Retrieval-Augmented Generation (RAG) เป็นเทคนิคแห่งอนาคตในวงการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ผสานความสามารถของการค้นคืนข้อมูลเชิงประสาท (neural information retrieval) เข้ากับการสร้างข้อความเชิงประสาท (neural text generation) โดยมีเป้าหมายเพื่อยกระดับคุณภาพของการตอบสนองที่สร้างขึ้นโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs). RAG ช่วยให้ LLMs “รู้ภายนอก” โดยการเชื่อมต่อ LLMs เข้ากับฐานข้อมูลความรู้ที่กว้างขวาง เช่น บทความ อินเทอร์เน็ต หรือข้อมูลอื่นๆ ทำให้สามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคำถามหรือคำสั่งของผู้ใช้มาใช้ในการสร้างคำตอบได้อย่างแม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น ลดความเสี่ยงของการสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เกี่ยวข้อง กระบวนการทำงานของ RAG สามารถแบ่งออกเป็นสองขั้นตอนหลัก: แนวทางปฏิบัติที่ดีในการนำ RAG ไปใช้: ประโยชน์และความท้าทายของ RAG: ประโยชน์: ความท้าทาย: RAG มีการประยุกต์ใช้มากมายในหลากหลายสาขา เช่น: ในอนาคต RAG มีแนวโน้มที่จะมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยี AI และช่วยให้ LLMs มีความสามารถมากขึ้นในการโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติและมีประสิทธิภาพ

ReAct Prompting เป็นเทคนิคการกระตุ้นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่ช่วยให้โมเดลสามารถเข้าใจและตอบสนองต่อคำถามและงานต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการผสมผสานการใช้เหตุผลและการกระทำเข้าด้วยกัน ReAct Prompting ช่วยให้ LLMs สามารถ: ReAct Prompting ประสบความสำเร็จในงานต่าง ๆ มากมาย เช่น การตอบคำถาม การตรวจสอบข้อเท็จจริง และการตัดสินใจแบบโต้ตอบ ตัวอย่างการใช้ ReAct Prompting: ReAct Prompting เป็นเทคนิคการกระตุ้นที่ทรงพลังที่สามารถช่วยให้ LLMs เข้าใจและตอบสนองต่อคำถามและงานต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เป็นเครื่องมือที่ดีสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ LLMs โดยทาง...