Tạo ra tăng cường bằng cách truy xuất (RAG)

Tạo ra tăng cường bằng cách truy xuất (RAG) là một khuôn khổ AI kết hợp giữa truy xuất thông tin và sinh ngữ tự nhiên. Nó truy xuất dữ liệu liên quan từ các nguồn bên ngoài và tích hợp chúng vào các phản hồi do AI tạo ra, làm tăng cường ngữ cảnh và độ chính xác.

Còn được biết đến như: Tạo ra tăng cường bằng cách truy xuất.

So sánh

• RAG so với NLG: RAG truy xuất thông tin một cách động, trong khi NLG tạo ra văn bản từ dữ liệu đã được định nghĩa trước.

• RAG so với Chatbot: Các hệ thống sử dụng RAG có thể tham khảo các cơ sở dữ liệu bên ngoài, khác với các chatbot tĩnh.

Ưu điểm

• Phản hồi theo ngữ cảnh: Tăng cường việc tạo văn bản với dữ liệu theo thời gian thực.

• Tính linh hoạt: Phù hợp cho các ứng dụng như hỗ trợ khách hàng và tạo nội dung.

• Độ chính xác: Giảm lỗi bằng cách truy xuất thông tin thực tế.

Nhược điểm

• Độ phức tạp: Yêu cầu tích hợp với các nguồn dữ liệu bên ngoài.

• Độ trễ: Truy xuất theo thời gian thực có thể làm tăng thời gian phản hồi.

Ví dụ

Một trợ lý tài liệu pháp lý sử dụng RAG để tạo ra các phản hồi cho các câu hỏi pháp lý bằng cách truy xuất thông tin từ các cơ sở dữ liệu pháp lý và trình bày các tóm tắt ngắn gọn, do AI tạo ra.