Kỹ thuật quản lý tải nhận thức vượt giới hạn hiệu suất RAG

🔥Công nghệ RAG vượt qua giới hạn của LLM, công nghệ quản lý tải nhận thức sẽ vượt qua giới hạn của công nghệ RAG

• Cách tạo ra các dịch vụ trí tuệ nhân tạo dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã trở thành xu hướng chủ đạo, nhưng vẫn tồn tại những hạn chế do kích thước cửa sổ ngữ cảnh và số lượng token bị giới hạn. Đặc biệt trong hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation: Sinh tạo tăng cường tìm kiếm), nếu không quản lý tài liệu hoặc các chunk (Chunks: đoạn văn bản nhỏ của tài liệu) một cách phù hợp, sẽ phát sinh tải nhận thức ở phía LLM khiến việc tạo ra câu trả lời tối ưu trở nên khó khăn.

• Tải nhận thức(cognitive load) là mức độ khó khăn trong việc nhận biết thông tin tùy thuộc vào lượng thông tin và độ phức tạp mà hệ thống (bao gồm não bộ con người và trí tuệ nhân tạo) phải xử lý. Khi tải nhận thức trong hệ thống LLM tăng cao, thông tin có thể tích tụ quá mức làm mờ đi trọng tâm, hiệu suất giảm sút và có thể không đạt được mức độ phản hồi mong đợi. Do đó, quản lý tải nhận thức hiệu quả là yếu tố cốt lõi quyết định chất lượng và tính ổn định của hệ thống dựa trên LLM.

🔍Giới thiệu khóa học

Trong khóa học này, dựa trên khái niệm về giới hạn cửa sổ ngữ cảnh của LLM và tải nhận thức, chúng tôi trình bày phương pháp luận từng bước có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ thiết kế chunk đến tạo chunk chất lượng cao, tích hợp pipeline RAG, tối ưu hóa động và đánh giá hiệu suất. Thông qua điều này, chúng tôi kỳ vọng có thể giải quyết đáng kể vấn đề suy giảm chất lượng phản hồi mà các kỹ thuật tăng cường RAG đa dạng hiện có không thể giải quyết được.

🎯Nội dung có thể học được từ khóa học này

• Chiến lược quản lý tải nhận thức theo cửa sổ ngữ cảnh và giới hạn token của LLM

• Phương pháp tạo chunk chất lượng cao và phương án ứng dụng các kỹ thuật chunking đa dạng

• Công nghệ tích hợp tiền xử lý dữ liệu, tìm kiếm, thiết kế prompt và hậu xử lý để xây dựng hệ thống RAG

• Điều chỉnh kích thước chunk thời gian thực và điều chỉnh tham số tóm tắt thông qua tối ưu hóa động

• Phương án áp dụng chỉ số đánh giá hiệu suất và viết báo cáo kết quả

Khái niệm quan trọng

Trí tuệ nhân tạo (AI), ChatGPT, LLM, RAG, Ứng dụng AI (AX)

📚Giới thiệu từng phần

Phần 1. Giới thiệu khóa học và các khái niệm cơ bản

Phần đầu tiên sẽ làm rõ tổng quan và mục tiêu của khóa học này, đồng thời đề cập đến các khái niệm cơ bản về cửa sổ ngữ cảnh của LLM và quản lý tải nhận thức. Đặc biệt, chúng ta sẽ hiểu chi tiết tải nhận thức là gì, tại sao nó quan trọng trong môi trường LLM, và học về những kiến thức nền tảng của RAG. Dựa trên lý thuyết, chúng ta sẽ điểm qua các chủ đề cốt lõi sẽ được đề cập trong khóa học và giúp định hướng học tập. Các khái niệm sẽ được giải thích từng bước một cách dễ hiểu để người mới bắt đầu cũng có thể theo kịp, từ đó tạo nền tảng vững chắc để có thể chuyển tiếp tự nhiên sang các chủ đề nâng cao sau này.

Phần 2. Cửa sổ ngữ cảnh và giới hạn token

Trong phần này, chúng ta sẽ phân tích sâu về cửa sổ ngữ cảnh và cơ chế token hóa của LLM. Chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết token là gì, cách chúng được phân chia và ảnh hưởng như thế nào đến đầu vào của mô hình, đồng thời giải thích cách giới hạn kích thước cửa sổ ngữ cảnh tác động đến hiệu suất mô hình thông qua các ví dụ đa dạng. Ngoài ra, chúng ta sẽ học cách tính toán chi phí theo token để có thể ứng dụng trong thiết kế hệ thống thực tế, phát triển khả năng thực tiễn. Thông qua quá trình này, dựa trên sự hiểu biết có hệ thống về token và ngữ cảnh, bạn sẽ có thể nắm bắt trực quan các vấn đề cụ thể trong quản lý tải nhận thức.

Phần 3. Chiến lược phân đoạn: Kích thước và cấu trúc của chunk

Thiết kế chunk hiệu quả là cốt lõi của chất lượng hệ thống RAG. Trong phần này, chúng tôi giới thiệu các chiến lược chunk đa dạng từ chunk kích thước cố định đến dựa trên đoạn văn, nhóm đơn vị ngữ nghĩa, cấu trúc phân cấp, và đi sâu vào ưu nhược điểm cũng như các trường hợp áp dụng của từng phương pháp. Dựa trên sự hiểu biết về tác động của kích thước và cấu trúc chunk đối với tải nhận thức và việc sử dụng ngữ cảnh, bạn có thể nắm vững bí quyết thực tế để thiết kế chiến lược chunk tối ưu phù hợp với từng tình huống. Cuối cùng, thông qua thực hành, bạn sẽ tích lũy kinh nghiệm áp dụng các phương thức chunk khác nhau để kết nối hữu cơ giữa lý thuyết và thực tiễn.

Phần 4. Kỹ thuật tạo chunk chất lượng cao

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu các kỹ thuật nâng cao hơn để tạo ra các chunk phù hợp với việc giảm tải nhận thức và nâng cao chất lượng thông tin. Bạn sẽ học và thực hành các công nghệ đa dạng như tóm tắt thông minh, kết hợp văn bản gốc với bản tóm tắt, phân cụm dựa trên embedding, gắn thẻ meta, phản ánh ý định truy vấn, cũng như cách kết hợp các kỹ thuật này để tạo ra những chunk hiệu quả hơn. Thông qua đó, bạn sẽ phát triển khả năng tạo ra các chunk chất lượng cao vượt ra ngoài phương pháp chunking đơn giản, có thể phản ánh cả ý nghĩa của thông tin và ý định của người đặt câu hỏi. Đây là chiến lược cốt lõi giúp LLM đưa ra câu trả lời tối ưu ngay cả khi phải xử lý các tài liệu phức tạp.

Phần 5~10. Tích hợp vào pipeline RAG

Trong phần này, chúng ta sẽ tập trung vào việc thiết kế và tích hợp hệ thống RAG một cách toàn diện. Chúng ta sẽ xử lý một cách có hệ thống toàn bộ quy trình pipeline RAG từ tiền xử lý, tìm kiếm độ tương tự và lọc, tái cấu trúc chunk và thiết kế prompt, tạo câu trả lời và hậu xử lý, cho đến kiểm tra hiện tượng ảo giác (Hallucination) và chiến lược tái đưa vào. Chúng ta sẽ học các bí quyết tập trung vào việc tạo ra câu trả lời chính xác trong khi giảm thiểu tải nhận thức ở từng bước thông qua thực hành. Khóa học sẽ tập trung cung cấp các kỹ thuật thực tế và phương pháp giải quyết vấn đề có thể áp dụng ngay lập tức trong môi trường làm việc thực tế.

Phần 11~15. Kỹ thuật tối ưu hóa động

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách điều chỉnh động tải ngữ cảnh và kích thước chunk phù hợp với từng tình huống. Từ đánh giá độ phức tạp của câu hỏi, thuật toán điều chỉnh kích thước chunk động, điều chỉnh tham số tóm tắt thích ứng, quản lý tích lũy ngữ cảnh trong đối thoại nhiều lượt, đến thiết kế hệ thống giám sát và vòng lặp phản hồi - chúng ta sẽ giới thiệu sâu rộng các chiến lược tự động hóa và tối ưu hóa để vận hành hệ thống thông minh. Thông qua đó, bạn sẽ có được khả năng quản lý thời gian thực để ứng phó với những yêu cầu và độ phức tạp thay đổi, đồng thời tối đa hóa hiệu suất của LLM.

Phần 16~20. Phương pháp đánh giá hiệu suất và chỉ số đánh giá hiệu suất

Đề cập đến các chỉ số và phương pháp luận đánh giá đa dạng để đánh giá khách quan hiệu quả của hệ thống RAG và chiến lược chunk. Học cách rút ra các điểm cải thiện thông qua việc đo lường đa chiều hiệu suất hệ thống từ tỷ lệ thu hồi, độ chính xác, độ trễ phản hồi, phân tích chi phí, hiệu quả sử dụng token, mức độ hài lòng của người dùng, cho đến xác thực chiến lược thông qua A/B test. Dựa trên kết quả đánh giá, đưa ra những hiểu biết sâu sắc cho việc điều chỉnh hiệu suất liên tục và nâng cao hệ thống, đồng thời tăng cường năng lực ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Phần 21~24. Các nhiệm vụ còn lại và triển vọng công nghệ tương lai

Hiện tại chúng ta thảo luận về các nhiệm vụ nghiên cứu cần giải quyết và khả năng mở rộng trong tương lai trong lĩnh vực quản lý tải nhận thức RAG và LLM. Chúng ta sẽ đề cập đến tối ưu hóa chunk hoàn toàn tự động, vấn đề tích hợp bộ nhớ dài hạn, kịch bản xây dựng hệ thống RAG dựa trên tài liệu đa phương tiện quy mô lớn, và phương pháp mở rộng hệ thống RAG theo hướng xử lý thông tin đa phương thức. Thông qua các xu hướng nghiên cứu mới nhất và các trường hợp ứng dụng thực tế, chúng ta sẽ hiểu rõ hướng phát triển và thách thức trong tương lai.

Phần 25~30. Giới thiệu phương pháp thực hiện dự án

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thực hiện một dự án tổng hợp để thiết kế, triển khai, điều chỉnh và đánh giá hệ thống RAG thực tế bằng cách tích hợp các lý thuyết và kỹ thuật đã học. Chúng ta sẽ tiến hành từng bước một cách tuần tự từ việc lựa chọn chủ đề dự án, thu thập và tiền xử lý dữ liệu, thiết kế chiến lược Chunk, tích hợp hệ thống RAG, đánh giá hiệu suất và viết báo cáo kết quả, đến thuyết trình cuối cùng và đánh giá code, giúp bạn có thể kiểm chứng năng lực thực chiến. Dựa trên nội dung đã học ở đây, các developer có thể tổ chức thành nhóm hoặc tiến hành dự án thực tế ở quy mô cá nhân, và thông qua đó có thể hoàn toàn tiếp thu nội dung đã học trong khóa học này.

🏆Hiệu quả mong đợi

• Hiểu rõ cửa sổ ngữ cảnh và giới hạn token của LLM dựa trên khái niệm tải nhận thức, và nắm vững các chiến lược quản lý chúng.

• Với các kỹ thuật tạo chunk đa dạng và kỹ thuật tối ưu hóa chunk, bạn có thể phân chia và tóm tắt thông tin một cách hiệu quả để tối đa hóa hiệu suất LLM.

• Thực hành toàn bộ quy trình pipeline RAG, trang bị khả năng xây dựng và điều chỉnh hệ thống thực tế.

• Học cách cung cấp dịch vụ AI ổn định và hiệu suất cao trong môi trường vận hành thời gian thực thông qua tối ưu hóa động và đánh giá hiệu suất.

• Hiểu được xu hướng phát triển của hệ thống AI thông qua các đề tài nghiên cứu mới nhất và hướng mở rộng, từ đó tăng cường khả năng ứng phó với tương lai.