หยุดยั้งการปรับแต่งทุกสิ่ง: ทำไม RAG คือทางออกอัจฉริยะที่ควรเป็นค่าเริ่มต้น

หยุดยั้งการปรับแต่งทุกสิ่ง: ทำไม RAG คือทางออกอัจฉริยะที่ควรเป็นค่าเริ่มต้น

การนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาใช้ในธุรกิจเป็นเรื่องที่ท้าทาย แต่ก็เต็มไปด้วยโอกาสมากมาย ผู้ประกอบการและผู้จัดการผลิตภัณฑ์จำนวนมากต่างต้องการให้ AI สร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้จริง และมีสองแนวทางหลักๆ ที่มักถูกพูดถึงคือ การปรับแต่งโมเดล (Fine-Tuning) และ การประยุกต์ใช้ RAG (Retrieval Augmented Generation) ซึ่งบ่อยครั้ง RAG คือคำตอบที่ชาญฉลาดกว่า

ทำไมการปรับแต่งโมเดล (Fine-Tuning) อาจไม่ใช่ทางออกแรกเสมอไป

การปรับแต่งโมเดลหรือ Fine-Tuning คือกระบวนการนำโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่ได้รับการฝึกฝนมาแล้ว ไปฝึกเพิ่มด้วยชุด ข้อมูลเฉพาะทาง ของธุรกิจ เพื่อให้โมเดลมีความเชี่ยวชาญในด้านนั้นๆ มากขึ้น

ฟังดูดีใช่ไหม แต่ในทางปฏิบัติมันมาพร้อมกับข้อจำกัดหลายอย่าง

ประการแรกคือ ค่าใช้จ่ายที่สูงลิ่ว ไม่ว่าจะเป็นค่าคอมพิวเตอร์ในการประมวลผล หรือค่าใช้จ่ายในการจัดเตรียมและติดป้ายกำกับ ข้อมูลคุณภาพสูง จำนวนมหาศาล

นอกจากนี้ กระบวนการนี้ยัง ใช้เวลานาน และต้องใช้ทีมงานที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง

สิ่งที่น่ากังวลอีกอย่างคือความเสี่ยงของ การลืมข้อมูลสำคัญ (Catastrophic Forgetting) ซึ่งโมเดลอาจลืมความรู้ทั่วไปที่เคยเรียนรู้มา เพื่อจดจำข้อมูลใหม่ๆ ที่ไม่ครบถ้วน

และหากข้อมูลที่นำมาใช้ปรับแต่งมีข้อจำกัด โมเดลอาจเกิด การสร้างข้อมูลเท็จ (Hallucinations) ได้ง่ายขึ้นอีกด้วย การอัปเดตข้อมูลก็ทำได้ยาก ต้องปรับแต่งโมเดลใหม่ทั้งหมดเมื่อข้อมูลเปลี่ยนแปลง

มาทำความรู้จักกับ RAG: ตัวช่วยอัจฉริยะที่เข้าถึงง่ายกว่า

ตรงกันข้ามกับ Fine-Tuning, Retrieval Augmented Generation (RAG) เป็นแนวทางที่ผสานรวมความสามารถของ LLM เข้ากับ ฐานข้อมูลความรู้ ที่สามารถดึงข้อมูลออกมาใช้ได้แบบเรียลไทม์

หลักการทำงานคือ เมื่อมีคำถามเข้ามา ระบบจะค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูล แล้วนำข้อมูลเหล่านั้นมาป้อนให้ LLM เพื่อสร้างคำตอบ

นี่คือจุดเด่นที่ทำให้ RAG น่าสนใจกว่ามาก

ค่าใช้จ่ายน้อยกว่า และ ใช้เวลาในการพัฒนาที่เร็วกว่า เพราะไม่จำเป็นต้องฝึกโมเดลใหม่ทั้งหมด

การอัปเดตข้อมูลก็ทำได้ง่าย เพียงแค่อัปเดตข้อมูลในฐานข้อมูล ระบบก็พร้อมใช้งานได้ทันที

ที่สำคัญที่สุดคือ RAG ช่วย ลดการสร้างข้อมูลเท็จ ลงได้อย่างมาก เพราะคำตอบจะถูกอ้างอิงจากข้อมูลจริงที่ดึงมาจากฐานข้อมูล ทำให้มีความน่าเชื่อถือสูง

RAG เหมาะกับสถานการณ์แบบไหนในธุรกิจ

RAG มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่ต้องการให้ AI เข้าถึงข้อมูลเฉพาะขององค์กรได้อย่างแม่นยำ

ไม่ว่าจะเป็นระบบ บริการลูกค้าอัตโนมัติ ที่ต้องตอบคำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการ

หรือการสร้าง ฐานความรู้ภายในองค์กร ที่พนักงานสามารถสอบถามข้อมูลระเบียบ คู่มือ หรือนโยบายต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว

และยังรวมไปถึงแอปพลิเคชันที่ต้องการ ถามตอบในโดเมนเฉพาะทาง ซึ่งต้องการข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบันอยู่เสมอ

RAG ช่วยให้ธุรกิจสามารถนำ AI มาสร้างมูลค่าได้จริงในระยะเวลาอันสั้น ด้วยความเสี่ยงและค่าใช้จ่ายที่ต่ำกว่ามาก

เมื่อไหร่ที่การปรับแต่งโมเดล (Fine-Tuning) ยังจำเป็น

แม้ RAG จะเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม แต่การปรับแต่งโมเดลก็ยังมีที่ทางของมัน

หากธุรกิจต้องการให้โมเดลมี สไตล์การสื่อสารที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะ หรือต้องการปรับให้เข้ากับ ภาษาเฉพาะกลุ่ม หรือศัพท์เทคนิคที่หายาก ซึ่งโมเดลพื้นฐานไม่คุ้นเคย

หรือในสถานการณ์ที่งานนั้นๆ เป็น งานใหม่และซับซ้อนอย่างแท้จริง ที่แม้จะให้บริบทข้อมูลที่ดีที่สุดแล้ว LLM ก็ยังไม่สามารถทำความเข้าใจหรือสร้างคำตอบได้ตามต้องการ

ในกรณีเหล่านี้ การปรับแต่งโมเดลอาจเป็นทางเลือกที่เหมาะสม แต่ควรพิจารณาอย่างถี่ถ้วน

กล่าวได้ว่า RAG คือจุดเริ่มต้นที่ชาญฉลาดกว่าสำหรับการนำ AI มาใช้ในธุรกิจส่วนใหญ่ ด้วยข้อดีที่เหนือกว่าในด้านต้นทุน ความเร็ว และความน่าเชื่อถือ การเริ่มต้นจาก RAG ช่วยให้องค์กรสามารถทดลอง ปรับปรุง และสร้างผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว ก่อนที่จะพิจารณาทางเลือกที่ซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าอย่างการปรับแต่งโมเดล สำหรับความต้องการที่เฉพาะเจาะจงจริงๆ เท่านั้น