[แปล] คู่มือสำหรับผู้ที่กำลังว่ายอยู่ในโลกของ RAG

บทความนี้พาไล่ดูตลอดทั้งกระบวนการของ embedding และการค้นคืนข้อมูล — ตั้งแต่แนวคิดและข้อจำกัดของ embedding, การสร้างและติดป้ายกำกับชุดข้อมูล, การประเมินโมเดลสำเร็จรูปแบบต่าง ๆ, ไฮบริดและรีแรงกิง, การ fine-tune และเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล embedding, ไปจนถึงความสามารถในการตีความได้

หัวข้อที่กล่าวถึง

• การพูดคุยเกี่ยวกับ embedding และความสามารถในการทำให้ทั่วไป (Generalizability)
• การสร้างชุดข้อมูลและการติดป้ายกำกับโดยใช้มนุษย์ + LLM
• การประเมินโมเดลค้นหา 17 แบบ
• เมื่อต้องใช้โมเดล embedding สำหรับบริบทยาว การตัดสินใจว่า ‘จะแบ่ง chunk หรือไม่’
• การค้นหาแบบไฮบริดและการรีแรงกิง (Re-ranking)
• การประเมินบริการค้นหา SaaS เชิงพาณิชย์
• การ fine-tune โมเดล embedding
• การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล embedding และการค้นหาเวกเตอร์
• การสร้างระบบค้นหาด้วยโครงข่ายประสาทเทียมที่ตีความได้ (Interpretable)