Top 10 Lĩnh Vực Tiên Phong Ứng Dụng Kỹ Thuật RAG Với AI (P1)

Hiện nay, kỹ thuật Retrieval Augmented Generation (RAG) giúp các hệ thống AI xử lý câu hỏi và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn để tạo ra câu trả lời chính xác và hợp thời. Trong bài viết này, hãy cùng Aegona điểm qua 5 lĩnh vực ứng dụng RAG như tài chính, pháp lý, chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp và dược phẩm.

I. Top 10 lĩnh vực ứng dụng RAG hiện nay

1. Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực tài chính

Trong lĩnh vực tài chính, RAG có tiềm năng ứng dụng rộng rãi để giải quyết các hạn chế của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hiện nay. Theo FINANCEBENCH, một nguồn tài nguyên quý giá cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang làm việc trên LLMs trong lĩnh vực tài chính, cho rằng: tất cả các mô hình LLMs được thử nghiệm đều thể hiện những điểm yếu như ảo giác (tạo ra thông tin không có thật), hạn chế tính phù hợp của chúng trong các ứng dụng tài chính.

Để giải quyết những thách thức này, nhiều chuyên gia đã kêu gọi nghiên cứu sâu hơn về việc phát triển các LLMs có thể xử lý tốt hơn các vấn đề của câu hỏi trả lời tài chính. Các thách thức này bao gồm:

  • Kiến thức chuyên ngành: LLMs cần hiểu thuật ngữ, khái niệm và quy định tài chính.
  • Truy cập thông tin cập nhật: Dữ liệu tài chính thay đổi thường xuyên, vì vậy LLMs cần truy cập thông tin thời gian thực hoặc gần thời gian thực.
  • Lý luận số học: LLMs thường gặp khó khăn với các phép tính toán học.
  • Xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc: Thông tin tài chính có thể được trình bày dưới dạng bảng, biểu đồ và văn bản, và LLMs cần có khả năng xử lý tất cả các định dạng này.
  • Lý luận với nhiều thông tin: LLMs cần có khả năng phân tích thông tin từ nhiều nguồn để rút ra kết luận.

Như vậy, bằng cách kết hợp khả năng tạo nội dung của LLMs với khả năng truy xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu khổng lồ, RAG có thể cung cấp các câu trả lời chính xác, cập nhật và đáng tin cậy hơn.

Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực tài chính

2. Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực pháp luật – pháp lý

Một ví dụ điển hình về ứng dụng RAG trong lĩnh vực pháp luật là DISC-LawLLM, một hệ thống pháp lý thông minh sử dụng LLMs để cung cấp các dịch vụ pháp lý đa dạng. DISC-LawLLM áp dụng RAG bằng cách kết hợp hai bước chính:

2.1. Huấn luyện có giám sát (Supervised Fine-Tuning):
  • Xây dựng bộ dữ liệu DISC-Law-SFT: Bộ dữ liệu này bao gồm các nhiệm vụ pháp lý như trích xuất yếu tố pháp lý, dự đoán phán quyết và trả lời câu hỏi pháp lý. Nó cũng bao gồm văn bản pháp lý thực tế và các hướng dẫn được tạo ra với sự trợ giúp của một LLM tổng quát.
  • Huấn luyện trên một LLM được đào tạo trước: Mô hình được tinh chỉnh trên bộ dữ liệu DISC-Law-SFT để trang bị cho nó khả năng suy luận pháp lý và hành vi tư pháp.
2.2. Tăng cường truy xuất:
  • Cơ sở kiến thức: Một cơ sở kiến thức toàn diện chứa các luật pháp Trung Quốc được xây dựng.
  • Mô-đun truy xuất: Mô-đun này truy xuất các tài liệu pháp lý liên quan từ cơ sở kiến thức dựa trên đầu vào của người dùng.
  • Điều chỉnh mô hình: Mô hình được đào tạo thêm với một tập con cụ thể của bộ dữ liệu SFT (DISC-Law-SFT-Triplet) để tận dụng thông tin được truy xuất để tạo ra phản hồi đáng tin cậy.

DISC-LawLLM đã được đánh giá cao về khả năng hiểu biết pháp lý và khả năng suy luận thông qua các bài kiểm tra đánh giá chủ quan và khách quan. Điều này cho thấy rằng RAG là một kỹ thuật hứa hẹn trong việc xây dựng các hệ thống pháp lý thông minh có thể cung cấp các dịch vụ pháp lý đa dạng với độ chính xác và độ tin cậy cao hơn.

Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực pháp luật – pháp lý

3. Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Một nghiên cứu gần đây đã chứng minh hiệu quả của RAG trong việc cải thiện khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc tạo ra các truy vấn SQL chính xác để trích xuất thông tin từ hồ sơ sức khỏe điện tử (Electronic Health Record – HER) và dữ liệu khiếu nại. Theo nghiên cứu, các tác giả đã sử dụng kỹ thuật RAG kết hợp với mã hóa y tế và các phương pháp gợi ý khác nhau để cải thiện hiệu suất của các mô hình LLMs trong việc trả lời câu hỏi dịch tễ học.

Kết quả nghiên cứu cho thấy RAG có thể giúp các nhà nghiên cứu và tổ chức chăm sóc sức khỏe phân tích dữ liệu một cách hiệu quả hơn để trả lời các câu hỏi dịch tễ học và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng bộ dữ liệu hiện tại còn hạn chế về quy mô và tập trung vào các câu hỏi dịch tễ học. Do đó, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để mở rộng phạm vi ứng dụng của RAG trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và giải quyết các thách thức khác liên quan đến việc sử dụng dữ liệu sức khỏe điện tử.

Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

4. Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực Nông nghiệp

Trong lĩnh vực nông nghiệp, RAG được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc trả lời các câu hỏi liên quan đến nông nghiệp. Một nghiên cứu gần đây đã so sánh hiệu quả của RAG với kỹ thuật Fine-Tuning trong việc tích hợp kiến thức chuyên ngành vào LLMs cho lĩnh vực nông nghiệp. Kết quả cho thấy cả RAG và Fine-Tuning đều có thể cải thiện hiệu suất của LLMs, nhưng mỗi kỹ thuật có ưu điểm và nhược điểm riêng:

  • RAG: Hiệu quả khi xử lý dữ liệu có ngữ cảnh liên quan, dẫn đến câu trả lời súc tích và chính xác hơn.
  • Fine-Tuning: Cung cấp câu trả lời cụ thể và chính xác hơn bằng cách dạy cho mô hình các kỹ năng mới liên quan đến nông nghiệp. Tuy nhiên, chi phí ban đầu cao hơn do yêu cầu công việc mở rộng để điều chỉnh mô hình cho dữ liệu mới.

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng GPT-4 thường có hiệu suất tốt hơn các mô hình khác (Llama2-13B và Vicuna) nhưng đi kèm với chi phí suy luận cao hơn.

Các đề xuất cho huấn luyện LLMs trong nông nghiệp bao gồm:

  • Thu thập dữ liệu: Thu thập bộ dữ liệu được tuyển chọn từ các nguồn chất lượng cao (cơ quan chính phủ, cơ sở dữ liệu khoa học, v.v.) tập trung vào thông tin cụ thể theo địa điểm.
  • Trích xuất thông tin từ PDF: Trích xuất văn bản và cấu trúc từ các tệp PDF bằng các công cụ chuyên môn để hiểu nội dung và tổ chức của tài liệu.
  • Tạo câu hỏi: Sử dụng khung Guidance để tạo các câu hỏi có ngữ cảnh liên quan dựa trên nội dung đã trích xuất. Bao gồm thông tin hỗ trợ như địa điểm và chủ đề để hướng dẫn quá trình tạo câu hỏi.
  • Tạo câu trả lời: Sử dụng RAG để truy xuất thông tin liên quan từ bộ dữ liệu và kết hợp với một LLM (ví dụ: GPT-4) để tạo câu trả lời phù hợp với ngữ cảnh.

Nhìn chung, việc kết hợp RAG và Fine-Tuning để nâng cao hiệu suất của LLMs trong ngành nông nghiệp nói riêng, mở đường cho các ứng dụng AI tiên tiến hơn trong nhiều ngành công nghiệp khác nói chung.

Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực Nông nghiệp

5. Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực Dược phẩm

Trong lĩnh vực dược phẩm, RAG có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của việc tuân thủ quy định. Một nghiên cứu gần đây đã giới thiệu mô hình QA-RAG, một phương pháp tích hợp RAG và Generative AI để hỗ trợ tìm kiếm thông tin trong các quy định phức tạp của ngành dược phẩm. QA-RAG sử dụng một LLM được điều chỉnh để tạo ra câu trả lời giả định có liên quan đến câu hỏi của người dùng, sau đó sử dụng cả câu hỏi và câu trả lời giả định để tìm kiếm tài liệu liên quan.

Kết quả nghiên cứu cho thấy QA-RAG có hiệu suất vượt trội so với các phương pháp khác, cả về độ chính xác của việc tìm kiếm tài liệu và độ chính xác của câu trả lời được tạo ra. Điều này cho thấy sự hiệu quả của việc sử dụng LLM được điều chỉnh và kết hợp câu hỏi của người dùng với câu trả lời giả định để tăng cường độ chính xác và hiệu quả của việc tìm kiếm thông tin trong lĩnh vực dược phẩm.

Nhìn chung, QA-RAG có tiềm năng giúp các công ty dược phẩm tuân thủ quy định một cách hiệu quả hơn, tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực Dược phẩm

II. Aegona – Công ty phát triển AI ứng dụng RAG

Aegona là công ty phần mềm chuyên nghiệp trong phát triển phần mềm và tích hợp giải pháp AI vào các hệ thống hiện đại. Với kinh nghiệm dày dặn trong lĩnh vực công nghệ, Aegona không chỉ cung cấp giải pháp phát triển AI mà còn đặc biệt chú trọng vào việc áp dụng kỹ thuật Retrieval Augmented Generation để hỗ trợ các doanh nghiệp giải quyết các bài toán phức tạp.

Các giải pháp AI mà Aegona cung cấp gồm:

  • Phát triển AI từ các nền tảng hàng đầu như: phát triển AI dựa trên OpenAI, TensorFlow, Microsoft Azure AI, Vertex AI, Keras, H2O.ai, Amazon SageMaker, v.v.
  • Gia công phần mềm phần mềm hệ thống tích hợp AI: giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và nâng cao khả năng ra quyết định.
  • Phát triển mobile app với trợ lý ảo thông minh: giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng cường sự tương tác.
  • Thiết kế website tích hợp chatbot thông minh: cung cấp thông tin và giải đáp tự động cho khách hàng, giảm thiểu chi phí và tăng hiệu quả dịch vụ.

Nếu doanh nghiệp của bạn muốn ứng dụng kỹ thuật RAG hoặc tích hợp AI vào hệ thống để nâng cao hiệu suất tổng thể, đừng ngần ngại liên hệ với Aegona ngay hôm nay. Chúng tôi cam kết mang đến giải pháp công nghệ tiên tiến và phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn.

>> Có thể bạn quan tâm:

III. Lời kết

Kỹ thuật Retrieval Augmented Generation và các giải pháp AI hiện đại đang mở ra những cơ hội mới cho doanh nghiệp, giúp nâng cao hiệu suất và tự động hóa quy trình một cách hiệu quả. Với sự đồng hành của Aegona, các doanh nghiệp sẽ có thể tích hợp công nghệ này vào hệ thống để đáp ứng những thách thức và nhu cầu ngày càng phức tạp của thị trường.

Hãy cùng khám phá 5 lĩnh vực ứng dụng đầy tiềm năng của RAG trong phần 2. Bạn quan tâm đến lĩnh vực nào? Hãy chia sẻ với chúng tôi qua email [email protected] nhé!

Công ty Phát Triển Phần Mềm AEGONA

Your Comment:

Related Posts