ค..ตนดูระบบคอม

Contextual RAG: สถาปัตยกรรมการดึงข้อมูลเชิงบริบทเพื่อเพิ่มความแม่นยำของ Large Language Models บทคัดย่อ (Abstract) Retrieval-Augmented Generation (RAG) เป็นแนวทางสำคัญในการผสานความสามารถของ Large Language Models (LLMs) กับฐานข้อมูลภายนอก เพื่อเพิ่มความแม่นยำและลดปัญหา hallucination อย่างไรก็ตาม RAG แบบดั้งเดิมยังมีข้อจำกัดด้านการเข้าใจบริบทเชิงลึกของผู้ใช้ บทความนี้นำเสนอแนวคิด Contextual RAG ซึ่งขยายขีดความสามารถของ RAG ผ่านการวิเคราะห์บริบท การดึงข้อมูลแบบปรับตัว และการสร้าง prompt แบบไดนามิก โดยอ้างอิงงานวิจัยล่าสุดเพื่อสนับสนุนแนวคิดและสถาปัตยกรรมดังกล่าว 1. บทนำ (Introduction) Large Language Models (LLMs) ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็วและถูกนำไปใช้ในหลากหลายบริบท เช่น ระบบสนทนาและผู้ช่วยอัจฉริยะ อย่างไรก็ตาม โมเดลเหล่านี้ยังมีข้อจำกัด เช่น การสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง (hallucination) และการขาดข้อมูลที่ทันสมัย (Lewis et al., 2020) เพื่อแก้ปัญหานี้ แนวคิด Retrieval-Augmented Generation (RAG) ได้ถูกเสนอ โดยผสานโมเดลภาษากับระบบค้นคืนข้อมูลภายนอก ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำของคำตอบอย่างมีนัยสำค...