Cải thiện khả năng nhớ ngữ cảnh trong Tạo ra Tăng cường Tìm kiếm
Tạo ra tăng cường tìm kiếm (RAG) đã nổi lên như một phương pháp quan trọng để tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) vào các ứng dụng kinh doanh chuyên biệt, cho phép tích hợp dữ liệu độc quyền vào các phản hồi của mô hình. Mặc dù hiệu quả trong giai đoạn thử nghiệm (POC), các nhà phát triển thường gặp phải sự sụt giảm độ chính xác đáng kể khi chuyển RAG vào sản xuất. Vấn đề này đặc biệt rõ ràng trong giai đoạn tìm kiếm, nơi mục tiêu là lấy chính xác ngữ cảnh liên quan nhất cho một truy vấn nhất định, một chỉ số được gọi là khả năng nhớ ngữ cảnh. Bài viết này đi sâu vào các chiến lược để cải thiện khả năng nhớ ngữ cảnh bằng cách tùy chỉnh và tinh chỉnh các mô hình nhúng, cuối cùng cải thiện hiệu suất của RAG trong các ứng dụng thực tế.
RAG hoạt động trong hai bước chính: tìm kiếm và tạo ra. Trong giai đoạn tìm kiếm, mô hình chuyển đổi văn bản thành các vector, lập chỉ mục, truy xuất và xếp hạng lại các vector này để xác định các kết quả hàng đầu. Tuy nhiên, các thất bại trong giai đoạn này có thể dẫn đến việc bỏ lỡ các ngữ cảnh liên quan, dẫn đến khả năng nhớ ngữ cảnh thấp hơn và các đầu ra tạo ra ít chính xác hơn. Một giải pháp hiệu quả là điều chỉnh mô hình nhúng, được thiết kế để hiểu mối quan hệ giữa dữ liệu văn bản, để tạo ra các nhúng cụ thể cho tập dữ liệu đang được sử dụng. Việc tinh chỉnh này cho phép mô hình tạo ra các vector tương tự cho các câu tương tự, nâng cao khả năng truy xuất ngữ cảnh rất liên quan đến truy vấn.
Để cải thiện khả năng nhớ ngữ cảnh, điều cần thiết là chuẩn bị một tập dữ liệu tùy chỉnh phản ánh các loại truy vấn mà mô hình sẽ gặp phải. Điều này bao gồm việc trích xuất một loạt các câu hỏi đa dạng từ cơ sở tri thức, diễn đạt lại chúng để tạo sự biến đổi, và tổ chức chúng theo mức độ liên quan. Ngoài ra, việc xây dựng một tập dữ liệu đánh giá giúp đánh giá hiệu suất của mô hình trong một môi trường thực tế. Bằng cách sử dụng một Đánh giá viên Tìm kiếm Thông tin, các nhà phát triển có thể đo lường các chỉ số như Recall@k và Precision@k để đánh giá độ chính xác của việc truy xuất. Cuối cùng, việc tinh chỉnh mô hình nhúng có thể dẫn đến những cải thiện đáng kể trong khả năng nhớ ngữ cảnh, đảm bảo rằng RAG vẫn chính xác và đáng tin cậy trong các môi trường sản xuất.