การสร้างโดยการเสริมจากภายนอก (RAG) เป็นเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ผสานรวมสิ่งที่ดีที่สุดของโมเดลที่สืบค้นและโมเดล Generative AI เข้าด้วยกัน ข้อมูลจากฐานข้อมูลหรือฐานความรู้จะใช้เพื่อปรับปรุงบริบทและความถูกต้องของข้อความที่สร้างขึ้น
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ซึ่งเป็นแรงผลักดันเบื้องหลัง Generative AI สามารถทำได้ทุกอย่างตั้งแต่การตอบคำถามที่ซับซ้อนไปจนถึงการสร้างเนื้อหาต้นฉบับ อย่างไรก็ตาม ธุรกิจต่างๆ ต้องเผชิญกับความท้าทายสำคัญในการเรียนหลักสูตร LLM นั่นก็คือข้อจำกัดด้านข้อมูล นั่นคือจุดที่การสร้างโดยการเสริมจากภายนอก (RAG) เข้ามามีบทบาท
RAG ช่วยให้บริษัทต่างๆ เชื่อมโยงข้อมูลของตนกับ LLM ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจต่างๆ มีโอกาสในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มากขึ้น น่าเชื่อถือ ตรงประเด็น และทันท่วงทีมากขึ้น ตัวอย่างเช่น เมื่อทำการเชื่อมต่อกับข้อมูลภายในด้วย RAG ตัวแทน AI อัตโนมัติจะสามารถให้คำตอบด้านบริการลูกค้าที่คำนึงถึงคำถามในอดีตหรือสร้างข้อมูลสรุปการตลาดโดยอิงตามแนวทางของแบรนด์ปัจจุบันได้
มาดูกันว่า RAG คืออะไร มีประโยชน์อะไรต่อธุรกิจของคุณบ้าง ทำงานอย่างไร และจะเริ่มต้นอย่างไร
สิ่งที่เราจะพูดถึง
การสร้างโดยการเสริมจากภายนอก (RAG) เป็นเทคนิคที่ส่งผลดีต่อ Generative AI ที่ดีขึ้นโดยช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถจัดเตรียมข้อมูลกรรมสิทธิ์ที่เกี่ยวข้องและเป็นปัจจุบันที่สุดให้กับ LLM ที่มีอยู่โดยอัตโนมัติ
โมเดล ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะดีแค่ไหนขึ้นอยู่กับสิ่งที่สอน หากต้องการให้เจริญเติบโต จำเป็นต้องมีบริบทที่เหมาะสมและข้อมูลเชิงข้อเท็จจริงจำนวนมาก ไม่ใช่ข้อมูลทั่วไป หลักสูตร LLM สำเร็จรูปในบางครั้งก็ไม่ทันสมัย และอาจไม่มีความน่าเชื่อถือพอให้สามารถเข้าถึงข้อมูลของคุณหรือเข้าใจความสัมพันธ์กับลูกค้าของคุณ นั่นคือจุดที่โมเดล RAG สามารถช่วยได้
ด้วย RAG บริษัทต่างๆ สามารถใช้โมเดล AI ดึงข้อมูลภายในที่เป็นปัจจุบันที่สุดมาใช้ได้ นั่นไม่ใช่แค่ข้อมูลที่มีโครงสร้างเช่น สเปรดชีตหรือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เท่านั้น แต่หมายถึงการดึงข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมด รวมถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมล, PDF, บันทึกการแชท, โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และข้อมูลประเภทอื่นๆ ที่อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ AI ที่ดีขึ้น
ค้นหาว่าคุณสามารถประหยัดเวลาและเงินได้เท่าใดด้วยทีมที่ขับเคลื่อนด้วยตัวแทน AI ที่ทำงานเคียงข้างกับพนักงานและกำลังคนของคุณ เพียงตอบคำถามง่ายๆ สองสามข้อเพื่อดูว่า Agentforce ทำอะไรได้บ้าง
การสร้างข้อมูลแบบเพิ่มการเรียกค้นเป็นแนวทางที่คุ้มต้นทุนซึ่งช่วยเสริมกลยุทธ์ AI ของคุณด้วยการมอบประสบการณ์คุณภาพสูงให้แก่พนักงานและลูกค้า ประโยชน์ทางธุรกิจที่สำคัญบางประการจากการใช้โมเดล RAG ได้แก่:
RAG ใช้การค้นหาเชิงความหมายเพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลใดๆ รวมถึงแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้าภายในของบริษัท ที่มีข้อมูลที่อยู่นอกเหนือหลักสูตรที่ LLM ได้รับการฝึก จากนั้น สไนปเป็ตเหล่านี้จะถูกใช้เพื่อส่งมอบการตอบสนอง Generative AI ที่รวมฐานความรู้ของธุรกิจ ผลลัพธ์ที่บางครั้งเรียกว่า "การสร้าง AI โดยอ้างจากแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้" การสร้าง AI โดยอ้างจากแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้สามารถช่วยให้คุณได้รับคำตอบจาก AI ที่ดีขึ้นได้
องค์ประกอบหลักของ RAG มีดังนี้:
เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานในทุกบทบาท เวิร์กโฟลว์ และอุตสาหกรรมด้วยตัวแทน AI อัตโนมัติ
การสร้างโดยการเสริมจากภายนอก (RAG) ครอบคลุมแนวทางหลายวิธีในการจัดระเบียบ การเชื่อมต่อ และการดึงข้อมูล สิ่งเหล่านี้มักจะเกี่ยวข้องกันและรวมถึง:
ตัวแทน LLM ของสถาปัตยกรรม RAG เริ่มต้นด้วยเทคนิคการสร้างโดยการเสริมจากภายนอก (RAG) และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ส่วนที่ว่าเป็น "ตัวแทน" หมายถึงการเพิ่มตัวแทนอัตโนมัติ หรือที่เรียกว่า ตัวแทน AI เข้าไปในส่วนผสม
ตัวแทน AI เป็นรูปแบบขั้นสูงของ AI ที่สามารถดำเนินการงานต่างๆ ได้อย่างอิสระและเรียนรู้ไปพร้อมๆ กัน ตัวแทนเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นโดยใช้เครื่องมือสร้างตัวแทน และอาศัยการเรียนรู้ของกลไกและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เมื่อตัวแทนถูกสร้างขึ้นบน LLM และสถาปัตยกรรม RAG ตัวแทนจะสามารถมีส่วนร่วมในปฏิสัมพันธ์ที่มีความละเอียดอ่อนและคำนึงถึงบริบทที่เฉพาะเจาะจงกับธุรกิจ ขณะเดียวกันก็ปรับตัวและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
RAG สามารถปลดล็อกประสิทธิภาพและผลักดันความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ขึ้นทั่วทั้งองค์กรของคุณด้วยการรวม LLM, ระบบข้อมูลบนคลาวด์, ระบบการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM) และ Conversational AI ด้วยการผสมผสานนี้ คุณสามารถสร้างกลุ่มตัวแทน AI อันทรงพลังที่ปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการของแต่ละแผนกได้ เครื่องมือเหล่านี้ไม่เพียงแต่เป็นแชทบอท ธรรมดา แต่ยังทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยดิจิทัลที่มีความสามารถสูงซึ่งบูรณาการเข้ากับเวิร์กโฟลว์ ประมวลผลข้อมูลใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง และเรียนรู้ตลอดเวลา
เมื่อใช้งานจริงจะมีลักษณะเป็นอย่างไร ตัวอย่างบางส่วนได้แก่:
ประโยชน์ของ RAG ยังครอบคลุมถึงอุตสาหกรรมและขนาดธุรกิจอีกด้วย ตั้งแต่ธุรกิจขนาดเล็กไปจนถึงธุรกิจสตาร์ทอัพและอื่นๆ การผสมผสานระหว่าง AI และข้อมูลลูกค้าภายในสามารถปรับปรุงประสบการณ์และสนับสนุนทั้งพนักงานและลูกค้าได้
ตัวอย่างเช่น ตัวแทน AI สำหรับบริษัทบริการทางการเงินสามารถดึงข้อมูลลูกค้ามาแสดงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องสำหรับตัวแทน และปรับแต่งคำแนะนำตามเป้าหมายทางการเงินที่เฉพาะเจาะจงของแต่ละบุคคล ในทำนองเดียวกัน ตัวแทน AI ในสาขาการดูแลสุขภาพ สามารถตอบคำถามของผู้ป่วยและช่วยกำหนดเวลาผู้ให้บริการที่ดีที่สุดให้ตรงกับความต้องการของพวกเขาได้
ในการผลิต ตัวแทนอัตโนมัติสามารถใช้ในการตรวจสอบอุปกรณ์และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตได้ ในอุตสาหกรรมยานยนต์ ตัวแทน RAG AI ช่วยเหลือได้ในทุกๆ ด้าน ตั้งแต่การสร้างโปรโมชั่นตามระดับสต๊อกแบบเรียลไทม์ จนถึงการแก้ไขปัญหาการบำรุงรักษารถยนต์เชิงรุก
เชื่อมต่อกับ Agentblazer จากทั่วโลกเพื่อฝึกฝนทักษะด้าน AI ค้นพบเคสการใช้งาน รับฟังผู้เชี่ยวชาญด้านผลิตภัณฑ์ และอื่นๆ อีกมากมาย พัฒนาความเชี่ยวชาญด้าน AI และอาชีพของคุณ
ด้วยเทคโนโลยีที่เหมาะสม การเริ่มต้นใช้ RAG ไม่จำเป็นต้องมีค่าใช้จ่ายสูงหรือยุ่งยาก
รากฐานของคุณควรเป็นแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ที่มีกลไกข้อมูลอันทรงพลังเพื่อรองรับแหล่งที่มาและประเภทไฟล์ที่หลากหลาย นอกจากนี้ยังต้องเชื่อมต่อข้อมูลทั้งหมดให้เหมาะสมที่สุดกับโปรแกรมค้นหา เช่น ฐานข้อมูลเวกเตอร์ แพลตฟอร์มของคุณควรมีเครื่องมือสร้างตัวแทนที่ซับซ้อน เช่นที่ Agentforce ซึ่งทำให้คุณสามารถสร้างและปรับแต่งตัวแทน AI อัตโนมัติเพื่อรองรับพนักงานและลูกค้าของคุณได้
ประเด็นสำคัญที่ต้องจำไว้เมื่อคุณเริ่มต้นเรียนคือความสำเร็จของ RAG ขึ้นอยู่กับคุณภาพของหลักสูตร LLM ที่คุณเลือก หากต้องการรวม RAG LLM ที่ถูกต้อง ให้เน้นการใช้โมเดลคุณภาพสูงซึ่งมีความสามารถในการสร้างบริบทที่เชื่อถือได้ แม่นยำ และซื่อสัตย์ โปรดจำไว้ว่าองค์ประกอบของมนุษย์ยังคงเป็นสิ่งสำคัญ ยิ่งคำถามดีเท่าไหร่ คำตอบก็จะดีเท่านั้น ดังนั้น จงช่วยให้คนของคุณเข้าใจวิธีเขียนคำเตือนที่ดี
ท้ายที่สุด การสร้างโดยการเสริมจากภายนอก (RAG) ขึ้นอยู่กับผลตอบแทนจากการลงทุน AI ของคุณ การจับคู่ข้อมูลของคุณกับ AI เชิงสร้างสรรค์จะทำให้ตัวแทน AI ก้าวไปสู่อีกระดับ ทำให้การตอบสนองและการดำเนินการมีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น มีความเกี่ยวข้องมากขึ้น และทันท่วงทีมากขึ้น
ตัวอย่างเช่น Agentforce ซึ่งเป็นชั้นตัวแทนของแพลตฟอร์ม Salesforce ใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อช่วยให้ธุรกิจทำงานเสร็จสิ้นได้เร็วขึ้น กลไกการใช้เหตุผล Atlas คือมันสมองเบื้องหลัง Agentforce และใช้ RAG เพื่อช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและกำหนดวิธีการดำเนินการตามคำขอหรือภารกิจให้ดีที่สุด
ตัวแทน LLM ด้านสถาปัตยกรรม RAG จะช่วยปลดล็อกประโยชน์ต่างๆ ทั่วทั้งธุรกิจของคุณ ช่วยให้คุณสร้างความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นกับลูกค้า เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ปรับปรุงประสิทธิภาพการตลาดและการขาย และเติบโตอย่างมีประสิทธิภาพ
RAG หรือ Retrieval Augmented Generation เป็นเทคนิค AI ที่ช่วยเสริม โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) โดยเปิดโอกาสให้สามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจาก ฐาน Knowledge ภายนอกมาก่อน แล้วจึงสร้างคำตอบออกมา
RAG ช่วยลดปัญหา “การสร้างข้อมูลลวง” ของ LLM และมอบคำตอบที่แม่นยำ ทันสมัย และสอดคล้องกับบริบทมากขึ้น โดยอ้างอิงการสร้างคำตอบของ LLM จากข้อมูลจริงที่ถูกดึงมา
ระบบ RAG โดยทั่วไปประกอบด้วยตัวดึงข้อมูลสำหรับค้นหาเอกสารหรือข้อความที่เกี่ยวข้อง และตัวสร้าง ซึ่งเป็น LLM ที่นำข้อมูลที่ดึงมาไปใช้ในการสร้างคำตอบ
RAG มีประโยชน์เมื่อ LLM จำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลเฉพาะทาง ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ หรือข้อมูลที่มีการอัปเดตบ่อย ซึ่งไม่อยู่ในชุดข้อมูลที่ใช้ฝึก เช่น นโยบายของบริษัท หรือข่าวสารล่าสุด
ด้วยการอ้างอิงแหล่งข้อมูลภายนอกที่สามารถตรวจสอบได้ RAG จึงช่วยเพิ่มความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือของเนื้อหาที่สร้างโดย AI ทำให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบข้อมูลจากหลายแหล่งได้
RAG สามารถดึงข้อมูลจากแหล่งภายนอกได้หลากหลาย รวมถึงฐานข้อมูล เอกสาร เว็บไซต์ ฐาน Knowledge ภายใน และฟีดข้อมูลแบบเรียลไทม์
RAG ช่วยจัดการความท้าทายต่างๆ เช่น การให้ข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน ลดข้อผิดพลาดด้านข้อเท็จจริง รับรองความถูกต้องในโดเมนเฉพาะ และการจัดการต้นทุนจากการต้องฝึก LLM ซ้ำอย่างต่อเนื่อง
ศึกษารายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการสร้างตัวแทนในไลบรารีของเรา
เปิด Agentforce ด้วยความเร็ว ความมั่นใจและ ROI ที่คุณสามารถวัดได้
บอกเราเกี่ยวกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ และเราจะช่วยคุณค้นหาคำตอบ
