การปรับแต่ง AI สำหรับองค์กรด้วย RAG และ Fine-Tuning

ในยุคที่เทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว องค์กรต่าง ๆ เริ่มมองหาแนวทางในการปรับแต่งโมเดล AI เพื่อนำไปประยุกต์ใช้กับงานเฉพาะด้านของตน การปรับแต่งโมเดลเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การตอบคำถามตามบริบท หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) บทความนี้จะพูดถึงสองแนวทางหลักในการปรับแต่ง AI ได้แก่ RAG (Retrieval Augmented Generation) และ Fine-Tuning พร้อมทั้งเปรียบเทียบข้อดี ข้อจำกัด และปัจจัยในการเลือกใช้งาน

Retrieval Augmented Generation (RAG) คืออะไร

RAG ย่อมาจาก “Retrieval Augmented Generation” คือ เทคนิคที่ช่วยเพิ่มความสามารถของระบบ AI และ Generative AI เช่น GPT โดยการเชื่อมโยงระบบเข้ากับแหล่งข้อมูลภายนอก แทนที่จะอาศัยเฉพาะข้อมูลที่มีอยู่ในโมเดล AI เอง RAG จะนำ Prompt ที่ผู้ใช้งานป้อนเข้ามาไปค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น เว็บไซต์ ฐานข้อมูลภายในองค์กร หรือเอกสารเฉพาะทาง จากนั้นข้อมูลที่ค้นพบจะถูกนำมาใช้เพื่อสร้าง Prompt ประกอบการทำงานของ GPT เพื่อช่วยให้ AI สามารถสร้างคำตอบที่มีความถูกต้อง แม่นยำ และสอดคล้องกับบริบทที่เฉพาะเจาะจงมากยิ่งขึ้น

โดยมีหลักการสำคัญดังนี้

• Retrieval (การค้นคืนข้อมูล) - เมื่อมีคำถามหรือข้อความเข้ามา ระบบจะทำการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูล (เช่น เอกสารภายในองค์กร ฐานข้อมูล หรือเว็บไซต์) โดยอาจใช้วิธีการจัดทำดัชนี (Indexing) และเทคนิคการค้นหา (Search)
• Augmented Generation (การสร้างข้อความด้วยบริบทที่ขยาย) - เมื่อได้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องแล้ว ส่วนโมเดลการสร้างข้อความ (Generative Model) เช่น GPT จะนำข้อความที่ผ่านการ Retrieval มาผนวกรวมเป็นบริบทเพิ่มเติม เพื่อให้การตอบหรือการสร้างข้อความมีความถูกต้องและสอดคล้องกับข้อมูลจริง ด้วยกระบวนการแบบสองขั้นตอนนี้ โมเดลจะสามารถตอบคำถามหรือสร้างเนื้อหาที่อิงข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้มากขึ้น ลดโอกาส “Hallucination” หรือการแต่งเนื้อหาเกินจริงโดยที่ไม่มีหลักฐาน

Reference : https://aws.amazon.com/th/what-is/retrieval-augmented-generation

Fine-Tuning คืออะไร

Fine-Tuning คือการนำโมเดลขนาดใหญ่ LLM (Large Language Model) ที่ผ่านการฝึกมาเบื้องต้น (Pre-trained Model) เช่น GPT มาปรับจูนเพิ่มเติมด้วยข้อมูลเฉพาะด้าน (Domain-Specific Data) หรือข้อมูลที่มีการระบุคำตอบที่ต้องการให้ชัดเจน (Labeled Data) เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ลักษณะภาษาของข้อมูลเชิงลึก จนสามารถประมวลผลได้ใกล้เคียงบริบทจริงขององค์กรมากที่สุด

เปรียบเทียบ RAG กับ Fine-Tuning

หัวข้อ	RAG (Retrieval Augmented Generation)	Fine-Tuning
หลักการทำงาน	ดึงข้อมูลจากแหล่งภายนอกแล้วสร้างข้อความบนบริบทเพิ่มเติม	เรียนรู้ข้อมูลเฉพาะด้านแบบปรับน้ำหนักโมเดลโดยตรง
ความยืดหยุ่นของข้อมูล	ข้อมูลอัปเดตได้ง่าย ไม่ต้องเทรนโมเดลใหม่บ่อย	ต้องทำการปรับจูนใหม่เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลหรือบริบท
ค่าใช้จ่ายและทรัพยากร	อาจต้องลงทุนด้านระบบดัชนีข้อมูล หรือ Search Engine	ต้องใช้ทรัพยากร GPU เพื่อเทรนโมเดลใหม่
ความแม่นยำตามบริบท	ขึ้นกับคุณภาพของ Retriever และคุณภาพของข้อมูลที่จัดเก็บ	มีโอกาสแม่นยำสูงมากถ้าฝึกด้วยข้อมูลที่ถูกต้องและครบถ้วน
ความเร็วในการตอบ	ขึ้นกับการค้นคืนข้อมูลและการสร้างข้อความในช่วงออนไลน์	ตอบเร็วหลังโมเดลถูกปรับจูนเสร็จ แต่การปรับจูนใช้เวลานาน
การปกป้องข้อมูล (Privacy)	ข้อมูลอาจต้องอยู่ในระบบภายใน (On-Premise) และจัดทำ Index	ข้อมูลที่ใช้ฝึกต้องระวังเรื่องความเป็นส่วนตัวและการรักษาความลับ

RAG หรือ Fine-Tune แบบใดเหมาะสมกับงานประเภทใด

RAG เหมาะสำหรับ

• ระบบ Q&A อิงเอกสารปริมาณมากและเปลี่ยนแปลงบ่อย: เช่น ข้อมูลข่าวสารล่าสุด ข้อมูลสินค้าคงคลัง เอกสารความรู้ภายในที่อัปเดตตลอดเวลา
• งานที่ต้องการความถูกต้องอ้างอิงได้: เช่น Customer Support, Help Desk, ระบบแนะนำข้อมูลอิงเอกสาร (Document-based Recommender)
• ไม่ต้องการเทรนโมเดลใหม่บ่อย ๆ: เพียงอัปเดตฐานข้อมูลหรือดัชนีบ่อย ๆ ก็เพียงพอ

Fine-Tuning เหมาะสำหรับ

• งานเฉพาะด้านที่ต้องการความแม่นยำสูง: เช่น งานด้านกฎหมาย การแพทย์ การวินิจฉัย หรือ Chatbot ด้านการเงินที่ข้อมูลค่อนข้างคงตัว
• งานที่ต้องการสไตล์การเขียน/โทนภาษาสม่ำเสมอ: โมเดลจะเรียนรู้รูปแบบภาษาเฉพาะขององค์กรหรือสินค้า/บริการ
• องค์กรที่ต้องการควบคุมโมเดลในระดับลึก: เช่น สามารถกำหนดพารามิเตอร์ ขนาดโมเดล การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลภายในได้มากกว่าการใช้โมเดลสำเร็จรูป

ทำ Prompt Engineering เพื่อสามารถใช้งาน AI Model หรือ Generative AI ได้ตามที่ต้องการ โดยไม่ต้องปรับแต่ง Model แต่อย่างใด แต่หากจะปรับแต่ง AI องค์กรสามารถใช้ทั้งสองแนวทางร่วมกันได้ เช่น ใช้ Fine-Tuning เพื่อปรับโมเดลให้เหมาะกับภาษาหรือสไตล์ขององค์กร แล้วนำ RAG มาใช้เป็นส่วนเสริมในการค้นข้อมูลแบบอัปเดตใหม่ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ทั้ง “ตรงประเด็น” และ “ทันสมัย” โดยไม่ต้องฝึกโมเดลซ้ำบ่อย ๆ

แหล่งอ้างอิงจาก

https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning

แนะนำหลักสูตร

1. Power Automate (Cloud) for Business Automation (12 ชั่วโมง) เรียนรู้การสร้างและจัดการ Workflow อัตโนมัติด้วย Power Automate ลดงานซ้ำซ้อน ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
2. AI Builder in Power Platform (12 ชั่วโมง) สร้างและพัฒนาโมเดล AI ที่เชื่อมต่อกับ Power Automate และ Power Apps เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของธุรกิจในโลกยุคใหม่ เรียนรู้วิธีใช้งานจริงพร้อมแนวทางการประยุกต์ในธุรกิจของคุณ
3. Generative AI for Business Transformation (12 ชั่วโมง) พลิกโฉมธุรกิจด้วย Generative AI เพิ่มประสิทธิภาพ 10 เท่า ลดเวลาการทำงานประจำ 60% พร้อมทำโปรเจกต์จริง เพื่อยกระดับทักษะอย่างมั่นใจ
4. Microsoft 365 Copilot for Business Professionals (12 ชั่วโมง) เจาะลึกการใช้ Microsoft 365 Copilot แบบมืออาชีพ ตั้งแต่การเขียน Prompt สร้างรายงาน วิเคราะห์ข้อมูล สรุปการประชุม วางแผน ไปจนถึงทำคอนเทนต์การตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ