RAG hay Retrieval Augmented Generation là gì
RAG là phương pháp tiếp cận trong trí tuệ nhân tạo giúp tăng cường khả năng của mô hình ngôn ngữ bằng cách tích hợp cơ sở kiến thức bên ngoài vào quy trình tạo.
Không giống như các mô hình ngôn ngữ truyền thống chỉ dựa vào dữ liệu được đào tạo trước của chúng, RAG hay còn gọi là Retrieval-Augmented Generation truy xuất thông tin có liên quan và hiện tại từ các nguồn bên ngoài có thẩm quyền trong thời gian chạy để tạo ra các phản hồi chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
Phương pháp này giúp tăng cường khả năng của mô hình ngôn ngữ mà không thay đổi khuôn khổ ban đầu của nó để mang lại sự linh hoạt và hiệu quả.
RAG đặc biệt có lợi trong các lĩnh vực yêu cầu thông tin cập nhật như chăm sóc sức khỏe và tài chính, vì nó hỗ trợ các mô hình truy cập vào các nghiên cứu, hướng dẫn và dữ liệu mới nhất.
Ngoài ra, RAG giúp giải quyết các thành kiến trong AI bằng cách hỗ trợ các cơ sở kiến thức đa dạng, được quản lý, đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình bằng cách truy xuất các phản hồi trở lại nguồn của chúng.
Lợi ích của RAG cho chăm sóc sức khỏe
Truy cập thông tin y tế cập nhật
Một trong những lợi ích chính của RAG là khả năng thu thập thông tin và nghiên cứu y khoa mới nhất, một tính năng được Tehsin Syed từ Amazon Web Services nhấn mạnh.
Các mô hình ngôn ngữ truyền thống bị giới hạn bởi dữ liệu đào tạo của chúng và có thể nhanh chóng trở nên lỗi thời.
Ngược lại, RAG truy cập và kết hợp các nguồn y khoa hiện tại và có thẩm quyền khi chạy, đảm bảo phản hồi dựa trên những phát hiện mới nhất.
Khả năng này rất quan trọng trong một lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, nơi nghiên cứu và hướng dẫn mới có thể tác động đáng kể đến kế hoạch chăm sóc và điều trị bệnh nhân.
Ví dụ: tích hợp dịch vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên Amazon Comprehend Medical vào quy trình làm việc của RAG có thể tự động hóa các tác vụ như mã hóa y khoa và tạo tóm tắt lâm sàng.
Nó cũng có thể phân tích tác dụng phụ của thuốc và triển khai các hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu cập nhật từng phút.
Cuối cùng dẫn đến kết quả điều trị bệnh nhân tốt hơn và các quyết định lâm sàng chính xác hơn.
Cá nhân hóa thông qua truy cập
Khả năng tích hợp hồ sơ bệnh nhân bí mật và các nguồn nhạy cảm khác của RAG mà các mô hình ngôn ngữ mục đích chung chưa bao giờ được đào tạo là một lợi thế đáng kể khác.
Tính năng này giúp các hệ thống chăm sóc sức khỏe tạo ra các tài liệu giáo dục bệnh nhân được cá nhân hóa cao.
Vì thế phù hợp với nhu cầu và tình trạng của từng cá nhân.
Bằng cách truy cập dữ liệu bệnh nhân cụ thể, RAG có thể tạo ra lời khuyên và thông tin tùy chỉnh.
Do đó tăng cường sự tham gia của bệnh nhân và tuân thủ lời khuyên y tế.
Ví dụ: bệnh nhân nhận được tài liệu giáo dục không chỉ giải thích tình trạng của họ mà còn cung cấp thông tin chi tiết dựa trên tiền sử bệnh án và kế hoạch điều trị của họ.
Mức độ cá nhân hóa này có thể dẫn đến việc hướng dẫn bệnh nhân hiệu quả hơn.
Từ đó thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc hơn về các vấn đề sức khỏe và khuyến khích quản lý chủ động sức khỏe của một người.
Điều hướng dữ liệu phi cấu trúc
Các tổ chức chăm sóc sức khỏe thường xử lý một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc như tài liệu bảo hiểm, ghi chú lâm sàng và hợp đồng bảo hiểm.
RAG rất giỏi trong việc điều hướng dữ liệu phi cấu trúc này, giúp trích xuất thông tin có liên quan một cách nhanh chóng và chính xác.
Ví dụ: một công ty bảo hiểm hoạt động tại nhiều tỉnh thành với hàng trăm tài liệu bảo hiểm có thể sử dụng RAG để truy xuất hiệu quả các chi tiết cụ thể.
RAG có thể tìm kiếm dữ liệu về chi phí thanh toán cho một thủ thuật theo một chương trình cụ thể tại một quận cụ thể.
Khả năng này giúp giảm thời gian và công sức cần thiết để sàng lọc qua các tài liệu phức tạp.
Do đó hợp lý hóa các nhiệm vụ hành chính và cải thiện hiệu quả hoạt động.
Đối với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, điều này có nghĩa là có thể dành nhiều thời gian hơn để tập trung vào việc chăm sóc bệnh nhân thay vì gánh nặng hành chính.
Chức năng tìm kiếm nâng cao
RAG thể hiện sự cải tiến đáng kể so với các chức năng tìm kiếm truyền thống.
Mô hình truyền thống thường gặp khó khăn với các sắc thái ngôn ngữ như sự khác biệt về thì động từ.
Các mô hình ngày nay được trang bị công nghệ RAG dễ hiểu hơn và thành thạo hơn trong việc hiểu ý định đằng sau các truy vấn.
Do đó giúp chúng dễ tiếp cận hơn với người dùng cuối có thể không am hiểu công nghệ.
Chức năng nâng cao này hỗ trợ người dùng tham gia vào các lời nhắc chuyên sâu hơn mà không bị cản trở bởi các rào cản kỹ thuật.
Ví dụ: nhân viên của tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể tìm kiếm kho lưu trữ sơ yếu lý lịch của các ứng viên có trình độ cụ thể, chẳng hạn như kinh nghiệm về mã hóa Thuật ngữ thủ tục hiện tại (CPT).
RAG khai thác các kỳ vọng cơ bản của các mô hình ngôn ngữ đồng thời cho phép người dùng điều chỉnh mức độ hội thoại.
Vì vậy biến nó thành một công cụ mạnh mẽ cho các nhu cầu khác nhau của tổ chức y tế.
Xây dựng và triển khai RAG cho y tế
Tạo nhúng
Bước đầu tiên trong việc xây dựng hệ thống RAG là tạo nhúng.
Tạo nhúng là các biểu diễn số của văn bản được sử dụng để nhập tài liệu vào cơ sở dữ liệu vectơ.
Quá trình này rất quan trọng vì nó chuyển đổi văn bản phi cấu trúc thành dạng có cấu trúc có thể được xử lý và tìm kiếm hiệu quả.
Việc tạo nhúng đòi hỏi phải làm sạch dữ liệu và định dạng đáng kể để đảm bảo dữ liệu chính xác, nhất quán và sẵn sàng để phân tích.
Bước này, mặc dù tốn nhiều tài nguyên nhưng chỉ diễn ra một lần.
Vì vậy đặt nền tảng cho khả năng truy xuất thông tin có liên quan nhanh chóng của hệ thống.
Nhúng nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa của văn bản, giúp hệ thống hiểu và diễn giải các truy vấn của người dùng theo đúng sắc thái hơn.
Bằng cách biểu diễn tài liệu dưới dạng vectơ trong không gian nhiều chiều, hệ thống RAG có thể thực hiện tìm kiếm tương tự để tìm các tài liệu có liên quan theo ngữ cảnh với một truy vấn nhất định.
Khả năng này rất cần thiết để truy xuất thông tin chính xác và có liên quan từ các tập dữ liệu lớn.
Gửi truy vấn
Sau khi các tài liệu được nhúng vào cơ sở dữ liệu vectơ, người dùng có thể gửi truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Tính năng này tập trung vào người dùng, hỗ trợ cá nhân tương tác với hệ thống RAG bằng ngôn ngữ hàng ngày thay vì các lệnh phức tạp hoặc toán tử tìm kiếm.
Mỗi khi người dùng thực hiện tìm kiếm, bước này sẽ được khởi tạo, biến nó thành một phần năng động và không thể thiếu của quy trình RAG.
Khả năng gửi truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên giúp đơn giản hóa quyền truy cập vào thông tin.
Vì vậy hỗ trợ người dùng từ nhiều nền tảng và trình độ chuyên môn kỹ thuật khác nhau tham gia vào hệ thống một cách hiệu quả.
Tính dễ sử dụng này khuyến khích việc áp dụng và sử dụng rộng rãi hơn công nghệ RAG trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính và hơn thế nữa.
Tìm kiếm tương đồng
Sau khi người dùng gửi truy vấn, một điều phối sẽ tiếp quản để thực hiện tìm kiếm tương đồng trong cơ sở dữ liệu vector.
Điều phối này chịu trách nhiệm truy xuất dữ liệu có liên quan bằng cách xác định các tài liệu khớp chặt chẽ với truy vấn về mặt ý nghĩa ngữ nghĩa.
Sau đó, điều phối sẽ thêm thông tin theo ngữ cảnh này vào cả lời nhắc và truy vấn.
Vì thế làm phong phú thêm thông tin đầu vào cho mô hình ngôn ngữ.
Bước này rất quan trọng để đảm bảo cho hệ thống RAG cung cấp các phản hồi không chỉ chính xác mà còn phong phú về ngữ cảnh và ý nghĩa liên quan.
Bằng cách tận dụng tìm kiếm tương đồng, bộ điều phối có thể sử dụng nhiều điểm dữ liệu để xây dựng hiểu biết toàn diện về truy vấn của người dùng.
Do đó dẫn đến phản hồi có thông tin chính xác và ý nghĩa hơn.
Tạo phản hồi
Bước cuối cùng trong việc triển khai RAG bao gồm sử dụng bộ điều phối để gửi truy vấn và ngữ cảnh được làm giàu của truy vấn đó đến mô hình ngôn ngữ (LLM).
Sau đó mô hình này sẽ tạo phản hồi cho truy vấn cụ thể.
Bước này làm nổi bật sự hiệp lực giữa các quy trình truy xuất và tạo trong hệ thống RAG.
Bằng cách kết hợp kiến thức bên ngoài vào quy trình tạo, mô hình ngôn ngữ có thể tạo ra các phản hồi dựa trên dữ liệu và hiểu biết thực tế.
Việc tích hợp ngữ cảnh trong quá trình tạo phản hồi đảm bảo rằng các đầu ra không chỉ chính xác mà còn phù hợp với ý định và nhu cầu của người dùng.
Khả năng này đặc biệt có giá trị trong các tình huống mà thông tin chính xác là rất quan trọng như ra quyết định y tế hoặc tuân thủ pháp luật.
Có thể bạn quan tâm
Liên hệ
Địa chỉ
Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
