RAG vs. Traditional LLM: ทำไมธุรกิจต้องใช้ RAG?

Generative AI กำลังเปลี่ยนโลกของธุรกิจไปอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะ Large Language Models (LLMs) ที่ช่วยให้สามารถสร้างเนื้อหา ตอบคำถาม และวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างชาญฉลาด อย่างไรก็ตาม Traditional LLM ที่ถูกฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลมักมีข้อจำกัด เช่น ข้อมูลที่ล้าสมัย ตอบผิดพลาด หรือให้ข้อมูลที่ไม่สามารถตรวจสอบที่มาได้

นี่คือเหตุผลที่ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นในวงการธุรกิจ เพราะช่วยให้ AI ตอบคำถามได้แม่นยำขึ้น ใช้ข้อมูลล่าสุด และสามารถอ้างอิงแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ วันนี้เราจะพามาเปรียบเทียบ RAG กับ Traditional LLM และดูว่าทำไมธุรกิจควรเลือกใช้ RAG

Traditional LLM คืออะไร?

Traditional LLM เป็นโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งข้อมูลสาธารณะ เช่น Wikipedia หนังสือ และเว็บไซต์ต่าง ๆ ทำให้สามารถสร้างเนื้อหาและตอบคำถามได้อย่างชาญฉลาด อย่างไรก็ตาม LLM ยังมีข้อจำกัดสำคัญ ดังนี้

• ข้อมูลไม่อัปเดต – LLM ถูกฝึกด้วยข้อมูลที่มีอยู่ในช่วงเวลาหนึ่งเท่านั้น และไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลอัปเดตล่าสุดได้ หากธุรกิจต้องใช้ข้อมูลเรียลไทม์ เช่น ข้อมูลตลาด หุ้น หรือข่าวสารสำคัญ LLM แบบดั้งเดิมอาจไม่สามารถตอบโจทย์ได้
• มีข้อผิดพลาดและ Hallucination – LLM อาจสร้างคำตอบที่ผิดพลาดหรือไม่ตรงกับความเป็นจริง เนื่องจากการคาดเดาข้อมูลจากสิ่งที่เรียนรู้มา แทนที่จะอ้างอิงจากแหล่งข้อมูลที่ถูกต้อง
• ไม่ตอบโจทย์ในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเฉพาะเจาะจง – หากธุรกิจต้องการให้ LLM ทำความเข้าใจข้อมูลแบบเฉพาะเจาะจง เช่น นโยบายของบริษัท ข้อมูลผลิตภัณฑ์ หรือเอกสารภายใน จำเป็นต้องฝึกโมเดลใหม่ ซึ่งต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมาก

RAG (Retrieval-Augmented Generation) คืออะไร?

RAG เป็นเทคนิคที่พัฒนาเพื่อแก้ปัญหาของ Traditional LLM โดยผสานการทำงานของ Information Retrieval       (การดึงข้อมูล) เข้ากับ Text Generation (การสร้างข้อความ) วิธีนี้ช่วยให้โมเดลสามารถค้นหาข้อมูลจากแหล่งภายนอก เช่น เอกสารภายในองค์กร ฐานข้อมูล หรือเว็บไซต์ และนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องมาประกอบการสร้างคำตอบ

หลักการทำงานของ RAG

1. ค้นหาข้อมูล (Retrieve) – ระบบจะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลที่กำหนดไว้ เช่น ฐานข้อมูลของบริษัท หรือระบบ Knowledge Base
2. สร้างคำตอบ (Generate) – LLM จะนำข้อมูลที่ค้นหามาใช้เป็นบริบทในการสร้างคำตอบที่แม่นยำขึ้น
3. แสดงผลลัพธ์ (Respond) – ผู้ใช้จะได้รับคำตอบที่อ้างอิงแหล่งข้อมูลได้

RAG vs. Traditional LLM: อะไรดีกว่าสำหรับธุรกิจ?

ทำไมธุรกิจต้องใช้ RAG?

1. ข้อมูลแม่นยำ เชื่อถือได้
   RAG ลดปัญหาการให้ข้อมูลผิดพลาด เพราะสามารถดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลจริง เช่น รายงานของบริษัท หรือฐานข้อมูลลูกค้า
2. อัปเดตข้อมูลได้แบบเรียลไทม์
   ธุรกิจสามารถใช้ RAG เพื่อดึงข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับตลาด กฎหมาย หรือแนวโน้มอุตสาหกรรม โดยไม่ต้องรอให้ LLM รุ่นใหม่มาอัปเดต
3. เพิ่มความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือ
   ผู้ใช้สามารถตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อมูลที่ AI นำมาใช้ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจผิดพลาด
4. ปรับแต่งให้เหมาะกับธุรกิจ
   RAG สามารถเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลขององค์กร ทำให้ AI เข้าใจข้อมูลเฉพาะของธุรกิจ เช่น รายละเอียดสินค้า นโยบายบริษัท หรือข้อมูลลูกค้า
5. ลดต้นทุนในการฝึกโมเดลใหม่
   แทนที่จะต้องฝึก LLM ใหม่ให้เข้าใจข้อมูลภายในองค์กร RAG สามารถใช้โมเดลเดิมร่วมกับข้อมูลที่อัปเดตได้ ทำให้ประหยัดทรัพยากรและเวลา

ตัวอย่างการใช้งาน RAG ในธุรกิจ

• Customer Support – ระบบ Chatbot ที่สามารถค้นหาคำตอบจากฐานข้อมูลเอกสารและให้คำตอบที่ถูกต้องแก่ลูกค้า
• Legal & Compliance – AI ที่สามารถอ้างอิงข้อมูลกฎหมายล่าสุดและให้คำแนะนำที่ถูกต้องตามข้อบังคับ
• Healthcare – ระบบช่วยแพทย์ค้นหาข้อมูลทางการแพทย์ล่าสุดเพื่อใช้ในการวินิจฉัยและรักษา
• E-commerce – AI ช่วยตอบคำถามเกี่ยวกับสินค้าโดยอ้างอิงข้อมูลจากคลังสินค้าและรีวิวของลูกค้า

หากธุรกิจของคุณต้องการข้อมูลที่แม่นยำ อัปเดต และลดข้อผิดพลาดในการใช้ LLM การใช้ RAG ถือเป็นทางเลือกที่ดีกว่า Traditional LLM เพราะช่วยให้สามารถดึงข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้ ลดปัญหา Hallucination และเพิ่มความสามารถในการปรับแต่งสำหรับธุรกิจโดยไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่

การนำ RAG มาใช้สามารถช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับตัวได้รวดเร็วขึ้น ตอบสนองต่อลูกค้าได้ดีขึ้น และเพิ่มความแม่นยำของการใช้ AI ในกระบวนการทำงานขององค์กร หากคุณกำลังมองหาโซลูชัน AI ที่ล้ำสมัยและมีประสิทธิภาพ RAG คือตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด

ติดต่อ Blendata เพื่อรับคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่ [email protected] หรืออ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Blendata ได้ที่ https://www.blendata.co/