RAG (Retrieval-Augmented Generation) là gì? Cách tối ưu hóa tăng cường truy xuất

Bizfly Cloud

1254

27-03-2024

Việc hiểu các thuật ngữ và chiến lược mới là điều cần thiết để duy trì vị thế cạnh tranh trong thế giới kỹ thuật số hiện nay. Một trong những khái niệm quan trọng đang nổi lên trong lĩnh vực tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) là RAG. Trong bài viết này, cùng Bizfly Cloud khám phá RAG là gì, vai trò của nó trong SEO và cách sử dụng nó để cải thiện hiệu suất tìm kiếm hữu cơ của bạn.

RAG là gì?

Tối ưu hóa truy xuất (RAG) là một kỹ thuật tiên tiến nhằm nâng cao khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách tích hợp kiến thức chuyên môn bên ngoài vào quá trình tạo phản hồi của chúng.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là các hệ thống AI mạnh mẽ được đào tạo trên khối lượng dữ liệu khổng lồ, cho phép chúng tạo ra văn bản giống con người và thực hiện nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đây là một cách tiếp cận hiệu quả về chi phí để cải thiện đầu ra LLM, để nó vẫn phù hợp, chính xác và hữu ích trong nhiều bối cảnh khác nhau.

Cách thức hoạt động của RAG

Tối ưu hóa truy xuất (RAG) nâng cao khả năng của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách kết hợp thông tin từ các nguồn dữ liệu bên ngoài. Dưới đây là cách thức hoạt động của quy trình này:

Chuẩn bị dữ liệu bên ngoài

Dữ liệu bên ngoài là thông tin mới không có trong tập dữ liệu đào tạo ban đầu của LLM. Dữ liệu này có thể được thu thập từ các nguồn khác nhau như API, cơ sở dữ liệu hoặc tài liệu văn bản. Sau khi thu thập, dữ liệu được chuyển đổi thành dạng biểu diễn số bằng cách sử dụng Mô hình ngôn ngữ nhúng. Quá trình này tạo ra một kho kiến thức có thể truy cập được đối với các mô hình tạo AI.

Truy xuất thông tin có liên quan

Khi người dùng nhập truy vấn, truy vấn sẽ được chuyển đổi thành dạng biểu diễn véc-tơ và so khớp với kho kiến thức. Ví dụ, nếu một chatbot được yêu cầu cung cấp thông tin về chính sách nghỉ phép, nó sẽ truy xuất các tài liệu liên quan đến chính sách nghỉ phép và lịch sử nghỉ phép của từng nhân viên. Sự liên quan của các tài liệu này được xác định thông qua các phép tính toán học và biểu diễn véc-tơ.

Tăng cường nhắc nhở LLM

Sau khi truy xuất thông tin có liên quan, RAG sẽ kết hợp thông tin đó vào nhắc nhở mà LLM sử dụng để tạo phản hồi. Quá trình này được thực hiện thông qua các kỹ thuật tạo câu lệnh để đảm bảo giao tiếp hiệu quả với LLM. Bằng cách tăng cường nhắc nhở, LLM có thể tạo ra phản hồi chính xác và toàn diện hơn cho các truy vấn của người dùng.

Cập nhật dữ liệu bên ngoài

Để đảm bảo thông tin truy xuất luôn được cập nhật, dữ liệu bên ngoài cần được cập nhật liên tục. Điều này có thể được thực hiện thông qua các quy trình thời gian thực tự động hoặc xử lý hàng loạt định kỳ. Quản lý thay đổi trong dữ liệu là một thách thức phổ biến trong phân tích dữ liệu, có thể được giải quyết bằng các phương pháp tiếp cận khoa học dữ liệu khác nhau.

Sơ đồ quy trình

Sơ đồ sau minh họa quy trình khái niệm về cách sử dụng RAG với LLM:

Lợi ích của công nghệ tối ưu hóa truy xuất

Công nghệ (RAG) mang lại nhiều lợi ích cho các nỗ lực tạo sinh AI của tổ chức.

Tiết kiệm chi phí

Việc phát triển các ứng dụng trò chuyện thường bắt đầu bằng việc sử dụng một mô hình nền tảng (FM). Đây là một Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể truy cập API, được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu được tạo sinh và không được dán nhãn. Chi phí tính toán và tài chính để đào tạo lại FM cho dữ liệu riêng của tổ chức hoặc thông tin chuyên biệt về lĩnh vực là rất cao. RAG là một phương pháp tiếp cận tiết kiệm chi phí hơn để đưa dữ liệu mới vào LLM. Nó giúp công nghệ tạo sinh AI (AI tạo sinh) dễ tiếp cận và có thể sử dụng rộng rãi hơn.

Thông tin cập nhật

Ngay cả khi các nguồn dữ liệu đào tạo ban đầu cho LLM phù hợp với nhu cầu của bạn, thì việc duy trì tính liên quan vẫn là một thách thức. RAG cho phép các nhà phát triển cung cấp các nghiên cứu, thống kê hoặc tin tức mới nhất cho các mô hình tạo sinh. Họ có thể sử dụng RAG để kết nối LLM trực tiếp với các nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội trực tiếp, các trang tin tức hoặc các nguồn thông tin được cập nhật thường xuyên khác. Sau đó, LLM có thể cung cấp thông tin mới nhất cho người dùng.

Tăng cường sự tin tưởng của người dùng

RAG cho phép LLM trình bày thông tin chính xác với nguồn gốc được trích dẫn. Đầu ra có thể bao gồm trích dẫn hoặc tham chiếu đến các nguồn. Người dùng cũng có thể tự tìm kiếm tài liệu nguồn nếu họ yêu cầu làm rõ thêm hoặc chi tiết hơn. Điều này có thể tăng sự tin tưởng và tự tin vào giải pháp AI tạo sinh của bạn.

Kiểm soát của nhà phát triển

Với RAG, các nhà phát triển có thể kiểm tra và cải thiện các ứng dụng trò chuyện của mình hiệu quả hơn. Họ có thể kiểm soát và thay đổi các nguồn thông tin của LLM để thích ứng với các yêu cầu thay đổi hoặc sử dụng đa chức năng. Các nhà phát triển cũng có thể hạn chế truy cập thông tin nhạy cảm ở các mức ủy quyền khác nhau và đảm bảo LLM tạo ra các phản hồi thích hợp. Ngoài ra, họ cũng có thể khắc phục sự cố và sửa chữa nếu LLM tham chiếu các nguồn thông tin không chính xác cho các câu hỏi cụ thể. Các tổ chức có thể triển khai công nghệ AI tạo sinh một cách tự tin hơn cho nhiều ứng dụng hơn.

Kết luận

Hiểu và triển khai RAG là một bước tiến quan trọng trong chiến lược SEO của bạn. Bằng cách xác định các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến thứ hạng tìm kiếm của bạn, bạn có thể tập trung nỗ lực của mình vào các lĩnh vực có khả năng mang lại kết quả cao nhất. RAG cung cấp một khuôn khổ có cấu trúc để phân tích và ưu tiên các nhiệm vụ SEO, cho phép bạn tối đa hóa hiệu quả của các chiến dịch của mình. Khi bạn tích hợp RAG vào quy trình SEO của mình, bạn sẽ có thể đưa trang web của mình lên vị trí cao hơn trong kết quả tìm kiếm, thu hút nhiều lưu lượng truy cập hơn và đạt được mục tiêu kinh doanh của mình.