ในยุคที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models หรือ LLMs) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว เราไม่อาจปฏิเสธได้ว่ายังมีความท้าทายสำคัญที่ต้องเผชิญ นั่นคือปัญหาการสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือ “hallucination” ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการใช้งาน AI ในภาคธุรกิจและอุตสาหกรรมที่ต้องการความแม่นยำสูง
ปัญหานี้นำมาสู่คำถามสำคัญ: เราจะสามารถพัฒนา AI ให้มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นได้อย่างไร?
ที่ FortRAG เรามีคำตอบ นั่นคือเทคโนโลยี Retrieval Augmented Thoughts หรือ RAT
RAT คือนวัตกรรมที่ผสานการคิดเชิงเหตุผลแบบขั้นตอน (Chain of Thought) เข้ากับการดึงข้อมูลอัจฉริยะ โดยมีกระบวนการทำงานดังนี้:
- AI สร้างความคิดแบบขั้นตอนเบื้องต้น
- ระบบตรวจสอบแต่ละขั้นตอนโดยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้ภายนอก
- AI ปรับปรุงความคิดในแต่ละขั้นตอนตามข้อมูลที่ได้รับ
- กระบวนการนี้ดำเนินไปจนได้ผลลัพธ์สุดท้ายที่มีความถูกต้องและน่าเชื่อถือ
ผลการทดสอบแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในหลากหลายด้าน:
- การสร้างโค้ด: เพิ่มขึ้น 13.63%
- การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์: เพิ่มขึ้น 16.96%
- การเขียนเชิงสร้างสรรค์: เพิ่มขึ้น 19.2%
- การวางแผนงานที่ซับซ้อน: เพิ่มขึ้นถึง 42.78%
ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงศักยภาพของ RAT ในการยกระดับความสามารถของ AI ให้มีความแม่นยำและน่าเชื่อถือมากขึ้น
ที่ FortRAG เรามองว่า RAT เป็นก้าวสำคัญในการพัฒนา AI ที่สามารถตอบสนองความต้องการในโลกธุรกิจจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาซอฟต์แวร์ การวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน หรือการสร้างเนื้อหาที่ต้องการความถูกต้องสูง
แม้ว่าเรายังคงต้องพัฒนา RAT อย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในด้านการเพิ่มประสิทธิภาพการดึงข้อมูลและการประมวลผล แต่เราเชื่อมั่นว่าเทคโนโลยีนี้จะเป็นมาตรฐานใหม่สำหรับ AI ที่มีความน่าเชื่อถือสูงในอนาคตอันใกล้
FortRAG มุ่งมั่นที่จะเป็นผู้นำในการพัฒนาและประยุกต์ใช้ RAT เพื่อสร้างโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์ความต้องการทางธุรกิจอย่างแท้จริง เรายินดีที่จะร่วมมือกับพันธมิตรในการนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดในวงกว้าง
Reference: https://craftjarvis.github.io/RAT/
