IT General

Rag Retrieval Augmented Generation

📅 2026-02-09 | โดย อ.บอม กิตติทัศน์ เจริญพนาสิทธิ์ — SiamCafe.net Since 1997

RAG Retrieval Augmented Generation คืออะไร / ทำไมถึงสำคัญ

น้องๆ เคยเจอปัญหาถาม AI แล้วมันตอบมั่วไหม? หรือตอบไม่ตรงกับข้อมูลที่เรามี? สมัยผมทำร้านเน็ต SiamCafe เนี่ย ลูกค้าชอบมาถามเรื่องเกม แต่บางที Google ก็ให้ข้อมูลผิดๆ RAG เนี่ยแหละคือพระเอกที่จะมาช่วยแก้ปัญหานี้

RAG (Retrieval Augmented Generation) คือการเอา Large Language Model (LLM) อย่างพวก GPT มาผสมกับระบบค้นหาข้อมูล (Retrieval System) พูดง่ายๆ คือ ก่อนที่ LLM จะตอบคำถาม มันจะไป "สืบค้น" ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลของเราก่อน แล้วค่อยเอาข้อมูลนั้นมา "เสริม" สร้างคำตอบ ทำให้คำตอบแม่นยำและตรงประเด็นมากขึ้นเยอะเลย

ทำไมถึงสำคัญ? เพราะมันทำให้ AI ฉลาดขึ้นโดยที่เราไม่ต้องเทรนโมเดลใหม่ทั้งหมด! แถมยังช่วยให้ AI อ้างอิงแหล่งที่มาของข้อมูลได้ด้วย น่าเชื่อถือกว่าเยอะ เหมือนเวลาเราทำรายงานแล้วใส่ References นั่นแหละ

พื้นฐานที่ต้องรู้

Large Language Model (LLM)

LLM คือโมเดล AI ที่ถูกเทรนด้วยข้อมูลมหาศาล ทำให้มันสามารถเข้าใจและสร้างภาษาได้เหมือนมนุษย์ ตัวอย่างที่ดังๆ ก็เช่น GPT-3, GPT-4, LaMDA พวกนี้เก่งเรื่องการตอบคำถาม, เขียนบทความ, แปลภาษา แต่ข้อเสียคือมัน "จำ" ข้อมูลทุกอย่างไม่ได้ และข้อมูลที่มันจำได้อาจจะเก่าแล้ว

เปรียบเทียบง่ายๆ เหมือนเด็กที่อ่านหนังสือมาเยอะมาก แต่ถ้าเราถามเรื่องที่ไม่ได้อยู่ในหนังสือ หรือเรื่องที่หนังสือมันเก่าไปแล้ว เด็กคนนั้นก็อาจจะตอบไม่ได้ หรือตอบผิดๆ ถูกๆ

Vector Database

Vector Database คือฐานข้อมูลที่เก็บข้อมูลในรูปแบบของ "เวกเตอร์" เวกเตอร์คือชุดตัวเลขที่แทนความหมายของข้อมูลนั้นๆ เช่น ข้อความ, รูปภาพ, เสียง การเก็บข้อมูลเป็นเวกเตอร์ทำให้เราสามารถค้นหาข้อมูลที่ "คล้าย" กันได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

สมัยผมทำร้านเน็ต SiamCafe ผมเคยทำระบบค้นหาเกม โดยใช้ keyword แต่ผลลัพธ์มันไม่ค่อยดีเท่าไหร่ เพราะบางทีลูกค้าพิมพ์ผิด หรือใช้คำที่ไม่ตรงกับชื่อเกม ถ้าเราใช้ Vector Database เราสามารถหาเกมที่ "ความหมาย" ใกล้เคียงกับที่ลูกค้าพิมพ์ได้เลย

ลองนึกภาพว่าเรามีตู้เก็บเอกสารขนาดใหญ่ แต่ละเอกสารมีหมายเลขกำกับ การค้นหาเอกสารโดยใช้หมายเลข (เหมือน Keyword) อาจจะช้าและไม่แม่นยำ แต่ถ้าเรา "จัดกลุ่ม" เอกสารตามเนื้อหา (เหมือน Vector) การค้นหาเอกสารที่เกี่ยวข้องก็จะง่ายขึ้นเยอะ

Text Embeddings

Text Embeddings คือกระบวนการแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์ โดยใช้โมเดล AI ที่ถูกเทรนมาเพื่อการนี้ โมเดลเหล่านี้จะ "เข้าใจ" ความหมายของข้อความและสร้างเวกเตอร์ที่แสดงถึงความหมายนั้นๆ

ตัวอย่างเช่น คำว่า "หมา" และ "สุนัข" มีความหมายเหมือนกัน Text Embeddings จะสร้างเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกันสำหรับสองคำนี้ ทำให้การค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องง่ายขึ้น

วิธีใช้งาน / เริ่มต้นยังไง

RAG ไม่ได้ยากอย่างที่คิด! มี Library และ Framework ให้ใช้เยอะแยะเลย เช่น LangChain, LlamaIndex พวกนี้ช่วยให้เราสร้าง RAG Pipeline ได้ง่ายๆ

หลักการง่ายๆ คือ:

1. เตรียมข้อมูล: รวบรวมข้อมูลที่เราต้องการให้ AI ใช้
2. สร้าง Embeddings: แปลงข้อมูลเป็นเวกเตอร์
3. เก็บใน Vector Database: เอาเวกเตอร์ไปเก็บไว้ในฐานข้อมูล
4. สร้าง RAG Pipeline: กำหนดขั้นตอนการทำงานของระบบ
5. Query: ถามคำถาม
6. Retrieve: ระบบค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
7. Augment: เอาข้อมูลที่ค้นหาได้ไปเสริมสร้างคำตอบ
8. Generate: สร้างคำตอบ

ขั้นตอนปฏิบัติจริง

ติดตั้ง Library ที่จำเป็น

ก่อนอื่นเราต้องติดตั้ง Library ที่จำเป็นก่อน ตัวอย่างเช่น LangChain และ ChromaDB (Vector Database แบบง่ายๆ)

pip install langchain chromadb

สร้าง Embeddings และเก็บใน Vector Database

โค้ดนี้จะสร้าง Embeddings จากข้อความตัวอย่าง และเก็บไว้ใน ChromaDB

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.document_loaders import TextLoader

# โหลดข้อมูลจากไฟล์ text
loader = TextLoader("my_data.txt")
documents = loader.load()

# สร้าง Embeddings โดยใช้ OpenAI
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# สร้าง Vector Database
db = Chroma.from_documents(documents, embeddings)

# ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
query = "What is the main topic?"
results = db.similarity_search(query)

print(results)

อย่าลืมเปลี่ยน my_data.txt เป็นไฟล์ข้อมูลของเราจริงๆ นะครับ

สร้าง RAG Pipeline และ Query

ตอนนี้เราจะสร้าง RAG Pipeline โดยใช้ LangChain และ Query ข้อมูล

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

# สร้าง LLM
llm = OpenAI()

# สร้าง RAG Pipeline
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=db.as_retriever())

# ถามคำถาม
query = "What is the main topic?"
answer = qa.run(query)

print(answer)

โค้ดนี้จะใช้ OpenAI LLM ในการสร้างคำตอบ โดยอ้างอิงข้อมูลที่ได้จาก Vector Database

เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น

RAG ไม่ใช่ทางเลือกเดียวในการทำให้ AI ฉลาดขึ้น ยังมีวิธีอื่นอีก เช่น Fine-tuning, Prompt Engineering แต่ละวิธีก็มีข้อดีข้อเสียต่างกัน

Fine-tuning คือการเทรนโมเดล LLM ใหม่ โดยใช้ข้อมูลที่เราต้องการให้มัน "จำ" วิธีนี้เหมาะสำหรับกรณีที่เราต้องการให้ AI มีความรู้เฉพาะทางมากๆ แต่ต้องใช้ทรัพยากรในการเทรนเยอะ

Prompt Engineering คือการปรับแต่ง "คำสั่ง" ที่เราส่งให้ AI เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น วิธีนี้ง่ายและรวดเร็ว แต่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญในการออกแบบ Prompt

วิธี	ข้อดี	ข้อเสีย
RAG	ไม่ต้องเทรนโมเดลใหม่, อ้างอิงแหล่งที่มาได้, ปรับปรุงข้อมูลได้ง่าย	ต้องสร้างระบบค้นหาข้อมูล, อาจจะซับซ้อนกว่า
Fine-tuning	AI มีความรู้เฉพาะทาง, ประสิทธิภาพสูง	ต้องใช้ทรัพยากรในการเทรน, ข้อมูลเก่าแล้วต้องเทรนใหม่
Prompt Engineering	ง่ายและรวดเร็ว, ไม่ต้องใช้ทรัพยากรเยอะ	ต้องใช้ความเชี่ยวชาญ, ผลลัพธ์อาจจะไม่แม่นยำเท่า

สรุปคือ RAG เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับกรณีที่เราต้องการให้ AI ตอบคำถามโดยอ้างอิงข้อมูลที่เรามี และไม่อยากเทรนโมเดลใหม่ทั้งหมด แต่ถ้าเราต้องการให้ AI มีความรู้เฉพาะทางมากๆ Fine-tuning อาจจะเป็นทางเลือกที่ดีกว่า

หวังว่าน้องๆ จะเข้าใจ RAG มากขึ้นนะครับ ลองเอาไปประยุกต์ใช้กับงานของตัวเองดู SiamCafe Blog มีบทความ IT ดีๆ อีกเยอะเลย

สมัยผมทำร้านเน็ต SiamCafe ผมอยากมี AI ที่ตอบคำถามลูกค้าเรื่องเกมได้แม่นๆ RAG นี่แหละคือสิ่งที่ผมต้องการ!

Best Practices / เคล็ดลับจากประสบการณ์

RAG นี่มันเหมือนปรุงก๋วยเตี๋ยวเลยน้อง! มีน้ำซุป (LLM), มีเส้น (Data), มีเครื่องปรุง (Prompt) ถ้าเราใส่เครื่องปรุงไม่ดี ก๋วยเตี๋ยวก็ไม่อร่อย RAG ก็เหมือนกัน ถ้าเราดึงข้อมูลมาไม่ดี หรือ Prompt ไม่คม RAG ก็จะตอบไม่ตรงใจ

สมัยผมทำร้านเน็ตฯ เนี่ย ลูกค้าชอบมาถามปัญหาเกม ถามนู่นนี่นั่น ถ้ามี RAG นะ ชีวิตแอดมินร้านเน็ตฯ สบายขึ้นเยอะ! แต่ต้องทำ RAG ให้ดีนะ ไม่งั้นตอบผิดๆ ถูกๆ ลูกค้าด่าตายเลย

3-4 เทคนิคที่ใช้ได้จริง

1. Chunking ให้เหมาะ

น้องต้องหั่นข้อมูลเป็นชิ้นๆ ก่อนเอาไปใส่ Vector Database เค้าเรียก Chunking จะหั่นใหญ่ หั่นเล็ก ต้องลองดูว่าข้อมูลแบบไหนถึงจะเหมาะ ถ้าข้อมูลเป็นบทความยาวๆ อาจจะหั่นเป็น Paragraph ถ้าเป็น Code อาจจะหั่นเป็น Function

# ตัวอย่าง Python
text = "This is a long document. It has many sentences. We need to chunk it."
chunk_size = 50
chunks = [text[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)]
print(chunks)

2. Semantic Search สำคัญมาก

ไม่ใช่แค่ Keyword Matching นะน้อง! เราต้องใช้ Semantic Search เพื่อหาข้อมูลที่ "ความหมาย" ใกล้เคียงกัน ไม่ใช่แค่คำเหมือนกัน สมัยก่อน Search Engine มันโง่ๆ หาแต่คำตรงๆ เดี๋ยวนี้ฉลาดขึ้นเยอะ

3. Prompt Engineering คือหัวใจ

Prompt ที่ดี คือ Prompt ที่เข้าใจง่าย ตรงประเด็น บอก LLM ว่าเราต้องการอะไร ตัวอย่างเช่น "สรุปข้อมูลนี้ให้สั้นกระชับ" หรือ "ตอบคำถามนี้โดยอ้างอิงจากข้อมูลที่ให้มาเท่านั้น"

# ตัวอย่าง Prompt
prompt = "Answer the following question based on the context provided: \n\nContext: {context} \n\nQuestion: {question}"

4. Evaluation Loop ช่วยชีวิต

อย่าคิดว่าทำ RAG เสร็จแล้วจะจบนะน้อง! ต้องมี Evaluation Loop คอยวัดผลว่า RAG เรามันตอบดีแค่ไหน ตอบถูกกี่เปอร์เซ็นต์ ตอบผิดเพราะอะไร แล้วเอาผลมาปรับปรุง RAG ให้ดีขึ้นเรื่อยๆ

iCafeForex

FAQ คำถามที่พบบ่อย

RAG เหมาะกับงานแบบไหน?

RAG เหมาะกับงานที่ต้องการความถูกต้องแม่นยำสูง และต้องการอ้างอิงข้อมูลที่เชื่อถือได้ เช่น การตอบคำถามเกี่ยวกับเอกสารทางกฎหมาย การให้คำแนะนำทางการแพทย์ หรือการสรุปรายงานวิจัย

RAG ต่างจาก Fine-tuning ยังไง?

Fine-tuning คือการสอน LLM ใหม่ทั้งหมด โดยใช้ Dataset ของเราเอง RAG คือการเอา LLM ที่มีอยู่แล้ว มาเสริมด้วยข้อมูลของเรา RAG ทำง่ายกว่า Fine-tuning เยอะ แต่ Fine-tuning อาจจะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าในบางกรณี

Vector Database เลือกอันไหนดี?

มีให้เลือกเยอะแยะ Pinecone, Weaviate, ChromaDB เลือกตามความเหมาะสมกับ Project ของน้องเลย แต่ละอันก็มีข้อดีข้อเสียต่างกันไป ลองศึกษาดูครับ

RAG ทำงานช้า แก้ยังไง?

ลอง Optimize Chunking ดูครับ ถ้า Chunk ใหญ่ไป Search ก็ช้า Chunk เล็กไป ก็อาจจะเสีย Context นอกจากนี้ลองดูเรื่อง Hardware ด้วย ถ้า CPU/GPU แรงๆ ก็ช่วยได้เยอะ

สรุป

RAG เป็นเทคนิคที่น่าสนใจมาก ช่วยให้ LLM ฉลาดขึ้น ตอบได้ตรงประเด็นมากขึ้น แต่ต้องทำให้ดีนะน้อง! ไม่งั้นจะกลายเป็น "ไก่ได้พลอย" เอาข้อมูลผิดๆ ถูกๆ มาให้ LLM ตอบ ก็ยิ่งเละเทะไปกันใหญ่

อย่าลืมว่า RAG ไม่ใช่ Magic Bullet นะน้อง! มันแค่ Tool ตัวหนึ่ง ต้องใช้ให้เป็น ใช้ให้ถูกวิธี ถึงจะเห็นผลลัพธ์ที่น่าพอใจ

SiamCafe Blog