RAG Retrieval Augmented Generation คืออะไร

RAG (Retrieval Augmented Generation): ปฏิวัติวงการ AI ด้วยการดึงข้อมูลเสริม

พื้นฐานความรู้เกี่ยวกับ RAG

LLM (Large Language Model) คืออะไร?

Vector Database คืออะไร?

Retrieval และ Generation ใน RAG ทำงานอย่างไร?

🎬 YouTube @icafefx

วิธีติดตั้งและใช้งาน RAG เบื้องต้น

ตารางเปรียบเทียบ Framework ยอดนิยมสำหรับ RAG

ขั้นตอนการติดตั้งและใช้งาน RAG ด้วย LangChain

pip install langchain chromadb pypdf sentence-transformers
    

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader

    loader = PyPDFLoader("path/to/your/document.pdf")
    documents = loader.load()
    

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
    from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

    text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
    texts = text_splitter.split_documents(documents)

    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
    

from langchain.vectorstores import Chroma

    db = Chroma.from_documents(texts, embeddings, persist_directory="db")
    db.persist()
    

from langchain.chains import RetrievalQA
    from langchain.llms import OpenAI

    qa = RetrievalQA.from_chain_type(
        llm=OpenAI(),
        chain_type="stuff",
        retriever=db.as_retriever()
    )
    

query = "What is the main topic of this document?"
    result = qa.run(query)
    print(result)
    

"การใช้งาน RAG ไม่ได้ยากอย่างที่คิด ลองเริ่มจาก Framework ที่ใช้งานง่ายอย่าง LlamaIndex แล้วค่อยๆ เรียนรู้ Framework ที่ซับซ้อนขึ้นอย่าง LangChain เพื่อให้เข้าใจหลักการทำงานของ RAG อย่างแท้จริง"

เทคนิคขั้นสูงและการปรับแต่ง RAG

หลังจากที่เราได้ทำความเข้าใจพื้นฐานของ RAG กันไปแล้ว คราวนี้เราจะมาเจาะลึกถึงเทคนิคขั้นสูงและการปรับแต่ง RAG เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งเทคนิคเหล่านี้จะช่วยให้เราสามารถปรับ RAG ให้เข้ากับความต้องการและลักษณะของข้อมูลของเราได้ดียิ่งขึ้นครับ

การปรับแต่ง RAG นั้นมีหลายส่วนที่เราสามารถเข้าไปปรับได้ ตั้งแต่การเลือกโมเดลภาษา (LLM) ที่เหมาะสม การปรับแต่งวิธีการดึงข้อมูล (retrieval) ไปจนถึงการปรับแต่งวิธีการสร้างคำตอบ (generation) แต่ละส่วนก็จะมีเทคนิคและรายละเอียดที่แตกต่างกันออกไปครับ

การปรับแต่งการดึงข้อมูล (Retrieval Optimization)

การดึงข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญของ RAG เลยก็ว่าได้ เพราะถ้าเราดึงข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่ถูกต้องมา LLM ก็จะไม่สามารถสร้างคำตอบที่ดีได้ ดังนั้นการปรับแต่งการดึงข้อมูลจึงเป็นสิ่งที่เราต้องให้ความสำคัญเป็นพิเศษครับ มีหลายเทคนิคที่เราสามารถนำมาใช้ได้ เช่น:

• Chunking Strategies: การแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยๆ (chunks) ที่มีขนาดเหมาะสม เป็นเรื่องสำคัญมาก เพราะถ้า chunk เล็กเกินไป อาจจะไม่มีข้อมูลที่เพียงพอ แต่ถ้าใหญ่เกินไป อาจจะมีข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องปะปนมาด้วย ลองพิจารณาขนาดของ chunk ให้เหมาะสมกับข้อมูลของคุณครับ
• Metadata Filtering: การใช้ metadata เพื่อกรองข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น วันที่, ผู้เขียน, หมวดหมู่ จะช่วยให้เราดึงข้อมูลที่ตรงกับความต้องการได้มากขึ้น
• Query Expansion: การขยาย query ของเราให้ครอบคลุมคำศัพท์และความหมายที่เกี่ยวข้อง จะช่วยให้เราดึงข้อมูลได้กว้างขวางและครอบคลุมมากยิ่งขึ้น

ตัวอย่างการใช้ metadata filtering ใน LangChain (Python):

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

# โหลดเอกสาร
loader = TextLoader("my_document.txt")
documents = loader.load()

# สร้าง embeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# สร้าง vector store พร้อม metadata
db = Chroma.from_documents(documents, embeddings, metadatas=[{"source": "my_document.txt", "author": "John Doe"}])

# สร้าง retriever โดยใช้ metadata filter
retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"filter": {"author": "John Doe"}})

# สร้าง QA chain
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=retriever)

# ถามคำถาม
query = "What is this document about?"
result = qa.run(query)
print(result)

ในตัวอย่างนี้ เราได้เพิ่ม metadata "author" เข้าไปใน vector store และใช้ filter เพื่อให้ retriever ดึงข้อมูลเฉพาะเอกสารที่เขียนโดย "John Doe" เท่านั้นครับ

การปรับแต่งการสร้างคำตอบ (Generation Optimization)

เมื่อเราได้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องมาแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการให้ LLM สร้างคำตอบที่เหมาะสม ซึ่งเราก็สามารถปรับแต่งในส่วนนี้ได้เช่นกันครับ เทคนิคที่นิยมใช้กันก็คือ:

• Prompt Engineering: การออกแบบ prompt ที่ดี จะช่วยให้ LLM เข้าใจสิ่งที่เราต้องการและสร้างคำตอบที่ตรงประเด็นมากยิ่งขึ้น ลองใช้ prompt ที่ชัดเจน กระชับ และให้ข้อมูลที่จำเป็นครบถ้วน
• Temperature Scaling: การปรับค่า temperature จะมีผลต่อความหลากหลายของคำตอบ ถ้า temperature สูง คำตอบก็จะมีความหลากหลายมากขึ้น แต่ก็อาจจะมีความถูกต้องน้อยลง ถ้า temperature ต่ำ คำตอบก็จะมีความถูกต้องมากขึ้น แต่ก็อาจจะมีความซ้ำซากจำเจ
• Chain-of-Thought Prompting: การกระตุ้นให้ LLM อธิบายขั้นตอนการคิดก่อนที่จะให้คำตอบ จะช่วยให้เราเข้าใจว่า LLM คิดอย่างไร และยังช่วยให้คำตอบมีความถูกต้องและน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น

ตัวอย่างการใช้ Chain-of-Thought Prompting:

prompt = """
Answer the following question step by step.
Question: What is the capital of France?
"""

การใส่ประโยค "Answer the following question step by step." จะช่วยให้ LLM อธิบายขั้นตอนการคิดก่อนที่จะตอบคำถามครับ

การใช้ Reranking Models

อีกเทคนิคที่น่าสนใจคือการใช้ Reranking Models ซึ่งเป็นโมเดลที่ถูกออกแบบมาเพื่อจัดลำดับผลลัพธ์ที่ได้จากการดึงข้อมูล (retrieval) อีกครั้งหนึ่ง โดยพิจารณาจากความเกี่ยวข้องและความถูกต้องของข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้เราได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดมาใช้ในการสร้างคำตอบ

Reranking Models มักจะใช้ร่วมกับ Vector Database เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดึงข้อมูล โดยหลังจากที่ Vector Database ดึงข้อมูลที่ใกล้เคียงกับ query ของเรามาแล้ว Reranking Model จะทำการจัดลำดับข้อมูลเหล่านั้นใหม่ โดยพิจารณาจากความหมายและความสัมพันธ์ของข้อมูลกับ query ของเรา

เปรียบเทียบ RAG กับวิธีการอื่นๆ

RAG ไม่ใช่วิธีการเดียวในการนำ LLM มาใช้กับข้อมูลของเรา ยังมีวิธีการอื่นๆ อีกมากมาย เช่น Fine-tuning หรือการสร้าง Knowledge Graph แต่ละวิธีก็มีข้อดีข้อเสียที่แตกต่างกันไป ลองมาดูตารางเปรียบเทียบกันครับ

นอกจากนี้ เรายังสามารถเปรียบเทียบ RAG กับวิธีการอื่นๆ ในแง่ของประสิทธิภาพได้อีกด้วย ซึ่งการวัดประสิทธิภาพของ RAG นั้นมีหลายวิธี เช่น:

• Accuracy: วัดความถูกต้องของคำตอบที่ได้
• Relevance: วัดความเกี่ยวข้องของข้อมูลที่ถูกดึงมา
• Latency: วัดเวลาที่ใช้ในการตอบคำถาม

ลองดูตารางเปรียบเทียบประสิทธิภาพโดยประมาณ:

ตัวเลขเหล่านี้เป็นเพียงค่าประมาณเท่านั้น ประสิทธิภาพที่แท้จริงจะขึ้นอยู่กับข้อมูล, โมเดล, และการปรับแต่งต่างๆ ครับ

ข้อควรระวังและปัญหาที่พบบ่อยในการใช้งาน RAG

คำเตือน: RAG ไม่ใช่ยาวิเศษที่จะแก้ปัญหาทุกอย่างได้! การใช้งาน RAG อย่างมีประสิทธิภาพ ต้องอาศัยความเข้าใจในข้อมูล, โมเดล, และเทคนิคต่างๆ อย่างถ่องแท้

การใช้งาน RAG อาจจะดูเหมือนง่าย แต่ก็มีข้อควรระวังและปัญหาที่พบบ่อยที่เราต้องระวังครับ:

• Data Quality: ข้อมูลที่ใช้ต้องมีคุณภาพดี ถ้าข้อมูลมีข้อผิดพลาด หรือไม่สมบูรณ์ LLM ก็จะไม่สามารถสร้างคำตอบที่ดีได้
• Context Length: LLM มีข้อจำกัดในเรื่องของ context length ซึ่งหมายถึงจำนวน token ที่ LLM สามารถประมวลผลได้ในครั้งเดียว ถ้าข้อมูลที่เราต้องการใช้มีขนาดใหญ่เกินไป เราจะต้องแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยๆ หรือใช้เทคนิคอื่นๆ เพื่อจัดการกับ context length
• Hallucinations: LLM อาจจะสร้างข้อมูลที่ไม่เป็นความจริง (hallucinations) ซึ่งเป็นปัญหาที่พบบ่อยในการใช้งาน LLM ดังนั้นเราต้องตรวจสอบคำตอบที่ได้จาก LLM อย่างสม่ำเสมอ
• Security: การใช้งาน RAG อาจจะมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัย เช่น การรั่วไหลของข้อมูล หรือการถูกโจมตีโดยผู้ไม่หวังดี ดังนั้นเราต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เหมาะสม

นอกจากนี้ ยังมีปัญหาอื่นๆ ที่อาจจะเกิดขึ้นได้ เช่น:

1. Slow Response Time: ถ้า RAG ใช้เวลานานในการตอบคำถาม ผู้ใช้อาจจะไม่พอใจ เราต้องหาวิธีลด latency ให้ได้
2. Irrelevant Results: บางครั้ง RAG อาจจะดึงข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องกับคำถาม เราต้องปรับปรุงการดึงข้อมูลให้ดีขึ้น
3. Biased Results: ถ้าข้อมูลที่เราใช้มี bias LLM ก็อาจจะสร้างคำตอบที่มี bias ตามไปด้วย เราต้องระมัดระวังเรื่องนี้เป็นพิเศษ

ตัวอย่างจากประสบการณ์ 20 ปี

จากประสบการณ์ 20 ปีในวงการ IT ผมเคยเจอปัญหาในการนำ RAG ไปใช้ในหลายสถานการณ์ ยกตัวอย่างเช่น ตอนที่ผมทำงานให้กับบริษัทประกันภัยแห่งหนึ่ง เราต้องการสร้าง chatbot ที่สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับกรมธรรม์ประกันภัยได้

ปัญหาที่เราเจอคือ ข้อมูลกรมธรรม์ประกันภัยมีจำนวนมาก และมีความซับซ้อน เราต้องใช้เวลาในการเตรียมข้อมูลและปรับแต่ง RAG เป็นอย่างมาก นอกจากนี้ เรายังต้องเผชิญกับปัญหาเรื่อง context length เพราะข้อมูลกรมธรรม์ประกันภัยบางฉบับมีขนาดยาวเกินกว่าที่ LLM จะประมวลผลได้

วิธีการที่เราใช้แก้ปัญหาคือ เราแบ่งข้อมูลกรมธรรม์ประกันภัยออกเป็นส่วนย่อยๆ และใช้ metadata filtering เพื่อให้ RAG สามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ เรายังใช้ Chain-of-Thought Prompting เพื่อให้ LLM อธิบายขั้นตอนการคิดก่อนที่จะตอบคำถาม ซึ่งช่วยให้คำตอบมีความถูกต้องและน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น

อีกตัวอย่างหนึ่งคือ ตอนที่ผมทำงานให้กับโรงพยาบาลแห่งหนึ่ง เราต้องการสร้างระบบที่สามารถช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรค โดยใช้ข้อมูลจากประวัติผู้ป่วยและงานวิจัยทางการแพทย์

ปัญหาที่เราเจอคือ ข้อมูลทางการแพทย์มีความละเอียดอ่อน และมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัย เราต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวด เพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล นอกจากนี้ เรายังต้องเผชิญกับปัญหาเรื่อง bias เพราะข้อมูลทางการแพทย์บางส่วนอาจจะมี bias ที่เกิดจากเชื้อชาติ, เพศ, หรืออายุ

วิธีการที่เราใช้แก้ปัญหาคือ เราใช้ encryption เพื่อปกป้องข้อมูลทางการแพทย์ และใช้เทคนิค de-biasing เพื่อลด bias ในข้อมูล นอกจากนี้ เรายังทำงานร่วมกับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ เพื่อตรวจสอบคำตอบที่ได้จาก RAG และให้ feedback เพื่อปรับปรุงระบบให้ดีขึ้น

จากประสบการณ์ของผม การนำ RAG ไปใช้ในสถานการณ์จริงนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย แต่ถ้าเราเข้าใจหลักการทำงานของ RAG และมีวิธีการแก้ปัญหาที่เหมาะสม เราก็สามารถสร้างระบบที่ทรงพลังและมีประโยชน์ได้ครับ

เครื่องมือแนะนำสำหรับ RAG

# ตัวอย่างการใช้ LangChain ในการ load เอกสาร
from langchain.document_loaders import TextLoader
loader = TextLoader("./my_document.txt")
documents = loader.load()

# ตัวอย่างการสร้าง VectorStoreIndex ด้วย LlamaIndex
from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("What is this document about?")
print(response)

# ตัวอย่างการสร้าง pipeline ด้วย Haystack
from haystack import Pipeline
from haystack.nodes import BM25Retriever, PromptNode, PromptTemplate

template = PromptTemplate(
    name="question-answering",
    template="""Context: {context}
    Question: {question}
    Answer:""",
    output_parser=AnswerParser(),
)

prompt_node = PromptNode(model_name_or_path="google/flan-t5-base", default_prompt_template=template)
retriever = BM25Retriever(document_store=document_store)

pipeline = Pipeline()
pipeline.add_node(component=retriever, name="Retriever", inputs=["Query"])
pipeline.add_node(component=prompt_node, name="PromptNode", inputs=["Retriever"])

Case Study: RAG ในโลกธุรกิจจริง

FAQ: คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ RAG

RAG ต่างจาก Fine-tuning อย่างไร? อันไหนดีกว่ากัน?

Vector database คืออะไร? ทำไมถึงสำคัญกับ RAG?

จะเลือก Vector Database อย่างไร? มีปัจจัยอะไรที่ต้องพิจารณาบ้าง?

RAG สามารถใช้กับข้อมูลประเภทไหนได้บ้าง?

RAG มีข้อจำกัดอะไรบ้าง? ต้องระวังเรื่องอะไรเป็นพิเศษ?

จะวัดผลสำเร็จของระบบ RAG ได้อย่างไร? มี Metrics อะไรบ้างที่ควรดู?

สรุป

RAG Retrieval Augmented Generation: Tips จากประสบการณ์ 20 ปี

Tip 1: เลือก Vector Database ให้เหมาะกับ Use Case

# ตัวอย่างการสร้าง Vector Embedding ด้วย Sentence Transformers
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')
sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Tip 2: ปรับแต่ง Chunking Strategy ให้เหมาะสม

Tip 3: เลือก Embedding Model ให้เข้ากับภาษาและ Domain

# ตัวอย่างการใช้ Hugging Face Transformers เพื่อสร้าง Embedding
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/LaBSE")
model = AutoModel.from_pretrained("sentence-transformers/LaBSE")

sentences = ["สวัสดีครับ", "Hello, world!"]
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)
embeddings = model_output.pooler_output
print(embeddings)

Tip 4: Experiment กับ Retrieval Parameters

Tip 5: ทำ Evaluation อย่างสม่ำเสมอ

Tip 6: Monitor และ Logging อย่างละเอียด

Tip 7: Security First

Tip 8: Iteration is Key

FAQ เพิ่มเติมเกี่ยวกับ RAG

H3: RAG ต่างจาก Fine-tuning อย่างไร?

H3: RAG เหมาะกับ Use Case แบบไหน?

H3: มี Challenges อะไรบ้างในการ Implement RAG?

H3: RAG จะพัฒนาไปในทิศทางไหน?

RAG ในโลกจริง: กรณีศึกษาและการประยุกต์ใช้

การปรับแต่ง RAG ให้เหมาะกับความต้องการของคุณ

ข้อควรระวังในการใช้ RAG และแนวทางการแก้ไข

FAQ: คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ RAG

RAG แตกต่างจาก Fine-tuning อย่างไร?

RAG เหมาะกับ Use Case แบบไหน?

RAG มีข้อจำกัดอะไรบ้าง?

จะเริ่มต้นใช้ RAG ได้อย่างไร?