<div class="key-takeaways"><ul><li>RAG ช่วยให้ LLM ตอบคำถามจากเอกสารภายนอกได้ทันทีโดยไม่ต้องเทรนโมเดลใหม่</li><li>สถาปัตยกรรมผสมผสานความรู้เดิมของโมเดลเข้ากับการค้นหาดัชนีภายนอกแบบเรียลไทม์</li><li>ระบบ Vector database ค้นหาข้อมูลจากความใกล้เคียงเชิงเรขาคณิตแทนคำที่ตรงกัน</li><li>การจำกัดจำนวนส่วนข้อมูลที่ค้นหาช่วยแก้ปัญหาภาวะข้อมูลตกหล่นกลางบริบท</li></ul></div><p>เมื่อพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ประเภทภาษาขนาดใหญ่หรือ LLM มักจะมีข้อจำกัดสำคัญอยู่สองประการคือความรู้ของโมเดลถูกหยุดไว้ตั้งแต่ตอนฝึกสอน และโมเดลไม่รู้จักข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้งานเลย เทคโนโลยีที่เรียกว่า Retrieval-Augmented Generation หรือ RAG จึงถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อแก้ปัญหานี้โดยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องเข้ามาประกอบในขั้นตอนการส่งคำสั่งแทนการฝังข้อมูลลงไปในน้ำหนักของโมเดลโดยตรง</p><p>คำว่า RAG ในหนึ่งประโยคหมายถึงวิธีการทำให้ LLM ตอบคำถามโดยใช้เอกสารที่ไม่เคยผ่านการฝึกสอนมาก่อน ด้วยการค้นหาข้อความที่เกี่ยวข้องในเอกสารเหล่านั้นแล้วส่งผลลัพธ์ให้โมเดลใช้เป็นบริบทก่อนสร้างคำตอบขึ้นมา โดยไม่มีการฝึกโมเดลใหม่และไม่มีการปรับแต่งละเอียดเพิ่มเติม เป็นเพียงขั้นตอนการค้นหาที่นำมาแปะไว้ด้านหน้าของคำสั่งปกติเท่านั้น</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/retrieval_augmented_generation_rag_mu2kaizk_inline_1_f6c2520f74.jpg" alt="software developer office desk workspace notebook computer" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>ที่มาของแนวคิดนี้ย้อนกลับไปถึงงานวิจัยในปี 2020 จาก Facebook AI Research ซึ่งอธิบายว่าเป็นการผสมผสานความรู้แบบพารามิเตอร์และไม่ใช่พารามิเตอร์เข้ากับการสร้างภาษา โดยผู้แต่งคือนาย Patrick Lewis และคณะ ได้จับคู่โมเดลแปลงลำดับข้อมูลเข้ากับดัชนีเวกเตอร์หนาแน่นผ่านเครื่องมือดึงข้อมูลนิวรัลที่ผ่านการฝึกมาแล้ว</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">2020</span><span class="stat-label">ปีที่เผยแพร่งานวิจัย RAG ฉบับแรกโดย Facebook AI Research</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">274MB</span><span class="stat-label">ขนาดไฟล์ดาวน์โหลดโมเดล nomic-embed-text บน Ollama</span></div></div><p>กระบวนการทำงานของระบบ RAG จะดำเนินตามลำดับขั้นตอนที่แน่นอนสำหรับทุกๆ คำถาม โดยมีโครงสร้างหลักประกอบด้วย:</p><ul><li>ขั้นตอนการรับคำค้นหาจากผู้ใช้งาน</li><li>ขั้นตอนการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งภายนอก</li><li>ขั้นตอนการนำบริบทข้อความที่ค้นหาได้มารวมกับคำสั่งเดิม</li><li>ขั้นตอนการสร้างคำตอบขั้นสุดท้ายโดย LLM</li></ul><p>ในส่วนของฐานข้อมูลแบบเวกเตอร์จะทำการจัดทำดัชนีตามความใกล้เคียงเชิงเรขาคณิตแทนที่จะใช้ค่าที่ตรงกันเป๊ะ ตัวอย่างเช่นการค้นหาวิธีรีเซ็ตรหัสผ่านสามารถจับคู่กับข้อความเรื่องการลืมข้อมูลเข้าสู่ระบบได้แม้จะแทบไม่มีคำที่ซ้ำกันเลย โดย API ของ Ollama มีการเปิดใช้งานผ่านช่องทางที่ช่วยส่งโมเดลและข้อมูลนำเข้าเพื่อรับค่าตัวเลขกลับมา ซึ่งโมเดล nomic-embed-text ถือเป็นตัวเลือกท้องถิ่นที่ได้รับความนิยมสูงเนื่องจากผลทดสอบระบุว่ามีประสิทธิภาพดีกว่ารุ่นมาตรฐานบางตัวทั้งในงานบริบทสั้นและยาว</p><div class="ai-insight"><p>ในมุมมองทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เทคโนโลยี RAG กลายเป็นมาตรฐานสำคัญในการสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์ระดับองค์กร เนื่องจากข้อมูลในโลกความเป็นจริงมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา การอาศัยเพียงโมเดลที่ถูกฝึกมาล่วงหน้าย่อมไม่เพียงพอต่อการนำไปใช้งานจริงที่ต้องการความแม่นยำสูงและอัปเดตอยู่เสมอ การแยกส่วนการค้นหาข้อมูลออกจากกระบวนการสร้างคำตอบยังช่วยลดภาระในการคำนวณและทำให้ผู้พัฒนาสามารถควบคุมความถูกต้องของแหล่งที่มาของข้อมูลได้ง่ายขึ้น</p></div><p>งานวิจัยร่วมระหว่าง Stanford, Berkeley และ Samaya AI ในปี 2023 พบว่าประสิทธิภาพของโมเดลจะอยู่ในระดับสูงสุดเมื่อข้อมูลที่เกี่ยวข้องปรากฏอยู่บริเวณต้นหรือท้ายของบริบท และจะลดลงอย่างมีนัยสำคัญหากข้อมูลถูกแทรกอยู่ตรงกลาง ซึ่งเรียกว่าปรากฏการณ์ข้อมูลสูญหายกลางบริบท ดังนั้นการจำกัดขั้นตอนการดึงข้อมูลให้เหลือเพียง 3 ถึง 5 ส่วนที่มีความเกี่ยวข้องและผ่านการจัดลำดับอย่างดีจึงมักให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการดึงข้อมูลจำนวนมากที่ไม่มีการคัดกรอง</p><p>ข้อควรระวังในการใช้งานระบบ RAG มักเกี่ยวข้องกับการแบ่งส่วนข้อมูลโดยไม่ทดสอบคุณภาพ การคาดหวังว่าตัวดึงข้อมูลจะหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้เสมอซึ่งในความเป็นจริงอาจไม่เป็นเช่นนั้น การละเลยไม่ทำดัชนีข้อมูลใหม่หลังข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลง รวมถึงการพยายามใช้ RAG กับทุกงานทั้งที่คำตอบนั้นมีอยู่แล้วในชุดข้อมูลฝึกสอนดั้งเดิมของโมเดล</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/amareswer/what-is-rag-retrieval-augmented-generation-explained-4afd" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>RAG lets LLMs answer questions using external documents without retraining.</li><li>It combines parametric model knowledge with live external index lookups.</li><li>Vector databases search by geometric closeness rather than exact word matches.</li><li>Tighter chunk retrieval helps mitigate the lost-in-the-middle phenomenon.</li></ul></div><p>When working with large language models, developers frequently face two hard limits: the model's knowledge is frozen at the time of training, and it has no access to private data. Retrieval-Augmented Generation, commonly known as RAG, solves both challenges by pulling relevant text into the prompt at request time instead of baking the information directly into the model weights.</p><p>In a single sentence, RAG is a way to make an LLM answer questions using documents it was never trained on, by searching those documents for relevant passages and handing the model the results as context before generating a response. There is no retraining and no fine-tuning required; it is simply a search step bolted onto the front of a standard prompt.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/retrieval_augmented_generation_rag_mu2kaizk_inline_1_f6c2520f74.jpg" alt="software developer office desk workspace notebook computer" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>The terminology originates from a 2020 research paper published by Facebook AI Research, which described the method as combining pre-trained parametric and non-parametric memory for language generation. Authored by Patrick Lewis and his colleagues, the original paper paired a pre-trained sequence-to-sequence model with a dense vector index accessed through a pre-trained neural retriever.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">2020</span><span class="stat-label">Year of the original RAG research paper by Facebook AI Research</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">274MB</span><span class="stat-label">Download size for the local nomic-embed-text model on Ollama</span></div></div><p>The RAG pipeline executes a fixed sequence of operations for every query. The core architectural workflow typically consists of:</p><ul><li>Receiving the user input query</li><li>Retrieving relevant information passages from an external index</li><li>Combining the retrieved context with the original prompt</li><li>Generating the final response using any standard LLM</li></ul><p>Vector databases index data based on geometric closeness rather than exact values. For instance, a search query asking how to reset a password can successfully match a document about forgetting login credentials with almost zero word overlap. Ollama's API exposes endpoints for embedding models, and nomic-embed-text serves as a solid local default choice that outperforms certain standard alternatives on both short and long context tasks.</p><div class="ai-insight"><p>From a software engineering perspective, RAG has become an essential design pattern for enterprise AI systems because real-world data constantly evolves. Relying solely on static pre-trained weights is insufficient for applications requiring real-time accuracy. Separating the information retrieval phase from text generation also grants developers finer control over source attribution and factual verification.</p></div><p>A 2023 study conducted by researchers from Stanford, Berkeley, and Samaya AI discovered that model performance is often highest when relevant information appears at the beginning or end of the input context, and significantly degrades when buried in the middle, known as the lost-in-the-middle effect. Consequently, a tighter retrieval step focusing on three to five genuinely relevant chunks usually outperforms a looser strategy yielding more poorly ranked results.</p><p>Common pitfalls when implementing RAG include chunking data without testing retrieval quality, assuming the retriever always surfaces relevant content, skipping re-indexing after data updates, and treating every task as a RAG problem when the answer already exists within the model's original training parameters.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/amareswer/what-is-rag-retrieval-augmented-generation-explained-4afd" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_ทำความรู้จัก-retrieval-augmented-generation-rag-คืออะไร-mu2kaizk.jpg

small_ทำความรู้จัก-retrieval-augmented-generation-rag-คืออะไร-mu2kaizk.jpg

thumbnail_ทำความรู้จัก-retrieval-augmented-generation-rag-คืออะไร-mu2kaizk.jpg

Inewgen

Inewgen

#Vector Database

ทำความรู้จัก Retrieval-Augmented Generation (RAG) คืออะไร

Inewgen