📌 ចំណុចសំខាន់ៗ (Key Takeaways)
- Definition: RAG គឺជាការបូកបញ្ចូលគ្នារវាងការស្វែងរកទិន្នន័យ (Retrieval) និងការបង្កើតចម្លើយ (Generation)។
- Accuracy: ជួយឱ្យ AI ឆ្លើយតបដោយមានប្រភពច្បាស់លាស់ និងកាត់បន្ថយការភូតកុហក (Hallucination)។
- Use Case: សាកសមបំផុតសម្រាប់អាជីវកម្មដែលចង់ឱ្យ AI ឆ្លើយតបដោយផ្អែកលើឯកសារផ្ទៃក្នុង។
តើអ្នកចង់សន្សំពេលវេលា បង្កើនភាពត្រឹមត្រូវ និងទទួលបានចម្លើយស៊ីជម្រៅពី AI ដែរឬទេ?
ស្គាល់ជាមួយ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ដែលជាបច្ចេកទេសបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដ៏អស្ចារ្យដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូរវិធីធ្វើការក្នុងអាជីវកម្ម ការស្រាវជ្រាវ និងការអប់រំ។ អត្ថបទនេះនឹងបង្ហាញអ្នកថា RAG អាចជួយអ្នកបានយ៉ាងម៉េច!
🤔 RAG ជាអ្វី?
RAG គឺជាបច្ចេកទេសដែលរួមបញ្ចូលគ្នារវាង ការស្វែងរកទិន្នន័យ (Retrieval) និង ការបង្កើតអត្ថបទ (Generation)។ វាធ្វើការជាមួយគំរូភាសាដ៏ធំ (LLMs ដូចជា ChatGPT/Gemini) ដើម្បីផ្តល់ចម្លើយដែលមានភាពត្រឹមត្រូវ និងផ្អែកលើទិន្នន័យជាក់ស្តែង។
និយាយឱ្យសាមញ្ញ RAG គឺដូចជា "អ្នកជំនួយការឆ្លាតវៃ" ដែលអាចបើកសៀវភៅ ឬឯកសាររបស់អ្នកមើលភ្លាមៗ មុននឹងឆ្លើយសំណួររបស់អ្នក។
⚙️ RAG ដំណើរការយ៉ាងម៉េច?
ដំណើរការរបស់វាចែកចេញជា ២ ជំហានធំៗ៖
១. ការស្វែងរក (Retrieval) 🔍
នៅពេលអ្នកសួរសំណួរ (ឧទាហរណ៍៖ “តើប្រវត្តិនៃក្រុមហ៊ុន Apple ជាអ្វី?”) RAG នឹងមិនទាយចម្លើយទេ។ វាទៅស្វែងរកឯកសារ ឬទិន្នន័យពាក់ព័ន្ធពីបណ្តុំទិន្នន័យរបស់អ្នក (PDF, Word, Website) ជាមុនសិន។ វាជ្រើសរើសយកតែផ្នែកដែល "ត្រូវ" នឹងសំណួរមកប្រើ។
២. ការបង្កើត (Generation) ✍️
បន្ទាប់មក AI យកទិន្នន័យដែលរកឃើញនោះមកធ្វើជា បរិបទ (Context) ដើម្បីសរសេរចម្លើយ។ លទ្ធផលគឺចម្លើយមួយដែលមិនត្រឹមតែឆ្លាតទេ ថែមទាំងមានប្រភពច្បាស់លាស់ និងទាន់សម័យ។
💎 អត្ថប្រយោជន៍នៃ RAG
- ✅ ភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់: ផ្តល់ចម្លើយដោយផ្អែកលើទិន្នន័យជាក់ស្តែង (Facts)។
- ✅ បរិបទសម្បូរបែប: អាចផ្តល់ចម្លើយលម្អិតដោយផ្អែកលើឯកសារជាក់លាក់របស់អ្នក។
- ✅ កាត់បន្ថយកំហុស: កាត់បន្ថយឱកាសដែល AI និយាយកុហក ឬ "Hallucination" (ការបង្កើតទិន្នន័យមិនពិត)។
- ✅ សន្សំពេលវេលា: មិនបាច់អានឯកសារទាំងមូលទេ AI នឹងសង្ខេបកន្លែងសំខាន់មកឱ្យអ្នក។
🥰 ចង់រៀនបង្កើត RAG ដោយខ្លួនឯងទេ?
ចូលរួមក្នុង គ្រួសារ Khadimy ដើម្បីទទួលបានការណែនាំពីរបៀបបង្កើត AI Chatbot ផ្ទាល់ខ្លួនដោយប្រើ RAG។
✨ ចូលរួមជាមួយពួកយើង (Join Us)🏢 RAG ប្រើនៅកន្លែងណាខ្លះ?
💼 អាជីវកម្ម (Business)
ប្រើសម្រាប់ឆ្លើយសំណួរអតិថិជន ឬបុគ្គលិកដោយផ្អែកលើឯកសារផ្ទៃក្នុង។
ឧ. "វិក្កយបត្រណាដែលមានទឹកប្រាក់លើស ១០០០ ដុល្លារ?"
🔬 ការស្រាវជ្រាវ (Research)
ជួយសង្ខេបអត្ថបទស្រាវជ្រាវ ឬស្វែងរកព័ត៌មានពីឯកសារ PDF ស្មុគស្មាញរាប់រយទំព័រ។
🎓 ការអប់រំ (Education)
បង្កើតគ្រូជំនួយ (AI Tutor) ដែលឆ្លើយសំណួរសិស្សដោយផ្អែកលើសៀវភៅសិក្សាតែមួយមុខគត់។
សង្ខេប (Conclusion)
RAG មិនមែនជារឿងឆ្ងាយទៀតទេ វាជាឧបករណ៍ដែលអ្នកអាចប្រើបាននៅថ្ងៃនេះដើម្បីធ្វើឱ្យការងារកាន់តែលឿននិងឆ្លាតវៃ។ មិនថាអ្នកជាអ្នករកស៊ី ឬជាអ្នកសិក្សាទេ ការយល់ដឹងពី RAG គឺជាប្រៀបខ្លាំងមួយ។