Retrieval Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật AI kết hợp tìm kiếm thông tin liên quan với việc tạo phản hồi. Bài viết này sẽ giới thiệu 7 thư viện mã nguồn mở hỗ trợ triển khai RAG, cũng như phân tích những thách thức và giải pháp liên quan.
RAG là gì?
Retrieval Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật AI kết hợp việc tìm kiếm thông tin liên quan với việc tạo phản hồi. Nó hoạt động bằng cách trước tiên truy xuất dữ liệu từ các nguồn bên ngoài (như tài liệu hoặc cơ sở dữ liệu) và sau đó sử dụng thông tin này để tạo ra câu trả lời chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn. Điều này giúp AI cung cấp các câu trả lời tốt hơn, dựa trên thực tế hơn là chỉ dựa vào những gì nó đã được đào tạo.
Cơ chế hoạt động của RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) hoạt động bằng cách nâng cao phản hồi của AI với thông tin liên quan từ các nguồn bên ngoài. Dưới đây là một lời giải thích ngắn gọn:
- Khi người dùng đặt câu hỏi, RAG tìm kiếm thông qua các nguồn dữ liệu khác nhau (như cơ sở dữ liệu, trang web và tài liệu) để tìm thông tin liên quan.
- Sau đó, nó kết hợp thông tin đã truy xuất này với câu hỏi ban đầu để tạo ra một lời nhắc chi tiết hơn.
- Lời nhắc được cải thiện này được đưa vào một mô hình ngôn ngữ, mô hình này tạo ra phản hồi vừa liên quan đến câu hỏi vừa được làm phong phú thêm với thông tin đã truy xuất. Quá trình này cho phép AI cung cấp câu trả lời chính xác hơn, cập nhật hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn bằng cách tận dụng các nguồn kiến thức bên ngoài cùng với khả năng được đào tạo trước của nó.
Lợi ích của RAG đối với mô hình AI
RAG làm cho AI đáng tin cậy và cập nhật hơn bằng cách bổ sung kiến thức nội bộ của nó với dữ liệu bên ngoài, trong thế giới thực. RAG cũng cải thiện mô hình AI theo một số cách chính:
- Truy cập thông tin cập nhật: RAG truy xuất thông tin liên quan, theo thời gian thực từ các nguồn bên ngoài (như tài liệu, cơ sở dữ liệu hoặc web). Điều này có nghĩa là AI có thể cung cấp câu trả lời chính xác ngay cả khi dữ liệu đào tạo của nó đã lỗi thời.
- Độ chính xác nâng cao: Thay vì chỉ dựa vào kiến thức đã được đào tạo của AI, RAG đảm bảo mô hình tạo ra phản hồi dựa trên dữ liệu phù hợp nhất. Điều này làm cho câu trả lời chính xác hơn và dựa trên thực tế.
- Hiểu ngữ cảnh tốt hơn: Bằng cách kết hợp dữ liệu đã truy xuất với truy vấn của người dùng, RAG có thể đưa ra câu trả lời phù hợp với ngữ cảnh hơn, làm cho phản hồi của AI có cảm giác được điều chỉnh và cụ thể hơn đối với tình huống.
- Giảm ảo giác: Các mô hình AI thuần túy đôi khi "ảo giác" hoặc bịa đặt thông tin. RAG giảm thiểu điều này bằng cách dựa các phản hồi vào dữ liệu thực tế, đã được truy xuất, giảm khả năng xuất hiện thông tin không chính xác hoặc bịa đặt.
7 thư viện mã nguồn mở cho RAG
Chúng ta hãy cùng khám phá một số thư viện mã nguồn mở giúp bạn thực hiện RAG. Các thư viện này cung cấp các công cụ và framework cần thiết để triển khai hệ thống RAG hiệu quả, từ lập chỉ mục tài liệu đến truy xuất và tích hợp với các mô hình ngôn ngữ.
1. SWIRL
SWIRL là một phần mềm cơ sở hạ tầng AI mã nguồn mở hỗ trợ các ứng dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG). Nó nâng cao các quy trình AI bằng cách cho phép tìm kiếm nhanh chóng và an toàn trên các nguồn dữ liệu mà không cần di chuyển hoặc sao chép dữ liệu. SWIRL hoạt động bên trong tường lửa của bạn, đảm bảo an ninh dữ liệu đồng thời dễ dàng triển khai.
Điểm độc đáo:
- Không yêu cầu ETL hoặc di chuyển dữ liệu.
- Triển khai AI nhanh chóng và an toàn bên trong đám mây riêng.
- Tích hợp liền mạch với hơn 20+ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
- Được xây dựng để truy cập dữ liệu an toàn và tuân thủ.
- Hỗ trợ tìm nạp dữ liệu từ hơn 100 ứng dụng.
2. Cognita
Cognita là một framework mã nguồn mở để xây dựng các hệ thống Retrieval Augmented Generation (RAG) theo mô-đun, sẵn sàng cho sản xuất. Nó tổ chức các thành phần RAG, giúp dễ dàng kiểm tra cục bộ và triển khai ở quy mô lớn. Nó hỗ trợ nhiều trình truy xuất tài liệu, nhúng và hoàn toàn dựa trên API, cho phép tích hợp liền mạch vào các hệ thống khác.
Điểm độc đáo:
- Thiết kế mô-đun cho các hệ thống RAG có thể mở rộng.
- Giao diện người dùng cho người dùng không chuyên về kỹ thuật để tương tác với tài liệu và Hỏi & Đáp.
- Lập chỉ mục tăng dần giúp giảm tải tính toán bằng cách theo dõi các thay đổi.
3. LLM-Ware
LLM Ware là một framework mã nguồn mở để xây dựng các quy trình Retrieval Augmented Generation (RAG) sẵn sàng cho doanh nghiệp. Nó được thiết kế để tích hợp các mô hình nhỏ, chuyên biệt có thể được triển khai riêng tư và an toàn, làm cho nó phù hợp với quy trình làm việc phức tạp của doanh nghiệp.
Điểm độc đáo:
- Cung cấp hơn 50 mô hình nhỏ, được tinh chỉnh, tối ưu hóa cho các tác vụ của doanh nghiệp.
- Hỗ trợ kiến trúc RAG theo mô-đun và có thể mở rộng.
- Có thể chạy mà không cần GPU, cho phép triển khai nhẹ.
4. RAG Flow
RAG Flow là một engine mã nguồn mở tập trung vào Retrieval Augmented Generation (RAG) sử dụng khả năng hiểu tài liệu chuyên sâu. Nó cho phép người dùng tích hợp dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc để trả lời câu hỏi hiệu quả, dựa trên trích dẫn. Hệ thống cung cấp kiến trúc có thể mở rộng và theo mô-đun với các tùy chọn triển khai dễ dàng.
Điểm độc đáo:
- Khả năng hiểu tài liệu chuyên sâu tích hợp để xử lý các định dạng dữ liệu phức tạp.
- Trích dẫn có cơ sở với rủi ro ảo giác giảm.
- Hỗ trợ nhiều loại tài liệu khác nhau như PDF, hình ảnh và dữ liệu có cấu trúc.
5. Graph RAG
Graph RAG là một hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) dựa trên đồ thị, theo mô-đun được thiết kế để nâng cao kết quả đầu ra của LLM bằng cách kết hợp các đồ thị tri thức có cấu trúc. Nó hỗ trợ lập luận nâng cao với dữ liệu riêng tư, làm cho nó lý tưởng cho các doanh nghiệp và ứng dụng nghiên cứu.
Điểm độc đáo:
- Sử dụng đồ thị tri thức để cấu trúc và nâng cao khả năng truy xuất dữ liệu.
- Được thiết kế riêng cho các trường hợp sử dụng phức tạp của doanh nghiệp yêu cầu xử lý dữ liệu riêng tư.
- Hỗ trợ tích hợp với Microsoft Azure để triển khai quy mô lớn.
6. Haystack
Haystack là một framework điều phối AI mã nguồn mở để xây dựng các ứng dụng LLM sẵn sàng cho sản xuất. Nó cho phép người dùng kết nối các mô hình, cơ sở dữ liệu vectơ và trình chuyển đổi tệp để tạo ra các hệ thống nâng cao như RAG, trả lời câu hỏi và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Điểm độc đáo:
- Đường dẫn linh hoạt cho các tác vụ truy xuất, nhúng và suy luận.
- Hỗ trợ tích hợp với nhiều loại cơ sở dữ liệu vectơ và LLM.
- Có thể tùy chỉnh với cả mô hình có sẵn và mô hình được tinh chỉnh.
7. Storm
STORM là một hệ thống quản lý tri thức hỗ trợ bởi LLM, nghiên cứu một chủ đề và tạo ra các báo cáo đầy đủ với trích dẫn. Nó tích hợp các phương pháp truy xuất nâng cao và hỗ trợ đặt câu hỏi đa chiều, nâng cao độ sâu và độ chính xác của nội dung được tạo.
Điểm độc đáo:
- Tạo các bài viết giống như Wikipedia với trích dẫn có cơ sở.
- Hỗ trợ quản lý tri thức hợp tác giữa người và AI.
- Thiết kế mô-đun với hỗ trợ cho các nguồn truy xuất bên ngoài.
Những thách thức trong Retrieval Augmented Generation
Retrieval Augmented Generation (RAG) phải đối mặt với những thách thức như đảm bảo tính liên quan của dữ liệu, quản lý độ trễ và duy trì chất lượng dữ liệu. Một số thách thức là:
- Tính liên quan của dữ liệu: Việc đảm bảo các tài liệu được truy xuất có liên quan cao đến truy vấn có thể khó khăn, đặc biệt là với các tập dữ liệu lớn hoặc nhiễu.
- Độ trễ: Việc tìm kiếm các nguồn bên ngoài làm tăng chi phí, có thể làm chậm thời gian phản hồi, đặc biệt là trong các ứng dụng thời gian thực.
- Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu chất lượng thấp hoặc lỗi thời có thể dẫn đến phản hồi do AI tạo ra không chính xác hoặc gây hiểu lầm.
- Khả năng mở rộng: Xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn và lưu lượng truy cập người dùng cao trong khi vẫn duy trì hiệu suất có thể phức tạp.
- Bảo mật: Đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và xử lý thông tin nhạy cảm một cách an toàn là rất quan trọng, đặc biệt là trong môi trường doanh nghiệp.
Các nền tảng như SWIRL giải quyết những vấn đề này bằng cách không yêu cầu ETL (Extract, Transform, Load) hoặc di chuyển dữ liệu, đảm bảo truy cập dữ liệu nhanh hơn và an toàn hơn. Với SWIRL, việc truy xuất và xử lý diễn ra bên trong tường lửa của người dùng, giúp duy trì quyền riêng tư dữ liệu đồng thời đảm bảo phản hồi chất lượng cao, có liên quan. Việc tích hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện có và các nguồn dữ liệu doanh nghiệp giúp nó trở thành một giải pháp hiệu quả để vượt qua những thách thức về độ trễ và bảo mật của RAG.