รู้จักกับ RAG ตัวช่วยเพิ่มความแม่นยำ และความปลอดภัยในการนำ ChatGPT มาใช้งานกับธุรกิจ

ChatGPT ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญกับการทำงานของธุรกิจยุคใหม่เป็นอย่างมาก ด้วยความสามารถของ Large Language Model (LLM) หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ทำให้ ChatGPT สามารถประมวลผลภาษา และตอบคำถามในเรื่องต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งธุรกิจสามารถนำความสามารถของ ChatGPT นี้มาใช้ผสานรวมกับ Chatbot ที่ใช้งานภายในองค์กรได้เพื่อให้สามารถตอบคำถามพนักงาน และลูกค้าได้เหมือนกับพูดคุยกับมนุษย์ด้วยกัน

แต่ในขณะเดียวกันหลายๆ องค์กรอาจจะกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลภายในองค์กรว่าข้อมูลจะรั่วไหลหรือไม่หากนำ ChatGPT หรือ Google Gemini รวมไปถึงแพลตฟอร์ม LLM อื่นๆ มาใช้งาน จึงเป็นที่มาในการนำเทคนิค Retrieval-Augmented Generation หรือ RAG เข้ามาใช้งานร่วมกับการใช้ ChatGPT เพื่อเพิ่มความปลอดภัย และความแม่นยำในการใช้งานให้กับธุรกิจ ในบทความนี้เราจะพาไปรู้จักกับ RAG และประโยชน์ของการนำ RAG มาใช้งานควบคู่กับ LLM กันมากยิ่งขึ้น

RAG คืออะไร

Retrieval-Augmented Generation (RAG) คือเทคนิคในการเพิ่มประสิทธิภาพความแม่นยำ และความน่าเชื่อถือให้กับโมเดล Generative AI ด้วยข้อเท็จจริงที่ดึงมาจากแหล่งข้อมูลภายนอก กล่าวอีกนัยหนึ่งได้ว่า RAG ได้เข้ามาเติมเต็มช่องว่างให้กับวิธีการทำงานของ LLM นั่นเอง 

โดยที่ภายในของ LLM นั้นเป็นโครงข่ายประสาทเทียม (neural networks) ซึ่งโดยทั่วไปจะวัดจากจำนวนพารามิเตอร์ที่มีอยู่ และพารามิเตอร์ของ LLM จะแสดงถึงรูปแบบทั่วไปของวิธีที่มนุษย์ใช้คำเพื่อสร้างประโยค

และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งนั้น บางครั้งเรียกว่าความรู้แบบแปรผัน ซึ่งทำให้ LLM เป็นประโยชน์อย่างมากในการตอบคำถามทั่วๆ ไปได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม LLM ยังไม่สามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานที่ต้องการคำตอบเชิงลึกเกี่ยวกับหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งโดยเฉพาะได้มากนัก

โดยที่ผู้พัฒนา RAG ขึ้นมาอย่าง Patrick Lewis และทีมงานได้พัฒนา RAG ขึ้นมาเพื่อเชื่อมต่อบริการ Generative AI เข้ากับแหล่งข้อมูลภายนอก โดยเฉพาะอย่างยิ่งแหล่งข้อมูลที่เต็มไปด้วยรายละเอียดเชิงเทคนิคล่าสุด

อีกทั้งเรายังสามารถเรียก RAG ว่าเป็นสูตรในการปรับจูนเอนกประสงค์ได้เช่นกัน เนื่องจากเราสามารถนำ RAG ไปใช้ได้กับทุกๆ เครื่องมือ LLM เพื่อเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่ต้องการให้ LLM ใช้ในการตอบคำถาม หรือให้ข้อมูลกับผู้ใช้งานได้

RAG มีความสำคัญอย่างไร?

ในปัจจุบันเทคโนโลยี Large language model (LLM) และ Natural language processing (NLP) เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญที่ใช้ในการขับเคลื่อนในการสร้าง AI Chatbot เพื่อใช้ในการตอบคำถามผู้ใช้งานในบริบทต่างๆ โดยใช้แหล่งข้อมูลที่มีอยู่บนอินเตอร์เน็ตมาใช้เพื่อประมวลผล และตอบคำถามผู้ใช้งาน ซึ่งแน่นอนว่า LLM เองนั้นยังมีข้อจำกัดบางอย่างในการใช้งานเช่นกัน เช่น หากผู้ใช้งานถามคำถามบางอย่างที่ LLM ยังไม่มีข้อมูลที่นำมาใช้ในการตอบคำถามได้ มีโอกาสที่ LLM จะแต่งเรื่อง หรือที่เรียกกันว่า Hallucinations ได้ ทำให้ข้อมูลที่ได้ไม่ถูกต้อง หรือมีโอกาสที่ LLM จะนำข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาต หรือติดลิขสิทธิ์มาใช้ในการตอบคำถามได้เช่นกัน จึงเป็นที่มาที่ทำให้ต้องมีเครื่องมือ RAG มาช่วยทำให้ข้อจำกัดของ LLM เหล่านั้นหมดไป

โดยที่สิ่งที่ธุรกิจควรระมัดระวังเมื่อนำ LLM ไปใช้งาน โดยที่ไม่มีการใช้ RAG ควบคู่ไปด้วยมีดังต่อไปนี้

• การแต่งเรื่อง (Hallucinations) เมื่อไม่สามารถตอบคำถามเรื่องใดเรื่องหนึ่งได้
• การตอบคำถาม หรือนำเสนอข้อมูลจากแหล่งที่มาที่ไม่ได้รับอนุญาต
• การตอบคำถาม หรือนำเสนอข้อมูลที่อาจจะเป็นข้อมูลที่ Sensitive
• ไม่สามารถตอบคำถามที่เป็นความรู้เฉพาะทางได้ ตอบได้แค่เฉพาะข้อมูลที่เรียนรู้มาจากข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต (ตัวอย่างเช่น ChatGPT 3.5 จะตอบได้เฉพาะข้อมูลที่อยู่บนอินเตอร์เน็ตถึงปี 2021 เท่านั้น)

การนำ RAG เข้ามาใช้งานควบคู่กับโมเดล LLM จะทำให้ธุรกิจหมดห่วงในประเด็นเหล่านี้ เนื่องจากจะทำให้ธุรกิจสามารถกำหนดแหล่งข้อมูลที่ต้องการให้ LLM นำไปใช้ในการตอบคำถามได้เอง และมั่นใจได้ว่าคำตอบที่ได้จาก LLM จะเป็นข้อมูลที่ให้ลูกค้า หรือผู้ใช้งานนำไปใช้ต่อได้อย่างปลอดภัย และถูกต้อง

ประโยชน์ของการนำ RAG มาใช้ควบคู่กับ ChatGPT

การที่ธุรกิจนำ Retrieval-Augmented Generation (RAG) มาใช้ควบคู่ไปกับ ChatGPT และแอปพลิเคชัน LLM อื่นๆ จะทำให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากแอปพลิเคชัน LLM ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด และหมดห่วงเรื่องข้อจำกัดต่างๆ โดยประโยชน์ในการนำ RAG มาใช้ร่วมกับการทำงานของ ChatGPT มีดังต่อไปนี้

1. เพิ่มความแม่นยำในการตอบคำถาม

การนำ RAG มาใช้งานทำให้ธุรกิจสามารถกำหนดได้ว่าจะให้ ChatGPT นำข้อมูลในส่วนใดไปใช้ในการตอบคำถามได้บ้าง ทำให้ธุรกิจมั่นใจได้ว่า ChatGPT จะสามารถตอบคำถามให้กับลูกค้า หรือผู้ใช้งานได้อย่างแม่นยำ และไม่นำข้อมูลที่ Sensitive หรือข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาตไปใช้ในการตอบคำถาม หมดห่วงเรื่องของการแต่งเรื่อง หรือการให้ข้อมูลเท็จไปได้เลย รวมถึงยังช่วยให้ ChatGPT ตอบคำถามที่เป็นข้อมูลเฉพาะทางของธุรกิจได้เป็นอย่างดี

2. ความปลอดภัยของข้อมูล

การนำ RAG มาใช้งานจะช่วยควบคุมการเข้าถึงข้อมูลได้ดีมากยิ่งขึ้น โดยเป็นการควบคุมให้ ChatGPT ใช้ข้อมูลที่ได้รับอนุญาตแล้วเท่านั้นถึงจะสามารถนำไปใช้ในการตอบคำถาม หรือให้ข้อมูลผู้ใช้งานได้ ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงในการเปิดเผยข้อมูลที่เป็นความลับขององค์กร หรือข้อมูล Sensitive ซึ่งเป็นประโยชน์ในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลภายในองค์กร

3. เพิ่มประสิทธิภาพในการให้บริการลูกค้า

เนื่องจากการนำ RAG มาใช้งานนั้นจะทำให้ ChatGPT สามารถตอบคำถามลูกค้าที่มีความซับซ้อนได้ดีมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะข้อมูลที่เป็นข้อมูลเฉพาะของแต่ละธุรกิจ เช่น ธุรกิจประกัน ธุรกิจการเงิน ธุรกิจการผลิต เนื่องจากธุรกิจสามารถนำข้อมูลเฉพาะของธุรกิจมาเทรนให้ RAG สามารถส่งต่อไปให้ ChatGPT ใช้ในการตอบคำถามได้ ทำให้การให้บริการลูกค้าและการสนับสนุนภายในองค์กรเป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

RAG มีวิธีการทำงานอย่างไร

เมื่อมีคำถามเข้ามา RAG จะทำการค้นหาข้อมูลจากฐานข้อมูลที่ธุรกิจได้ตั้งค่าเอาไว้ เช่น ระบบ Knowledge management ของธุรกิจ ที่ได้รวบรวมข้อมูลของธุรกิจในรูปแบบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นลิ้งค์ URL ไฟล์เอกสาร ลิสต์คำถาม FAQ เป็นต้น 

หลังจากนั้น ChatGPT จะใช้ข้อมูลที่ได้จากการสืบค้น และประมวลผลจากฐานข้อมูลของธุรกิจเพื่อนำไปสร้างเป็นคำตอบที่เหมาะสม โดยผสมผสานข้อมูลที่ดึงมาเข้ากับความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ทำให้คำตอบมีความถูกต้อง และครบถ้วนมากยิ่งขึ้น

การนำ RAG มาประยุกต์ใช้งานกับธุรกิจ

1. การให้บริการลูกค้า

การใช้ RAG ทำให้ ChatGPT สามารถตอบคำถามลูกค้า หรือผู้ใช้งานได้อย่างรวดเร็ว และตรงประเด็น และยังทำให้มั่นใจได้ว่าลูกค้าจะได้รับคำตอบที่ถูกต้อง และแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นทั้งการให้ข้อมูลเกี่ยวกับสินค้า และบริการ การแนะนำวิธีแก้ไขปัญหาการใช้งาน หรือการตอบคำถามที่ซับซ้อน

2. การสนับสนุน และช่วยในการตัดสินใจ

RAG สามารถช่วยรวบรวมข้อมูล และให้คำแนะนำในการตัดสินใจที่มีข้อมูลรองรับ ทำให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ และมั่นใจมากขึ้น

ต้องการนำ RAG ไปใช้งานภายในองค์กร

หากธุรกิจต้องการนำ RAG ไปใช้เพื่อเพิ่มศักยภาพในการทำงานของกับ ChatGPT หรือแอปพลิเคชัน  LLM อื่นๆ รวมไปถึงระบบ AI-Knowledge management ผู้เชี่ยวชาญของไอเจ็นยินดีให้คำปรึกษา ตั้งแต่ขั้นตอนการวางแผนจนถึงการนำ RAG ไปใช้ให้ประสบผลสำเร็จ ติดต่อเพื่อพูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่