Kết hợp LLM và dữ liệu doanh nghiệp với RAG: Hướng dẫn toàn diện

Kết hợp LLM với dữ liệu doanh nghiệp: Tại sao bạn cần RAG?

Mục lục

• Giới thiệu về RAG
• Tại sao RAG quan trọng đối với tổ chức của bạn?
• RAG hoạt động như thế nào với cơ sở dữ liệu vector?
• Các bước thực tế để tích hợp RAG vào tổ chức của bạn
• Triển khai RAG với các công cụ mã nguồn mở
• Triển khai RAG với các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn
• Những điểm cần lưu ý và các thực tiễn tốt nhất khi sử dụng RAG

Giới thiệu về RAG

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI), các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 của OpenAI, Gemma của Google, LLaMA 3 của Meta, Mistral.AI, Falcon và các công cụ AI khác đang trở thành tài sản kinh doanh không thể thiếu. Một trong những tiến bộ hứa hẹn nhất trong lĩnh vực này là Retrieval Augmented Generation (RAG) - Sinh mã tăng cường bằng truy xuất. Vậy RAG là gì và làm thế nào để tích hợp nó với tài liệu và kiến thức của doanh nghiệp bạn?

RAG là phương pháp kết hợp LLM Gen AI với kỹ thuật truy xuất thông tin. Về cơ bản, RAG cho phép LLM truy cập vào kiến thức bên ngoài được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, tài liệu và các kho lưu trữ thông tin khác, nâng cao khả năng tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh.

Maxime Vermeir, Giám đốc cấp cao về chiến lược AI tại ABBYY, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực xử lý tài liệu và giải pháp AI, giải thích: "RAG cho phép bạn kết hợp kho lưu trữ vector của bạn với chính LLM. Sự kết hợp này cho phép LLM lập luận không chỉ dựa trên kiến thức đã có sẵn mà còn trên kiến thức thực tế mà bạn cung cấp thông qua các lời nhắc cụ thể. Quá trình này dẫn đến các câu trả lời chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn."

Khả năng này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp cần trích xuất và sử dụng kiến thức cụ thể từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ, chẳng hạn như PDF, tài liệu Word và các định dạng tệp khác. Như Vermeir đã nêu chi tiết trong blog của mình, RAG trao quyền cho các tổ chức khai thác hết tiềm năng của dữ liệu của họ, cung cấp cách thức hiệu quả và chính xác hơn để tương tác với các giải pháp do AI điều khiển.

Tại sao RAG quan trọng đối với tổ chức của bạn?

Các LLM truyền thống được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, thường được gọi là "kiến thức thế giới". Tuy nhiên, dữ liệu đào tạo chung này không phải lúc nào cũng áp dụng được cho các ngữ cảnh kinh doanh cụ thể. Ví dụ, nếu doanh nghiệp của bạn hoạt động trong một ngành công nghiệp ngách, thì các tài liệu nội bộ và kiến thức độc quyền của bạn có giá trị hơn nhiều so với thông tin chung.

Vermeir lưu ý: "Khi tạo LLM cho doanh nghiệp của bạn, đặc biệt là một LLM được thiết kế để nâng cao trải nghiệm của khách hàng, điều quan trọng là mô hình đó phải có kiến thức sâu sắc về môi trường kinh doanh cụ thể của bạn. Đây là nơi RAG phát huy tác dụng, vì nó cho phép LLM truy cập và lập luận với kiến thức thực sự quan trọng đối với tổ chức của bạn, dẫn đến các phản hồi chính xác và rất phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn."

Bằng cách tích hợp RAG vào chiến lược AI của bạn, bạn đảm bảo rằng LLM của bạn không chỉ là một công cụ chung mà còn là một trợ lý chuyên dụng, hiểu được những sắc thái của hoạt động kinh doanh, sản phẩm và dịch vụ của bạn.

RAG hoạt động như thế nào với cơ sở dữ liệu vector?

Trung tâm của RAG là khái niệm về cơ sở dữ liệu vector. Cơ sở dữ liệu vector lưu trữ dữ liệu trong các vector, là các biểu diễn dữ liệu số. Các vector này được tạo ra thông qua một quá trình gọi là nhúng, trong đó các phần dữ liệu (ví dụ: văn bản từ tài liệu) được chuyển đổi thành các biểu diễn toán học mà LLM có thể hiểu và truy xuất khi cần.

Vermeir giải thích: "Việc sử dụng cơ sở dữ liệu vector bắt đầu bằng việc đưa vào và cấu trúc dữ liệu của bạn. Điều này bao gồm việc lấy dữ liệu có cấu trúc, tài liệu và các thông tin khác của bạn và chuyển đổi chúng thành các nhúng số. Các nhúng này biểu diễn dữ liệu, cho phép LLM truy xuất thông tin liên quan khi xử lý truy vấn một cách chính xác."

Quá trình này cho phép LLM truy cập vào dữ liệu cụ thể liên quan đến truy vấn thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đào tạo chung của nó. Kết quả là, các phản hồi do LLM tạo ra chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn, giảm khả năng xảy ra "ảo giác" - thuật ngữ dùng để mô tả nội dung do AI tạo ra không chính xác về mặt thực tế hoặc gây hiểu nhầm.

Các bước thực tế để tích hợp RAG vào tổ chức của bạn

• Đánh giá hệ sinh thái dữ liệu: Đánh giá các tài liệu và dữ liệu mà tổ chức của bạn tạo ra và lưu trữ. Xác định các nguồn kiến thức chính quan trọng nhất đối với hoạt động kinh doanh của bạn.
• Chọn công cụ phù hợp: Tùy thuộc vào cơ sở hạ tầng hiện có, bạn có thể chọn các giải pháp RAG dựa trên đám mây do các nhà cung cấp như AWS, Google, Azure hoặc Oracle cung cấp. Ngoài ra, bạn có thể khám phá các công cụ và khung mã nguồn mở cho phép triển khai tùy chỉnh hơn.
• Chuẩn bị và cấu trúc dữ liệu: Trước khi đưa dữ liệu của bạn vào cơ sở dữ liệu vector, hãy đảm bảo rằng nó được định dạng và cấu trúc đúng cách. Điều này có thể bao gồm việc chuyển đổi PDF, hình ảnh và các dữ liệu phi cấu trúc khác thành định dạng dễ nhúng.
• Triển khai cơ sở dữ liệu vector: Thiết lập cơ sở dữ liệu vector để lưu trữ các biểu diễn nhúng của dữ liệu. Cơ sở dữ liệu này sẽ đóng vai trò là xương sống của hệ thống RAG của bạn, cho phép truy xuất thông tin hiệu quả và chính xác.
• Tích hợp với LLM: Kết nối cơ sở dữ liệu vector của bạn với LLM hỗ trợ RAG. Tùy thuộc vào các yêu cầu về bảo mật và hiệu suất, đây có thể là dịch vụ LLM dựa trên đám mây hoặc giải pháp tại chỗ.
• Kiểm tra và tối ưu hóa: Sau khi hệ thống RAG của bạn được thiết lập, hãy tiến hành kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo rằng nó đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn. Giám sát hiệu suất, độ chính xác và sự xuất hiện của bất kỳ ảo giác nào và thực hiện điều chỉnh khi cần.
• Học hỏi và cải tiến liên tục: Hệ thống RAG có tính năng động và nên được cập nhật liên tục khi doanh nghiệp của bạn phát triển. Thường xuyên cập nhật cơ sở dữ liệu vector của bạn bằng dữ liệu mới và đào tạo lại LLM của bạn để đảm bảo rằng nó vẫn phù hợp và hiệu quả.

Triển khai RAG với các công cụ mã nguồn mở

Một số công cụ mã nguồn mở có thể giúp bạn triển khai RAG hiệu quả trong tổ chức của mình:

• LangChain: Nâng cao LLM bằng cách tích hợp các bước truy xuất vào các mô hình hội thoại.
• LlamaIndex: Cho phép lập trình viên truy vấn và truy xuất thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
• Haystack: Khung toàn diện để xây dựng các ứng dụng RAG tùy chỉnh, sẵn sàng cho sản xuất.
• Verba: Trò chuyện RAG mã nguồn mở đơn giản hóa việc khám phá tập dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết.
• Phoenix: Tập trung vào khả năng quan sát và đánh giá AI.
• MongoDB: Cơ sở dữ liệu NoSQL mạnh mẽ, hỗ trợ cấu trúc dữ liệu tương tự như JSON.
• Nvidia: Cung cấp nhiều công cụ hỗ trợ triển khai RAG, bao gồm khung NeMo và NeMo Guardrails.

Triển khai RAG với các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn

Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ cho phép các doanh nghiệp phát triển, triển khai và mở rộng hệ thống RAG một cách hiệu quả. Bao gồm các dịch vụ từ:

• Amazon Web Services (AWS): Amazon Bedrock, Amazon Kendra, Amazon SageMaker JumpStart.
• Google Cloud: Vertex AI Vector Search, pgvector Extension, LangChain trên Vertex AI.
• Microsoft Azure: Azure Machine Learning với RAG (Phiên bản xem trước).
• Oracle Cloud Infrastructure (OCI): OCI Generative AI Agents, Oracle Database 23c.
• Cisco Webex: Webex AI Agent và AI Assistant.

Những điểm cần lưu ý và các thực tiễn tốt nhất khi sử dụng RAG

Tích hợp AI với kiến thức kinh doanh thông qua RAG mang lại tiềm năng to lớn nhưng cũng đi kèm với những thách thức. Triển khai RAG thành công đòi hỏi hơn cả việc triển khai các công cụ phù hợp. Phương pháp này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu của bạn, chuẩn bị cẩn thận và tích hợp chu đáo vào cơ sở hạ tầng của bạn.

Một thách thức lớn là rủi ro của "rác vào, rác ra". Nếu dữ liệu được đưa vào cơ sở dữ liệu vector của bạn có cấu trúc kém hoặc lỗi thời, đầu ra của AI sẽ phản ánh những điểm yếu này, dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không phù hợp. Ngoài ra, việc quản lý và duy trì cơ sở dữ liệu vector và LLM có thể gây áp lực lên tài nguyên CNTT, đặc biệt là trong các tổ chức thiếu chuyên môn về AI và khoa học dữ liệu.

Một thách thức khác là việc cưỡng lại việc coi RAG là giải pháp phù hợp với tất cả mọi người. Không phải tất cả các vấn đề kinh doanh đều cần hoặc được hưởng lợi từ RAG, và việc phụ thuộc quá nhiều vào công nghệ này có thể dẫn đến thiếu hiệu quả hoặc bỏ lỡ cơ hội áp dụng các giải pháp đơn giản hơn, tiết kiệm chi phí hơn.

Để giảm thiểu những rủi ro này, điều quan trọng là đầu tư vào việc quản lý dữ liệu chất lượng cao, cũng như đảm bảo dữ liệu của bạn sạch sẽ, phù hợp và được cập nhật thường xuyên. Điều quan trọng là phải hiểu rõ các vấn đề kinh doanh cụ thể mà bạn muốn giải quyết bằng RAG và điều chỉnh công nghệ sao cho phù hợp với mục tiêu chiến lược của bạn. Hãy bắt đầu với các dự án thí điểm nhỏ để tinh chỉnh phương pháp tiếp cận của bạn trước khi mở rộng quy mô. Cần sự tham gia của các nhóm chức năng xuyên suốt, bao gồm CNTT, khoa học dữ liệu và các đơn vị kinh doanh, để đảm bảo rằng RAG được tích hợp để bổ sung cho chiến lược kỹ thuật số tổng thể của bạn.