieval Augmented Generation:

1. Tạo nội dung dựa trên kiến thức: RAG có thể sử dụng hệ thống truy vấn để tìm kiếm thông tin từ nguồn dữ liệu khác nhau và sau đó sáng tạo nội dung mới dựa trên thông tin đó. Ví dụ, nó có thể tự động tạo bài viết, tóm tắt thông tin hoặc trả lời câu hỏi dựa trên kiến thức từ các nguồn dữ liệu khác nhau.

2. Chatbot cải tiến: RAG có thể cải tiến hiệu suất các chatbot bằng cách cho phép chúng truy vấn thông tin từ nguồn dữ liệu trước khi trả lời câu hỏi, giúp đảm bảo tính chính xác và liên quan của câu trả lời.

3. Tạo tài liệu tự động: RAG có thể sử dụng để tạo tài liệu tự động dựa trên kiến thức từ nguồn dữ liệu. Ví dụ, nó có thể tạo bản tóm tắt về một chủ đề cụ thể hoặc viết bài luận dựa trên dữ liệu có sẵn.

4. Hỗ trợ quyết định: RAG có thể trích xuất thông tin quan trọng từ nguồn dữ liệu để hỗ trợ quyết định trong các lĩnh vực như y tế, tài chính, hoặc nghiên cứu khoa học.

5. Tạo nội dung sáng tạo: RAG có thể sử dụng để tạo ra nội dung sáng tạo như văn bản, hình ảnh, hoặc âm nhạc bằng cách kết hợp thông tin từ các nguồn khác nhau và thêm sáng tạo cá nhân vào đó.

RAG là một tiến bộ quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ truyền thông đến công nghiệp, nghiên cứu, và hỗ trợ quyết định.

How to implement

Implementing a Retrieval Augmented Generation (RAG) system involves several steps and components. Here’s a high-level overview of the process:

1. Choose a Pretrained Generative Model:
   • Start with a pretrained generative model for text generation. GPT-3 or similar models are popular choices.
2. Select a Retrieval System:
   • Choose or build a retrieval system that can efficiently search and retrieve information from a specific knowledge base or dataset. This system should be able to respond to queries effectively.
3. Integrate Generative Model and Retrieval System:
   • Connect the generative model and the retrieval system. This can be done in different ways depending on the specific technologies and platforms you’re using.
4. Input Handling:
   • Define how user queries or prompts will be handled. When a user makes a query, it should be passed to both the generative model and the retrieval system.
5. Retrieve Relevant Information:
   • The retrieval system should search the knowledge base for relevant information based on the user’s query. This retrieved information will be used by the generative model.
6. Combine Retrieval and Generation:
   • Combine the retrieved information with the generative model’s output. This could involve concatenating the information or using it to inform the generation process.
7. Generate Response:
   • Use the combined information to generate a response. The generative model will take into account both the original query and the retrieved information to generate a relevant and coherent output.
8. Evaluate and Refine:
   • Test the system extensively to ensure it produces accurate and coherent results. Fine-tune the parameters and components as needed for optimal performance.
9. Scaling and Optimization:
   • Depending on your application, you might need to consider scaling the system for higher performance. This could involve distributed computing, optimization techniques, or using more powerful hardware.
10. Deployment:
    • Deploy the system in your desired environment. This could be a web application, a chatbot, or any other platform where the RAG system will be used.

Ứng dụng

Có một số ứng dụng của Retrieval Augmented Generation (RAG) đã được triển khai trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ:

1. Google’s LaMDA:
   • LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) là một dự án của Google sử dụng RAG để cải thiện khả năng tương tác trong các ứng dụng đối thoại.
2. OpenAI’s ChatGPT with RAG:
   • OpenAI có thể sử dụng RAG để cung cấp mô hình ChatGPT với khả năng truy vấn thông tin từ nguồn dữ liệu bên ngoài.
3. Facebook’s Blender with RAG:
   • Blender là một mô hình chatbot của Facebook đã được cải tiến bằng cách sử dụng các phần tử của RAG để nâng cao khả năng trả lời câu hỏi thông qua việc truy vấn thông tin.
4. Kuki Chatbot:
   • Kuki là một chatbot sử dụng RAG để trả lời câu hỏi và cung cấp thông tin dựa trên truy vấn từ nguồn dữ liệu khác nhau.
5. Med-BERT with RAG for Medical Information Retrieval:
   • Med-BERT sử dụng RAG để truy vấn thông tin y tế từ cơ sở dữ liệu y khoa và cung cấp thông tin y tế cụ thể và chính xác.
6. Legal Document Generation:
   • Một số hệ thống sử dụng RAG để tạo ra tài liệu pháp lý dựa trên các truy vấn từ cơ sở dữ liệu các văn bản pháp lý.

Ref

Tutorial

Internet

Hết.

• Previous
  Generative AI for time-series
• Next
  Practical hyper-parameter tuning for any deep neural net