การปรับแต่ง AI สำหรับองค์กรด้วย RAG และ Fine-Tuning

การปรับแต่ง AI สำหรับองค์กรด้วย RAG และ Fine-Tuning

ในยุคที่เทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว องค์กรต่าง ๆ เริ่มมองหาแนวทางในการปรับแต่งโมเดล AI เพื่อนำไปประยุกต์ใช้กับงานเฉพาะด้านของตน การปรับแต่งโมเดลเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การตอบคำถามตามบริบท หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) บทความนี้จะพูดถึงสองแนวทางหลักในการปรับแต่ง AI ได้แก่ RAG (Retrieval Augmented Generation) และ Fine-Tuning พร้อมทั้งเปรียบเทียบข้อดี ข้อจำกัด และปัจจัยในการเลือกใช้งาน

Retrieval Augmented Generation (RAG) คืออะไร

RAG ย่อมาจาก “Retrieval Augmented Generation” คือ เทคนิคที่ช่วยเพิ่มความสามารถของระบบ AI และ Generative AI เช่น GPT โดยการเชื่อมโยงระบบเข้ากับแหล่งข้อมูลภายนอก แทนที่จะอาศัยเฉพาะข้อมูลที่มีอยู่ในโมเดล AI เอง RAG จะนำ Prompt ที่ผู้ใช้งานป้อนเข้ามาไปค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น เว็บไซต์ ฐานข้อมูลภายในองค์กร หรือเอกสารเฉพาะทาง จากนั้นข้อมูลที่ค้นพบจะถูกนำมาใช้เพื่อสร้าง Prompt ประกอบการทำงานของ GPT เพื่อช่วยให้ AI สามารถสร้างคำตอบที่มีความถูกต้อง แม่นยำ และสอดคล้องกับบริบทที่เฉพาะเจาะจงมากยิ่งขึ้น

โดยมีหลักการสำคัญดังนี้

• Retrieval (การค้นคืนข้อมูล) - เมื่อมีคำถามหรือข้อความเข้ามา ระบบจะทำการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูล (เช่น เอกสารภายในองค์กร ฐานข้อมูล หรือเว็บไซต์) โดยอาจใช้วิธีการจัดทำดัชนี (Indexing) และเทคนิคการค้นหา (Search)

• Augmented Generation (การสร้างข้อความด้วยบริบทที่ขยาย) - เมื่อได้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องแล้ว ส่วนโมเดลการสร้างข้อความ (Generative Model) เช่น GPT จะนำข้อความที่ผ่านการ Retrieval มาผนวกรวมเป็นบริบทเพิ่มเติม เพื่อให้การตอบหรือการสร้างข้อความมีความถูกต้องและสอดคล้องกับข้อมูลจริง ด้วยกระบวนการแบบสองขั้นตอนนี้ โมเดลจะสามารถตอบคำถามหรือสร้างเนื้อหาที่อิงข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้มากขึ้น ลดโอกาส “Hallucination” หรือการแต่งเนื้อหาเกินจริงโดยที่ไม่มีหลักฐาน

Reference : https://aws.amazon.com/th/what-is/retrieval-augmented-generation

Fine-Tuning คืออะไร

Fine-Tuning คือการนำโมเดลขนาดใหญ่ LLM (Large Language Model) ที่ผ่านการฝึกมาเบื้องต้น (Pre-trained Model) เช่น GPT มาปรับจูนเพิ่มเติมด้วยข้อมูลเฉพาะด้าน (Domain-Specific Data) หรือข้อมูลที่มีการระบุคำตอบที่ต้องการให้ชัดเจน (Labeled Data) เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ลักษณะภาษาของข้อมูลเชิงลึก จนสามารถประมวลผลได้ใกล้เคียงบริบทจริงขององค์กรมากที่สุด

เปรียบเทียบ RAG กับ Fine-Tuning

RAG หรือ Fine-Tune แบบใดเหมาะสมกับงานประเภทใด

RAG เหมาะสำหรับ

• ระบบ Q&A อิงเอกสารปริมาณมากและเปลี่ยนแปลงบ่อย: เช่น ข้อมูลข่าวสารล่าสุด ข้อมูลสินค้าคงคลัง เอกสารความรู้ภายในที่อัปเดตตลอดเวลา

• งานที่ต้องการความถูกต้องอ้างอิงได้: เช่น Customer Support, Help Desk, ระบบแนะนำข้อมูลอิงเอกสาร (Document-based Recommender)

• ไม่ต้องการเทรนโมเดลใหม่บ่อย ๆ: เพียงอัปเดตฐานข้อมูลหรือดัชนีบ่อย ๆ ก็เพียงพอ

Fine-Tuning เหมาะสำหรับ

• งานเฉพาะด้านที่ต้องการความแม่นยำสูง: เช่น งานด้านกฎหมาย การแพทย์ การวินิจฉัย หรือ Chatbot ด้านการเงินที่ข้อมูลค่อนข้างคงตัว

• งานที่ต้องการสไตล์การเขียน/โทนภาษาสม่ำเสมอ: โมเดลจะเรียนรู้รูปแบบภาษาเฉพาะขององค์กรหรือสินค้า/บริการ

• องค์กรที่ต้องการควบคุมโมเดลในระดับลึก: เช่น สามารถกำหนดพารามิเตอร์ ขนาดโมเดล การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลภายในได้มากกว่าการใช้โมเดลสำเร็จรูป

ทำ Prompt Engineering เพื่อสามารถใช้งาน AI Model หรือ Generative AI ได้ตามที่ต้องการ โดยไม่ต้องปรับแต่ง Model แต่อย่างใด แต่หากจะปรับแต่ง AI องค์กรสามารถใช้ทั้งสองแนวทางร่วมกันได้ เช่น ใช้ Fine-Tuning เพื่อปรับโมเดลให้เหมาะกับภาษาหรือสไตล์ขององค์กร แล้วนำ RAG มาใช้เป็นส่วนเสริมในการค้นข้อมูลแบบอัปเดตใหม่ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ทั้ง “ตรงประเด็น” และ “ทันสมัย” โดยไม่ต้องฝึกโมเดลซ้ำบ่อย ๆ