การปรับแต่ง AI สำหรับองค์กรด้วย RAG และ Fine-Tuning
การปรับแต่ง AI สำหรับองค์กรด้วย RAG และ Fine-Tuning
ในยุคที่เทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว องค์กรต่าง ๆ เริ่มมองหาแนวทางในการปรับแต่งโมเดล AI เพื่อนำไปประยุกต์ใช้กับงานเฉพาะด้านของตน การปรับแต่งโมเดลเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การตอบคำถามตามบริบท หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) บทความนี้จะพูดถึงสองแนวทางหลักในการปรับแต่ง AI ได้แก่ RAG (Retrieval Augmented Generation) และ Fine-Tuning พร้อมทั้งเปรียบเทียบข้อดี ข้อจำกัด และปัจจัยในการเลือกใช้งาน
Retrieval Augmented Generation (RAG) คืออะไร
RAG ย่อมาจาก “Retrieval Augmented Generation” คือ เทคนิคที่ช่วยเพิ่มความสามารถของระบบ AI และ Generative AI เช่น GPT โดยการเชื่อมโยงระบบเข้ากับแหล่งข้อมูลภายนอก แทนที่จะอาศัยเฉพาะข้อมูลที่มีอยู่ในโมเดล AI เอง RAG จะนำ Prompt ที่ผู้ใช้งานป้อนเข้ามาไปค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น เว็บไซต์ ฐานข้อมูลภายในองค์กร หรือเอกสารเฉพาะทาง จากนั้นข้อมูลที่ค้นพบจะถูกนำมาใช้เพื่อสร้าง Prompt ประกอบการทำงานของ GPT เพื่อช่วยให้ AI สามารถสร้างคำตอบที่มีความถูกต้อง แม่นยำ และสอดคล้องกับบริบทที่เฉพาะเจาะจงมากยิ่งขึ้น
โดยมีหลักการสำคัญดังนี้
- Retrieval (การค้นคืนข้อมูล) - เมื่อมีคำถามหรือข้อความเข้ามา ระบบจะทำการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูล (เช่น เอกสารภายในองค์กร ฐานข้อมูล หรือเว็บไซต์) โดยอาจใช้วิธีการจัดทำดัชนี (Indexing) และเทคนิคการค้นหา (Search)
- Augmented Generation (การสร้างข้อความด้วยบริบทที่ขยาย) - เมื่อได้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องแล้ว ส่วนโมเดลการสร้างข้อความ (Generative Model) เช่น GPT จะนำข้อความที่ผ่านการ Retrieval มาผนวกรวมเป็นบริบทเพิ่มเติม เพื่อให้การตอบหรือการสร้างข้อความมีความถูกต้องและสอดคล้องกับข้อมูลจริง ด้วยกระบวนการแบบสองขั้นตอนนี้ โมเดลจะสามารถตอบคำถามหรือสร้างเนื้อหาที่อิงข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้มากขึ้น ลดโอกาส “Hallucination” หรือการแต่งเนื้อหาเกินจริงโดยที่ไม่มีหลักฐาน
Reference : https://aws.amazon.com/th/what-is/retrieval-augmented-generation
Fine-Tuning คืออะไร
Fine-Tuning คือการนำโมเดลขนาดใหญ่ LLM (Large Language Model) ที่ผ่านการฝึกมาเบื้องต้น (Pre-trained Model) เช่น GPT มาปรับจูนเพิ่มเติมด้วยข้อมูลเฉพาะด้าน (Domain-Specific Data) หรือข้อมูลที่มีการระบุคำตอบที่ต้องการให้ชัดเจน (Labeled Data) เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ลักษณะภาษาของข้อมูลเชิงลึก จนสามารถประมวลผลได้ใกล้เคียงบริบทจริงขององค์กรมากที่สุด
เปรียบเทียบ RAG กับ Fine-Tuning
| หัวข้อ | RAG (Retrieval Augmented Generation) | Fine-Tuning |
|---|---|---|
| หลักการทำงาน | ดึงข้อมูลจากแหล่งภายนอกแล้วสร้างข้อความบนบริบทเพิ่มเติม | เรียนรู้ข้อมูลเฉพาะด้านแบบปรับน้ำหนักโมเดลโดยตรง |
| ความยืดหยุ่นของข้อมูล | ข้อมูลอัปเดตได้ง่าย ไม่ต้องเทรนโมเดลใหม่บ่อย | ต้องทำการปรับจูนใหม่เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลหรือบริบท |
| ค่าใช้จ่ายและทรัพยากร | อาจต้องลงทุนด้านระบบดัชนีข้อมูล หรือ Search Engine | ต้องใช้ทรัพยากร GPU เพื่อเทรนโมเดลใหม่ |
| ความแม่นยำตามบริบท | ขึ้นกับคุณภาพของ Retriever และคุณภาพของข้อมูลที่จัดเก็บ | มีโอกาสแม่นยำสูงมากถ้าฝึกด้วยข้อมูลที่ถูกต้องและครบถ้วน |
| ความเร็วในการตอบ | ขึ้นกับการค้นคืนข้อมูลและการสร้างข้อความในช่วงออนไลน์ | ตอบเร็วหลังโมเดลถูกปรับจูนเสร็จ แต่การปรับจูนใช้เวลานาน |
| การปกป้องข้อมูล (Privacy) | ข้อมูลอาจต้องอยู่ในระบบภายใน (On-Premise) และจัดทำ Index | ข้อมูลที่ใช้ฝึกต้องระวังเรื่องความเป็นส่วนตัวและการรักษาความลับ |
RAG หรือ Fine-Tune แบบใดเหมาะสมกับงานประเภทใด
RAG เหมาะสำหรับ
- ระบบ Q&A อิงเอกสารปริมาณมากและเปลี่ยนแปลงบ่อย: เช่น ข้อมูลข่าวสารล่าสุด ข้อมูลสินค้าคงคลัง เอกสารความรู้ภายในที่อัปเดตตลอดเวลา
- งานที่ต้องการความถูกต้องอ้างอิงได้: เช่น Customer Support, Help Desk, ระบบแนะนำข้อมูลอิงเอกสาร (Document-based Recommender)
- ไม่ต้องการเทรนโมเดลใหม่บ่อย ๆ: เพียงอัปเดตฐานข้อมูลหรือดัชนีบ่อย ๆ ก็เพียงพอ
Fine-Tuning เหมาะสำหรับ
- งานเฉพาะด้านที่ต้องการความแม่นยำสูง: เช่น งานด้านกฎหมาย การแพทย์ การวินิจฉัย หรือ Chatbot ด้านการเงินที่ข้อมูลค่อนข้างคงตัว
- งานที่ต้องการสไตล์การเขียน/โทนภาษาสม่ำเสมอ: โมเดลจะเรียนรู้รูปแบบภาษาเฉพาะขององค์กรหรือสินค้า/บริการ
- องค์กรที่ต้องการควบคุมโมเดลในระดับลึก: เช่น สามารถกำหนดพารามิเตอร์ ขนาดโมเดล การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลภายในได้มากกว่าการใช้โมเดลสำเร็จรูป
ทำ Prompt Engineering เพื่อสามารถใช้งาน AI Model หรือ Generative AI ได้ตามที่ต้องการ โดยไม่ต้องปรับแต่ง Model แต่อย่างใด แต่หากจะปรับแต่ง AI องค์กรสามารถใช้ทั้งสองแนวทางร่วมกันได้ เช่น ใช้ Fine-Tuning เพื่อปรับโมเดลให้เหมาะกับภาษาหรือสไตล์ขององค์กร แล้วนำ RAG มาใช้เป็นส่วนเสริมในการค้นข้อมูลแบบอัปเดตใหม่ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ทั้ง “ตรงประเด็น” และ “ทันสมัย” โดยไม่ต้องฝึกโมเดลซ้ำบ่อย ๆ
แหล่งอ้างอิงจาก
https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning
แนะนำหลักสูตร
- Power Automate (Cloud) for Business Automation (12 ชั่วโมง) เรียนรู้การสร้างและจัดการ Workflow อัตโนมัติด้วย Power Automate ลดงานซ้ำซ้อน ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
- AI Builder in Power Platform (12 ชั่วโมง) สร้างและพัฒนาโมเดล AI ที่เชื่อมต่อกับ Power Automate และ Power Apps เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของธุรกิจในโลกยุคใหม่ เรียนรู้วิธีใช้งานจริงพร้อมแนวทางการประยุกต์ในธุรกิจของคุณ
- Generative AI for Business Transformation (12 ชั่วโมง) พลิกโฉมธุรกิจด้วย Generative AI เพิ่มประสิทธิภาพ 10 เท่า ลดเวลาการทำงานประจำ 60% พร้อมทำโปรเจกต์จริง เพื่อยกระดับทักษะอย่างมั่นใจ
- Microsoft 365 Copilot for Business Professionals (12 ชั่วโมง) เจาะลึกการใช้ Microsoft 365 Copilot แบบมืออาชีพ ตั้งแต่การเขียน Prompt สร้างรายงาน วิเคราะห์ข้อมูล สรุปการประชุม วางแผน ไปจนถึงทำคอนเทนต์การตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ