RAG Pipeline: ทำไมมันเวิร์กดีตอนพัฒนา แต่ไปตายตอนใช้งานจริง
ใครที่คลุกคลีกับ RAG (Retrieval Augmented Generation) คงเคยเจอประสบการณ์แบบนี้: สร้างระบบขึ้นมาบนเครื่องตัวเอง หรือในสภาพแวดล้อมทดสอบ ทุกอย่างดูเข้าที่เข้าทาง ตอบคำถามได้ฉลาดหลักแหลม แต่พอโยนขึ้นสู่ระบบจริงเท่านั้นแหละ ผลลัพธ์กลับไม่เป็นอย่างที่คิด เหมือนมี “ความล้มเหลวที่มองไม่เห็น” ซ่อนอยู่ ปัญหานี้ไม่ได้เกิดจากตัว LLM (Large Language Model) โดยตรงเสมอไป แต่มาจากปัจจัยแวดล้อมที่เปลี่ยนไปเมื่อไปเจอโลกแห่งความเป็นจริง
ปัญหาคุณภาพข้อมูลและความสดใหม่
เมื่อตอนพัฒนาระบบ เรามักจะใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็ก สะอาด และคงที่ แต่ในสภาพแวดล้อมจริง ข้อมูลจะมหาศาล สกปรก มีความซับซ้อน และมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา นี่คือกับดักแรก
ข้อมูลเก่าเก็บ: ถ้าแหล่งข้อมูลไม่อัปเดต คำตอบที่ได้จาก RAG ก็จะล้าสมัยไปโดยปริยาย ยิ่งข้อมูลที่ต้องอ้างอิงมีการเปลี่ยนแปลงบ่อยยิ่งต้องระวัง
ข้อมูลปนเปื้อน: ข้อมูลที่ใช้ในระบบจริงอาจมีสิ่งแปลกปลอม หรือข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องปะปนอยู่มากมาย ทำให้ระบบดึงข้อมูลผิดพลาดได้ง่าย
ข้อมูลผันผวน: รูปแบบหรือลักษณะของข้อมูลอาจเปลี่ยนไปตามกาลเวลา ทำให้โมเดลที่ฝึกมาบนข้อมูลชุดเดิมทำงานได้ไม่ดีนัก
ข้อจำกัดของ Context Window และการแบ่งข้อมูล
LLM ทุกตัวมีข้อจำกัดเรื่อง Context Window หรือปริมาณข้อความที่รับได้ในแต่ละครั้ง
ใน Dev: เอกสารมักจะสั้นและกระชับพอดีกับ Context Window ทำให้ LLM ดึงข้อมูลและสร้างคำตอบได้ดี
ใน Prod: เอกสารจริงอาจมีความยาวมหาศาลเกินกว่าที่ LLM จะรับได้ ทำให้ข้อมูลสำคัญถูกตัดทิ้งไป หรือแม้กระทั่งข้อมูลที่อยู่ตรงกลางๆ ของข้อความยาวๆ อาจถูก LLM มองข้ามไปได้ง่ายๆ ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “Lost in the Middle”
กลยุทธ์การแบ่ง Chunk ที่ไม่เหมาะสม
การแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยๆ หรือที่เรียกว่า Chunking เป็นหัวใจสำคัญของ RAG
ตอนพัฒนา: อาจใช้การแบ่งแบบง่ายๆ ตามค่าเริ่มต้น ซึ่งอาจเพียงพอ
ตอนใช้งานจริง: เอกสารแต่ละชนิดต้องการกลยุทธ์การ Chunking ที่แตกต่างกัน การแบ่งที่ผิดพลาด เช่น แบ่งสั้นเกินไปจนขาดบริบท หรือแบ่งยาวเกินไปจนเกิน Context Window หรือเนื้อหาใน Chunk ไม่เป็นเรื่องเดียวกัน ย่อมส่งผลให้การดึงข้อมูลไม่มีประสิทธิภาพ
ประสิทธิภาพการดึงข้อมูลที่ช้าลง
เมื่อสเกลของระบบใหญ่ขึ้น สิ่งที่ต้องเจอคือ Vector Database ที่มีขนาดใหญ่ขึ้นมหาศาล
ตอนพัฒนา: ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีขนาดเล็ก การค้นหาจึงรวดเร็ว
ตอนใช้งานจริง: ด้วยข้อมูลหลักล้านหรือพันล้านรายการ การค้นหาใน Vector Database อาจใช้เวลานานจนส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ผู้ใช้
ความสามารถในการขยายขนาด: ระบบต้องถูกออกแบบมาให้รองรับการขยายตัวของข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ความหน่วง: ผู้ใช้จะไม่รอคำตอบนาน การดึงข้อมูลที่ช้าลงส่งผลโดยตรงต่อการใช้งาน
การขาดระบบประเมินและติดตามผล
ความล้มเหลวที่แท้จริงมักมองไม่เห็นถ้าไม่มีการวัดผลและติดตามอย่างจริงจัง
ตอนพัฒนา: มักจะทดสอบด้วยมือ หรือประเมินจากความรู้สึก
ตอนใช้งานจริง: ต้องการ Automated Evaluation Metrics ที่แม่นยำ เช่น ความเกี่ยวข้องของคำตอบ (Relevance), ความน่าเชื่อถือของข้อมูล (Faithfulness), และการอ้างอิงกับแหล่งข้อมูล (Groundedness)
การติดตามผลใน Production: จำเป็นต้องมีระบบ Monitoring ที่คอยติดตาม RAG Performance แบบเรียลไทม์ เพื่อตรวจจับความผิดปกติ หรือประสิทธิภาพที่ลดลงได้ทันท่วงที
เพื่อให้ RAG Pipeline สามารถทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมจริง การออกแบบและการวางแผนตั้งแต่เริ่มต้นด้วยแนวคิด “Production-First” คือสิ่งสำคัญ การทำความเข้าใจและจัดการกับปัญหาเหล่านี้อย่างรอบคอบจะช่วยให้ระบบ AI ของคุณแข็งแกร่งและเชื่อถือได้ ไม่ว่าจะเจอข้อมูลแบบไหนก็ตาม