Adaptive RAG là gì? Adaptive Retrieval? Truy xuất thích ứng khác gì Single-Step Retrieval & Multi-Step Retrieval?

Chào các bạn, hôm nay mình sẽ giải thích về Adaptive Retrieval (truy xuất thích ứng) và Adaptive RAG (truy xuất tăng cường thích ứng).

1. Khái niệm: Adaptive RAG / Adaptive Retrieval / Truy xuất thích ứng là gì?

Adaptive RAG / Adaptive Retrieval / Truy xuất thích ứng là phương pháp truy xuất thông tin để trả lời câu hỏi, mà trước đó phải phân loại câu hỏi để chọn phương pháp truy xuất thông tin cho phù hợp với câu hỏi.

Lợi ích: Adaptive RAG (Truy xuất tăng cường thích ứng) / Adaptive Retrieval giúp cho việc truy xuất thông tin hiệu quả hơn, tốn ít thời gian hơn và trả lời chính xác hơn.

Để hiểu rõ hơn, bạn hãy nhìn hình bên dưới.

Hình này mô tả các cấp độ Retrieval (truy xuất thông tin), trong đó:

• Single-Step Retrieval: Thực hiện 1 bước trước khi truy xuất thông tin. Độ hiệu quả: Kém hiệu quả vì cho ra thông tin không chính xác.
• Multi-Step Retrieval (trong biểu đồ, góc nhỏ tay phải bên trên): Thực hiện vài bước trước khi truy xuất thông tin. Độ hiệu quả: Hiệu quả nhưng tốn nhiều thời gian.
• Adaptive Retrieval (Truy xuất thích ứng): Phân loại câu hỏi trước khi truy xuất thông tin. Độ hiệu quả: Hiệu quả và tốn rất ít thời gian.
• Adaptive RAG (Truy xuất tăng cường thích ứng): Tăng cường hơn cho phương pháp Adaptive Retrieval. Độ hiệu quả: Hiệu quả cao và tốn ít thời gian.

2. Cách hoạt động của Adaptive RAG / Adaptive Retrieval

Adaptive RAG / Adaptive Retrieval hoạt động bằng cách phân loại câu hỏi truy vấn trước khi truy xuất thông tin.

Chúng ta xem hình bên dưới để so sánh cách hoạt động giữa 3 phương pháp: Single-Step Retrieval, Multi-Step Retrieval, Adaptive Retrieval. Case study là đặt trong 3 dạng câu hỏi: câu hỏi thẳng, câu hỏi đơn giản, câu hỏi phức tạp.

Ví dụ cho 3 câu hỏi:

• Câu hỏi thẳng: Paris là thủ đô của quốc gia nào?
• Câu hỏi đơn giản: Ngày sinh của Bill Gate là bao nhiêu?
• Câu hỏi phức tạp: Đơn vị tiền tệ ở nơi mà Bill Gate được sinh ra? (câu hỏi phức tạp sẽ bao gồm 2 truy vấn trở lên: nơi Bill Gate sinh ra? đơn vị tiền tệ ở nơi đó?)

A. Single-Step Retrieval

Phương pháp Single-Step Retrieval này sẽ phù hợp để đưa đáp án nhanh cho câu hỏi thẳng và câu hỏi đơn giản, nhưng sẽ khó đưa ra đáp án chính xác cho câu hỏi phức tạp.

B. Multi-Step Retrieval

Phương pháp Multi-Step Retrieval này sẽ phù hợp để đưa đáp án chính xác cho câu hỏi phức tạp, nhưng sẽ gây TỐN THỜI GIAN khi đưa ra đáp án cho câu hỏi đơn giản hoặc câu hỏi thẳng.

C. Adaptive Retrieval

Phương pháp Adaptive Retrieval sẽ giải quyết được 2 vấn đề trên, vì nó phân loại câu hỏi trước khi bắt đầu truy xuất để tìm ra câu trả lời, giúp vừa tiết kiệm thời gian vừa tăng độ chính xác cho câu trả lời.

Lời kết: Với phương pháp Adaptive RAG / Adaptive Retrieval này, các mô hình NLP / LLM có thể nâng hiệu suất, tăng độ chính xác, giảm thời gian, giảm chi phí.

• Đọc thêm kiến thức về NLP, AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/