ការរចនាបំពង់ RAG ដែលបានរចនាឡើងសម្រាប់ការផលិត: ការដោះស្រាយជាមួយនឹងការឆ្លើយតប, ការបង្វិលនិងតម្លៃនៅទំហំ

ការបង្កើនការទទួលយក (RAG) គឺជាប្រព័ន្ធអេអ៊ីនធឺណិតខ្ពស់ដែលបង្កើនការបង្កើនម៉ូឌុលភាសាធំ (LLMs) ដោយការរួមបញ្ចូលគ្នានៅពេលវេលាដោយគំនិតពីប្រភពខាងក្រៅ [1] ។ ឧបករណ៍នេះអនុញ្ញាតឱ្យ LLMs ដើម្បីផ្តល់ជូននូវការឆ្លើយតបដែលមានភាពត្រឹមត្រូវនិងមានប្រសិទ្ធភាពដោយប្រើទិន្នន័យពិតប្រាកដដែលបណ្តាញគំនិតដែលបានរៀនមុនជាមួយនឹងព័ត៌មានពិភពលោកពិតប្រាកដ។ ឧបករណ៍ដែលប្រើ LLMs សម្រាប់កម្មវិធីផ្សេងគ្នានេះរួមបញ្ចូលទាំងការគាំទ្រអតិថិជន chatbots និងឧបករណ៍វិភាគទិន្នន័យដែលមានប្រសិទ្ធិភាពត្រូវការអភិវឌ្ឍបំពង់ RAG ដែលមាន ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយការផ្លាស់ប្តូរប្រព័ន្ធ RAG ពីប្រព័ន្ធគំរូពិសោធន៍ទៅនឹងកម្មវិធីកម្រិតផលនេះផ្តល់នូវជម្រើសតែមួយគត់។ វិស្វករនិងអាកាសធាតុកំពុងទទួលខុសគ្នានៃបីជម្រើសសំខាន់ៗដែលមាន: និង និង ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើងប្រសើរឡើង latency hallucinations, cost ការស្រាវជ្រាវបង្ហាញពីការធ្វើឱ្យប្រសិនបើប្រព័ន្ធ RAG បានធ្វើឱ្យប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រព័ន្ធ RAG បានធ្វើឱ្យប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិន សៀវភៅនេះផ្តល់នូវដំណោះស្រាយពេញលេញដែលបង្ហាញឱ្យវិស្វករ AI / ML និងអ្នកនិពន្ធបច្ចេកទេសដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈក្នុងការបង្កើតនិងដំឡើងនិងបង្កើនប្រព័ន្ធបំពង់ RAG សម្រាប់ការប្រើប្រាស់ផលិតកម្ម។ ផ្នែកខាងក្រោមនេះនឹងត្រួតពិនិត្យផ្នែករចនាសម្ព័ន្ធប្រព័ន្ធ RAG និងអនុវត្តបច្ចេកទេសប្រតិបត្តិការដើម្បីគ្រប់គ្រងការរំខាននិងកាត់បន្ថយការរំខានដោយមានតម្លៃកាត់បន្ថយ។ សៀវភៅនេះផ្តល់នូវគោលបំណងពេញលេញសម្រាប់ការបង្កើតដំណោះស្រាយ RAG ទំហំធំតាមរយៈការបង្ហាញដំណោះស្រាយរចនាសម្ព័ន្ធនិងគូដឧទាហរណ៍និងវិធីអនុវត្តបច្ចេកទេសល្អ Architecture of a Production-Ready RAG Pipeline រចនាសម្ព័ន្ធនៃបំពង់ RAG រចនាឡើងសម្រាប់ការផលិត ប្រព័ន្ធ RAG គឺជាដំណើរការជាច្រើនដំណើរការដែលបានផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យធម្មតានិងមិនរចនាសម្ព័ន្ធទៅជាមូលដ្ឋានគំនិតដែលអាចរកឃើញបានហើយបន្ទាប់មកប្រើមូលដ្ឋានគំនិតនេះដើម្បីបង្កើតសំណួរដែលមានជំនាញ [3] ។ ប្រព័ន្ធនេះមានផ្នែកសំខាន់ពីរដែលគ្រប់គ្រងការដំណើរការទិន្នន័យតាមរយៈឧបករណ៍បញ្ជាទិន្នន័យនិងគ្រប់គ្រងទិន្នន័យអ្នកប្រើតាមរយៈឧបករណ៍នេះ។ ការពិនិត្យឡើងវិញកម្រិតខ្ពស់នៃអាកាសធាតុនេះត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងគំនិតខាងក្រោម។ retrieval and generation pipeline ប្រព័ន្ធនេះបានផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យនេះទៅក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលដែលត្រូវបានរក្សាទុកនៅក្នុងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលបន្ទាប់ពីការដំណើរការនិងការកាត់បន្ថយ។ ប្រព័ន្ធស្វែងរកធ្វើការស្វែងរកទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីរកឃើញបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តាលល្អបំផុតបន្ទាប់ពីអ្នកប្រើបានចូលទិន្នន័យរបស់ពួកគេក្នុងការស្វែងរក។ ប្រព័ន្ធនេះផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យនេះទៅក្នុងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះ Trade-offs in RAG Architecture ការជ្រើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរើសរ Architectural Decision Trade-offs Synchronous vs. Asynchronous Retrieval Synchronous retrieval systems have a simpler setup process but they create response time delays which result in poor user experience for complex search operations. The retrieval process in asynchronous systems operates in the background to reduce the time delay that users need to wait. The system architecture becomes more complex because of this requirement which demands additional components for background job management and monitoring. Vector Database Selection The performance and scalability of the RAG pipeline heavily depends on the vector database system that gets chosen. The open-source solutions Faiss and Qdrant offer flexibility and control but require additional time for initial deployment and continuous upkeep. The operational costs of Pinecone and Weaviate managed services increase because they offer hands-off management with built-in scalability and support. The selection of a database system depends on the particular requirements of the application which include dataset dimensions and projected query traffic and financial resources. Scaling Strategy Scaling a RAG system can be achieved through horizontal fragmentation of the embedding index or by distributing the pipeline services. The index becomes fragmented when it is split into multiple nodes across horizontal space which improves search performance but makes query routing and result merging operations more complex. The independent scaling of each component becomes possible because pipeline services function as intermediaries between retriever and generator functions. The system needs an advanced orchestration system to handle service-to-service interactions when using this method. លក្ខណៈពិសេស: Asynchronous Retrieval ប្រព័ន្ធស្វែងរកសមរម្យមានដំណើរការដំឡើងដែលមានភាពងាយស្រួលជាងមុនប៉ុន្តែពួកគេបង្កើតពេលវេលានៃការឆ្លើយតបដែលធ្វើឱ្យបទពិសោធន៍អ្នកប្រើបានទាបសម្រាប់ប្រតិបត្តិការស្វែងរកសមរម្យ។ ប្រព័ន្ធស្វែងរកសមរម្យនៅក្នុងប្រព័ន្ធសមរម្យធ្វើការនៅក្នុងបណ្តាញដើម្បីកាត់បន្ថយពេលវេលានៅពេលដែលអ្នកប្រើគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍។ អគារប្រព័ន្ធនេះមានភាពងាយស្រួលជាងមុនដោយសារតែតម្រូវការនេះដែលតម្រូវឱ្យមានផ្នែកបន្ថែមសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងនិងការត្រួតពិនិត្យការងារ។ ការជ្រើសរើសប្រព័ន្ធទិន្នន័យ vector ការអនុវត្តនិងការកម្រិតខ្ពស់នៃបំពង់ RAG ត្រូវបានផ្អែកលើប្រព័ន្ធទិន្នន័យ vector ដែលត្រូវបានជ្រើសរើស។ ប្រព័ន្ធទិន្នន័យកំណត់បច្ចុប្បន្ន Faiss និង Qdrant ផ្តល់នូវភាពងាយស្រួលនិងការត្រួតពិនិត្យប៉ុន្តែត្រូវការពេលវេលាបន្ថែមសម្រាប់ការដំឡើងដំបូងនិងការរក្សាទុកបន្តិច។ តម្លៃប្រតិបត្តិការនៃសេវាកម្មគ្រប់គ្រង Pinecone និង Weaviate បានកើនឡើងដោយសារតែពួកគេផ្តល់នូវការគ្រប់គ្រងផ្ទាល់ខ្លួនជាមួយនឹងការកម្រិតខ្ពស់និងការគាំទ្រ។ ការជ្រើសរើសប្រព័ន្ធទិន្នន័យត្រូវបានផ្អែកលើតម្រូវការពិសេសនៃកម្មវិធីដែលរួមបញ្ចូលទាំងទំហំទិន្នន័យទិន្នន័យនិងទិន គោលបំណង Scaling ការកសាងប្រព័ន្ធ RAG អាចធ្វើបានតាមរយៈការកាត់បន្ថយទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទ Handling Latency in RAG Pipelines ការដោះស្រាយនៃការរក្សាទុកនៅក្នុងបំពង់ RAG ប្រព័ន្ធ RAG មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍មានបទពិសោធន៍ជាច្រើន។ Techniques for Latency Reduction លទ្ធផលពិសោធន៍បង្ហាញថាវិធីសាស្រ្តជាច្រើនបានកាត់បន្ថយការឆ្លងកាត់បំពង់ RAG និងវិធីសាស្រ្តទាំងនេះផ្តល់នូវការបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពដែលបានបង្ហាញ។ ប្រព័ន្ធស្វែងរកអ៊ីនធឺណិតរួមបញ្ចូលគ្នានៃការស្វែងរក BM25 ដែលមានប្រសិទ្ធិភាពជាមួយនឹងសមត្ថភាពស្វែងរកអ៊ីនធឺណិត។ ប្រព័ន្ធស្វែងរកអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណិតអ៊ីនធឺណ Hybrid Retrieval: ក្រុមហ៊ុន Amazon Bedrock ប្រើបច្ចេកវិទ្យា Prompt Caching ដើម្បីបង្កើនល្បឿនការឆ្លើយតបក្នុងពេលដែលកាត់បន្ថយចំនួននៃតម្រូវការ input tokens និងតម្លៃសម្រាប់ការធ្វើការដែលផ្ញើការឆ្លើយតបដូចគ្នានៅក្នុងតម្រូវការបន្ទាប់។ ប្រព័ន្ធនេះអាចកាត់បន្ថយការឆ្លើយតបទៅ 85% ដោយការឆ្លើយតបផ្នែកនៃការឆ្លើយតបស្ថិតនៅកន្លែងត្រួតពិនិត្យការឆ្លើយតបដែលត្រូវបានផ្ញើ [9] ។ Prompt Caching: ប្រព័ន្ធនេះប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រ Embedding Pre-computation: ការបញ្ជាក់ LLM គឺជាផ្នែកសំខាន់បំផុតនៃដំណោះស្រាយ RAG ។ ប្រព័ន្ធនេះទទួលបានការបញ្ជាក់ 100-1000 ក្នុងមួយម៉ោងដោយប្រើការបញ្ជាក់អ៊ីសូឡង់ត្រូនិចដើម្បីរួមបញ្ចូលការបញ្ជាក់ជាច្រើនក្នុងការបញ្ជាក់ LLM មួយ។ Asynchronous Batched Inference: Mitigating Hallucinations and Improving Reliability ការកាត់បន្ថយការឆ្លងកាត់និងបង្កើនភាពសាកល្បង ការបង្កើតព័ត៌មានលម្អិតឬមិនគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ដែលត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍គឺជាបញ្ហាសំខាន់សម្រាប់កម្មវិធីដែលប្រើ LLMs ។ ប្រព័ន្ធ RAG បានបង្កើតការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍តាមរយៈការបង្កើតការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍តាមរយៈបីជម្រើសសំខាន់ដែលមានមូលដ្ឋានពីឯកសារដែលត្រូវបានទាញយកដែលមិនត្រឹមត្រូវជាមួយការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍និងការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍របស់អ្នកប្រើ។ ការកាត់បន្ថយការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍គឺជាការសំខាន់សម្រាប់ការបង្កើតអាជីវកម្មជាមួយអ្នកប្រើនិងការធានាឱ្យមានសុវត្ថិភាពនៃការបំណងដែលត្រូវបានបង្កើតឡើង។ គោលបំណងសម្រាប់ Hallucination Mitigation ការស្រាវជ្រាវបានបង្ហាញថាវិធីសាស្រ្តជាច្រើនមានដើម្បីកាត់បន្ថយការឆ្លងកាត់នៅក្នុងបំពង់ RAG ដោយសារតែពួកគេបានបង្ហាញថាពួកគេមានប្រសិទ្ធិភាព។ ការផ្លាស់ប្តូរការឆ្លើយតបនៃការ LLM នៅក្នុងបញ្ជីដែលត្រូវបានទាញយកគឺជាគោលដៅសំខាន់នៃ RAG ។ ការស្រាវជ្រាវរបស់ Google បានធ្វើការសិក្សាដែលបានបង្ហាញថាមានម៉ូដែលបង្កើនការឆ្លើយតបបានកាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយ Grounding with Metadata: ការប្រើប្រាស់ LLMs ដូចជាអ្នកសាកល្បងការ evaluating គឺជាវិធីសាស្រ្តជាទូទៅនិងដោយស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់ការវិញ្ញាបនប័ត្រគុណភាព [4] ។ កុំព្យូទ័រ AI នៅសាកលវិទ្យាល័យ Stanford បានរកឃើញថាប្រព័ន្ធ RAG ដែលប្រើអ្នកសាកល្បង LLM បានផលិតផលសាកល្បងការស្រាវជ្រាវច្បាប់ជាមួយនឹងកម្រិតត្រឹមត្រូវខ្ពស់ជាង 15% [2] ។ អ្នកត្រឹមត្រូវការឆ្លើយតបអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីត្រួតពិនិត្យការត្រឹមត្រូវពិតប្រាកដនៃការឆ្លើយតបដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងទៅនឹងឯកសារដែលត្រូវបានទាញយកដោយប្រើ LLM មួយផ្សេងទៀតជាអ្នកសាកល្បងដើម្បីប្រៀបធៀបការឆ្លើយតបដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងជាមួយសម្ភារៈដើម។ LLM as Judge Verification: គោលបំណងដោយខ្លួនឯងគោលបំណងដើម្បីបង្កើតជម្រើសជាច្រើនសម្រាប់សំណួរមួយមុនពេលជ្រើសរើសជម្រើសដែលបង្ហាញនូវផលិតផលដែលមានគុណភាពល្អបំផុត។ ការអនុវត្តនៃប្រព័ន្ធផលិតកម្ម RAG ដែលមានប្រសិទ្ធិភាពល្អផលិតផលធ្វើឱ្យកម្រិតនៃការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍រវាង 2-5% ដែលបង្ហាញពីការជោគជ័យនៃវិធីដែលមានមូលដ្ឋានលើគោលបំណង។ Self-Consistency: សម្រាប់កម្មវិធីដែលតម្រូវឱ្យមានកម្រិតខ្ពស់នៃការត្រឹមត្រូវអាចត្រូវបានអនុវត្តដំណើរការ QA របស់បុគ្គលិក។ កម្រិតត្រឹមត្រូវនៃប្រព័ន្ធផលិតកម្មដែលមានការត្រួតពិនិត្យរបស់បុគ្គលិកមានទំហំរហូតដល់ 85-95% ដែលជំរុញការអនុវត្តនៃប្រព័ន្ធដោយស្វ័យប្រវត្តិពេញលេញ។ Human-in-the-Loop QA: ការធ្វើតេស្តតម្លៃសម្រាប់ប្រព័ន្ធ RAG ទំហំធំ តម្លៃគឺជាការគិតសំខាន់នៅក្នុងកម្មវិធី AI ទំហំទូលំទូលាយណាមួយហើយប្រព័ន្ធ RAG មិនជាការគិតថ្លៃ [9] ។ ការទូទាត់ប្រព័ន្ធ RAG ត្រូវបានបង្កើតឡើងពីបីលទ្ធផលសំខាន់ដែលរួមបញ្ចូលទាំងការទូទាត់ទូទាត់ LLM និងការទូទាត់ទិន្នន័យ vector និងការទូទាត់ទិន្នន័យនិងការទូទាត់ទិន្នន័យ។ ផ្នែកបន្ទាប់នេះបង្ហាញពីវិធីផ្សេងគ្នានៃការកាត់បន្ថយការទូទាត់ប្រព័ន្ធ RAG ដែលជួយឱ្យមានសុវត្ថិភាពប្រតិបត្តិការនិងសម្តែងប្រព័ន្ធ។ វិញ្ញាបនប័ត្របច្ចេកទេសសម្រាប់ការអតិថិជន ឧបករណ៍ខាងក្រោមបានបង្ហាញពីសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការកាត់បន្ថយតម្លៃប្រព័ន្ធ RAG ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យពិតប្រាកដ។ ការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយតម្រូវការនេះរួមបញ្ចូលទាំងការកាត់បន្ថយចំនួននៃតម្រូវការនៅក្នុងតម្រូវការដែលត្រូវបានផ្ញើទៅ LLM ។ Amazon Bedrock អនុវត្តការកាត់បន្ថយតម្រូវការកាត់បន្ថយដែលកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់តម្រូវការនៃតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការក្នុងចំណោមតម្រូវការ។ Prompt Compression: ការស្រាវជ្រាវបង្ហាញថាក្រុមហ៊ុន Amazon Nova បានផ្តល់សេវាកម្មតម្លៃប្រហែល 75% តម្លៃប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែល Model Selection: Amazon Bedrock's Batch Inference អនុញ្ញាតឱ្យការដំណើរការទិន្នន័យធំតាមរយៈការប្រតិបត្តិការអ៊ីសូត្រូនិចមួយចំនួនដែលធ្វើឱ្យមានការកាត់បន្ថយតម្លៃ 50% ដោយប្រៀបធៀបជាមួយការទូទាត់ទិន្នន័យនៅលើការទូទាត់[9]។ ប្រព័ន្ធនេះតម្រូវឱ្យអ្នកប្រើដើម្បីរក្សាទុកទិន្នន័យចូលរបស់ពួកគេនៅក្នុងទិន្នន័យ JSONL ក្នុងការផ្ទុក S3 មុនពេលដំណើរការការងារទិន្នន័យដែលផលិតផលដែលអាចរកបាននៅក្នុងទីតាំងបំណង S3 ក្នុងរយៈពេល 24 ម៉ោង។ Batch Processing: ប្រព័ន្ធនេះប្រើ BM25 សម្រាប់ការស្វែងរកប្រព័ន្ធគោលបំណងដែលមានល្បឿនលឿននិងមានតម្លៃថ្លៃដើម្បីកាត់បន្ថយការតម្រូវការដើម្បីធ្វើការស្វែងរក vector ដោយមានតម្លៃខ្ពស់។ ម៉ាស៊ីនបម្រើការស្វែងរកកាត់បន្ថយតម្លៃប្រសិនបើមានតម្លៃជាង 50% ។ Hybrid Retrieval Cost Benefits: ការស្រាវជ្រាវប្រវត្តិសាស្រ្ត / Example Implementation គូដ Python ខាងក្រោមនេះបង្ហាញពីរបៀបដើម្បីបង្កើតបំពង់ RAG ដោយប្រើសៀវភៅ LangChain នេះ [10] គំរូនេះនឹងបង្ហាញពីរបៀបដើម្បីទាញយកឯកសារ, កាត់បន្ថយវាត្រូវបានកាត់បន្ថយវាត្រូវបានកាត់បន្ថយវាត្រូវបានកាត់បន្ថយវាត្រូវបានកាត់បន្ថយ ឧទាហរណ៍: ការបង្កើតបំពង់ RAG ជាមួយ LangChain ប្រព័ន្ធ ប្រតិបត្តិការ ប្រព័ន្ធ ប្រតិបត្តិការ WebBaseLoader ***content loading with ប្រព័ន្ធ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ សៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅ សៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅ import bs4 from langchain import hub from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader from langchain_core.documents import Document from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter from langgraph.graph import START, StateGraph from typing_extensions import List, TypedDict from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from langchain.chat_models import init_chat_model from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore # Load and chunk contents of the blog loader = WebBaseLoader( web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",), bs_kwargs=dict( parse_only=bs4.SoupStrainer( class_=("post-content", "post-title", "post-header") ) ), ) docs = loader.load() text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200) all_splits = text_splitter.split_documents(docs) # Initialize embeddings and vector store embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large") vector_store = InMemoryVectorStore(embeddings) # Index chunks _ = vector_store.add_documents(documents=all_splits) # Define prompt for question-answering prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") # Initialize the chat model llm = init_chat_model("gpt-4", model_provider="openai") # Define state for application class State(TypedDict): question: str context: List[Document] answer: str # Define application steps def retrieve(state: State): retrieved_docs = vector_store.similarity_search(state["question"]) return {"context": retrieved_docs} def generate(state: State): docs_content = "\n\n".join(doc.page_content for doc in state["context"]) messages = prompt.invoke({"question": state["question"], "context": docs_content}) response = llm.invoke(messages) return {"answer": response.content} # Compile application and test graph_builder = StateGraph(State) graph_builder.add_node("retrieve", retrieve) graph_builder.add_node("generate", generate) graph_builder.add_edge(START, "retrieve") graph_builder.add_edge("retrieve", "generate") graph = graph_builder.compile() response = graph.invoke({"question": "What is Task Decomposition?"}) print(response["answer"]) គូដដែលបានផ្តល់ជូនបានបង្ហាញនូវបំពង់ RAG ទាំងអស់ដែលមានមូលដ្ឋានប៉ុណ្ណោះប៉ុណ្ណោះ។ វគ្គបណ្តុះបណ្តាលនេះបានបង្ហាញនូវប្រតិបត្តិការមូលដ្ឋាននៃប្រព័ន្ធ RAG ដោយការផ្ទុក, splitting, indexing, retrieval និងការបង្កើតដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធខ្ពស់។ ការត្រួតពិនិត្យគុណភាពនិង Metrics ប្រព័ន្ធ RAG ការផលិតត្រូវការការត្រួតពិនិត្យការអនុវត្តដើម្បីទទួលបានសមត្ថភាពប្រតិបត្តិការអតិបរមានិងរកឃើញតំបន់ដែលអាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។ ការត្រួតពិនិត្យឧបករណ៍នេះរួមបញ្ចូលទាំងឧបករណ៍អនុវត្តសំខាន់ដែលគួរតែត្រូវបានរក្សាទុកនៅជុំវិញការដំឡើងផលិតកម្មទាំងអស់។ គោលបំណងល្អបំផុត & Common Pitfalls ប្រព័ន្ធ RAG ដែលមានជំនាញក្នុងការផលិតត្រូវការការរចនានិងការរចនានិងការត្រួតពិនិត្យប្រព័ន្ធដែលមានប្រសិទ្ធិភាពដើម្បីទទួលបានស្ថេរភាព។ ផ្នែកនេះផ្តល់ជូននូវបទពិសោធន៍ល្អបំផុតមួយចំនួនដើម្បីអនុវត្តនិងកាត់បន្ថយការធ្វើការដែលមានប្រសិទ្ធិភាពនៅពេលដែលធ្វើការជាមួយប្រព័ន្ធ RAG ។ ការអនុវត្តល្អបំផុត ប្រព័ន្ធ RAG ដែលជោគជ័យត្រូវការការដំឡើងដំបូងដែលមានប្រសិទ្ធិភាពជាមូលដ្ឋាន។ គុណភាពនៃប្រព័ន្ធ RAG របស់អ្នកគឺគ្រាន់តែល្អដូចជាទិន្នន័យដែលវាត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើ។ បំពង់ដំឡើងទិន្នន័យនិងការដំឡើងមុនរបស់អ្នកគួរតែមានសុវត្ថិភាពនិងទិន្នន័យរបស់អ្នកគួរតែមានអំណាចដោយឥតគិតថ្លៃនិងត្រូវបានរៀបចំយ៉ាងត្រឹមត្រូវជាមួយ metadata ទាំងអស់ដែលត្រូវការ។ ការស្រាវជ្រាវបង្ហាញថាការដំឡើងទិន្នន័យដែលទទួលបានការដំឡើងល្អប្រសើរឡើងផលិតភាពការស្វែងរកល្អប្រសើរជាង 25% សម្រាប់ការងារឯកទេស។ ការរួមបញ្ចូលវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធីផ្សេងគ្នានៃវិធី។ ប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យពេញលេញគឺត្រូវការដើម្បីត្រួតពិនិត្យប្រព័ន្ធផលិតកម្ម។ ប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យ RAG របស់អ្នកត្រូវការប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យដើម្បីត្រួតពិនិត្យការអនុវត្តប្រតិបត្តិការរបស់ខ្លួនជាមួយនឹងការទូទាត់និងគុណភាពសេវាកម្មរបស់ខ្លួន។ វិញ្ញាបនប័ត្រអនុវត្តប្រព័ន្ធត្រូវការត្រួតពិនិត្យរយៈពេលពី 2-5 វិនាទីសម្រាប់សំណួរដែលមានភាពងាយស្រួលនិងទិន្នន័យនៅ 100-1000 វិនាទីនិងការប្រើប្រាស់ token នៅ 50ms ក្នុងមួយ token សម្រាប់ GPT-3.5 និងតម្រូវការ hallucination នៅ 2-5% នៅក្នុងប្រព័ន្ធដែលមានប្រសិទ្ធិភាព។ ប្រព័ន្ធ RAG មានតម្រូវការដើម្បីធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនិងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងងាយស្រួលដើម្បីទទួលបានជោគជ័យ ប្រព័ន្ធ RAG មានតម្រូវការដើម្បីធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងងាយស្រួលប្រសិនបើវាមិនអាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងជាគោលបំណងដោយខ្លួនឯង ប្រព័ន្ធរបស់អ្នកត្រូវការការវិញ្ញាបនប័ត្រប្រសើរឡើងយ៉ាងងាយស្រួលដើម្បីធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនិងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងងាយស្រួលប្រសិនបើវាអាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងងាយស្រួលប្រសិនបើវាអាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនិងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងងាយស្រួលប្រសិនបើវាអាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងងាយស្រួលប្រសិនបើវាអាចធ្វើឱ្យប្រសើរ ហ្វេសប៊ុក គុណភាពនៃទិន្នន័យមានប្រសិទ្ធិភាពដោយសារតែការប្រើប្រាស់របស់អ្នក។ គុណភាពនៃទិន្នន័យមានប្រសិទ្ធិភាពដោយសារតែគុណភាពទិន្នន័យរបស់អ្នក។ គុណភាពទិន្នន័យរបស់អ្នកមានប្រសិទ្ធិភាពដោយសារតែគុណភាពទិន្នន័យរបស់អ្នក។ គុណភាពទិន្នន័យរបស់អ្នកមានប្រសិទ្ធិភាពដោយសារតែគុណភាពទិន្នន័យរបស់អ្នក។ គុណភាពទិន្នន័យនៃទិន្នន័យរបស់អ្នកមានប្រសិទ្ធិភាពដោយសារតែគុណភាពទិន្នន័យទិន្នន័យរបស់អ្នក។ ប្រព័ន្ធដែលមានកំណត់ត្រឹមត្រូវខ្ពស់ក៏អាចមានលក្ខណៈពិសេសខ្ពស់ឬតម្លៃខ្ពស់។ ការកំណត់ត្រឹមត្រូវរបស់ប្រព័ន្ធរបស់អ្នកត្រូវមានកំណត់ត្រឹមត្រូវរវាង 85-95% ក្នុងបរិស្ថានផលិតកម្មនិងកំណត់ត្រឹមត្រូវនៃការស្វែងរករវាង 85-95% និងតម្លៃប្រសិទ្ធិភាពរវាង $0.01 និង $0.05 ក្នុងមួយសំណួរ។ ការប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រ ការប្រតិបត្តិការនៃប្រព័ន្ធ RAG បានធំទូលំទូលាយត្រូវចំណាយសេវាកម្មជាច្រើនដោយសារតែការទូទាត់ចំណាយ LLM ជា 60% នៃការទូទាត់ទាំងមូលនិងការប្រតិបត្តិការទិន្នន័យទិន្នន័យ vector បានប្រើ 25% និងការទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យ។ គោលបំណងចុងក្រោយ តំបន់នៃការកើនឡើងប្រសើរឡើងយ៉ាងឆាប់រហ័សដោយសារតែអ្នកវិទ្យាសាស្រ្តបានបង្កើតវិធីសាស្រ្តនិងបច្ចេកវិទ្យាថ្មីយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ការផ្លាស់ប្តូរខាងក្រោមនឹងកាត់បន្ថយការផ្លាស់ប្តូររបស់ RAG ។ ប្រព័ន្ធ RAG របស់ Agentic បានអនុវត្តការរចនាសម្ព័ន្ធនិងការដោះស្រាយកម្មវិធីដែលធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងដើម្បីដោះស្រាយសំណួររបស់អ្នកតាមរយៈការដោះស្រាយប្រតិបត្តិការដែលរួមបញ្ចូលទាំងការដោះស្រាយប្រភពទិន្នន័យនិងការដោះស្រាយនិងការបង្កើតរូបភាព។ ក្រុមហ៊ុន Vector DB + Graph Hybrid Stores បានបង្កើតឡើងជាដំណោះស្រាយដ៏អស្ចារ្យសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្រ្ត។ ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យ vector និងទិន្នន័យ graph បានអនុញ្ញាតឱ្យមានសមត្ថភាពរចនាទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់។ ម៉ូដែលទិន្នន័យនៃទិន្នន័យ graph បានអនុញ្ញាតឱ្យការរក្សាទុកទិន្នន័យ entity ដែលមានភាពងាយស្រួលប៉ុន្តែទិន្នន័យ vector គឺជាការល្អបំផុតសម្រាប់ប្រតិបត្តិការស្រាវជ្រាវ semantic ។ ការរួមបញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យាទាំងពីរនេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធស្វែងរកដែលផ្តល់នូវសមត្ថភាពនិងសម្តែងល្អបំផុត។ RAG + Fine-tuning Convergence បានក្លាយជាការសំខាន់ជាងមុន។ ការចែករំលែករវាង RAG និងបច្ចេកវិទ្យានៃការចែករំលែកបានចាប់ផ្តើមទៅក្នុងគំនិតមួយ។ RAG ជាវិធីដែលមានប្រសិទ្ធិភាពដើម្បីផ្គត់ផ្គង់បទពិសោធន៍ខាងក្រៅទៅ LLMs ប៉ុន្តែការចែករំលែកបានអនុញ្ញាតឱ្យម៉ូដែលដើម្បីរៀនបទពិសោធន៍ឯកទេសសម្រាប់តំបន់ឬតម្រូវការឯកទេស។ ការអភិវឌ្ឍបន្ទាប់មកនឹងបង្កើតវិធីសាស្រ្តថ្មីដែលរួមបញ្ចូលប្រយោជន៍នៃវិធីសាស្រ្តរៀនធម្មជាតិនិងឌីជីថលទាំងពីរ។ លទ្ធផល ការបង្កើតប្រព័ន្ធ RAG សម្រាប់ការប្រើប្រាស់ផលិតកម្មត្រូវការការងារធំទូលំទូលាយប៉ុន្តែធ្វើឱ្យផលិតផលមានគុណភាព។ ប្រព័ន្ធ RAG ដែលអាចជឿទុកចិត្តដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានប្រសិទ្ធិភាព LLM ត្រូវការវិភាគពេញលេញនៃការរក្សាសម្ព័ន្ធនិងការសម្លៀកបំពាក់ប្រឆាំងនឹងតម្លៃប្រព័ន្ធតាមរយៈការអនុវត្តលក្ខណៈពិសេសល្អបំផុតដែលបានបង្ហាញនៅក្នុងអត្ថបទនេះ។ វិញ្ញាបនប័ត្រស្រាវជ្រាវនៅក្នុងសៀវភៅនេះបានបង្ហាញថានេះអាចធ្វើបានជោគជ័យដោយសារតែការមិនត្រឹមត្រូវពិតប្រាកដបានកាត់បន្ថយ 30% នៅពេលដែលបានកាត់បន្ថយយ៉ាងត្រឹមត្រូវ[2] និងវិធីសាស្រ្តស្វែងរក hybrid បានកាត់បន្ថយការឆ្លងកាត់បន្ថយរហូតដល់ 50%[2] និងវិញ្ញាបនប័ត្រការជ្រើសរើសម៉ូដែលបាននាំឱ្យកាត់បន្ថយតម្លៃ 75% [9] ដោយសារតែឧស្សាហកម្ម RAG មានការអភិវឌ្ឍបន្ថែមទៀតវាជាការសំខាន់ដើម្បីរក្សាទុកការបណ្តុះបណ្តាលនិងបច្ចេកវិទ្យាថ្មីបំផុតដើម្បីធានាឱ្យប្រព័ន្ធរបស់អ្នកមានទីតាំងខ្ពស់។ 10 សៀវភៅ [1] លោក T. Lewis et al., "Retrieval-Augmented Generation for Production LLMs" ។ លទ្ធផលនៃ NeurIPS, 2024 ។ [2] Galileo AI, “Top Metrics to Monitor and Improve RAG Performance,” ខែវិច្ឆិកា 18, 2024. [អ៊ីនធឺណិត]. អាចរកបាន: https://galileo.ai/blog/top-metrics-to-monitor-and-improve-rag-performance [3] Amazon Web Services, "អ្វីគឺជា RAG (Retrieval-Augmented Generation)?" [អ៊ីនធឺណិត]. អាចរកបាន: https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/ [4] H. Yu et al., "ការពិនិត្យឡើងវិញនៃការកើនឡើងនៃការកើនឡើងនៃការកើនឡើង: ការសិក្សា," arXiv:2405.07437v2, Jul. 3, 2024. [អ៊ីនធឺណិត]. អាចរកបាន: https://arxiv.org/html/2405.07437v2 [5] I. Belcic, "អ្វីជា RAG (Retrieval Augmented Generation)?", IBM. [អ៊ីនធឺណិត]. អាចរកបាន: https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation [6] H. Bamoria, "ការដំឡើង RAGs នៅក្នុងការផលិត: គោលបំណងដើម្បីការអនុវត្តល្អបំផុត," Medium, 25 ខែធ្នូ 2024. [អ៊ីនធឺណិត]. អាចរកបាន: https://medium.com/@himanshu_72022/deploying-rags-in-production-a-guide-to-best-practices-98391b44df40 [7] E. Kjosbakken, "5 ឧបករណ៍ដើម្បីការពារការឆ្លងកាត់នៅក្នុងការឆ្លងកាត់ RAG របស់អ្នក," ទៅលើវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ, ខែកញ្ញា 23, 2025. [អ៊ីនធឺណិត]. https://towardsdatascience.com/5-techniques-to-prevent-hallucinations-in-your-rag-question-answering/ [8] លោក J. Brownlee, "ការយល់ដឹងអំពី RAG Part VIII: Mitigating Hallucinations in RAG," Machine Learning Mastery, March 20, 2025. [អ៊ីនធឺណិត]. អាចរកបាន: https://machinelearningmastery.com/understanding-rag-part-viii-mitigating-hallucinations-in-rag/ [9] S. M. Subramanya, "ការកំណត់តម្លៃនៅក្នុងកម្មវិធី RAG," Nerd For Tech, June 8, 2025. [អ៊ីនធឺណិត] ។ https://medium.com/nerd-for-tech/cost-optimization-in-rag-applications-45567bfa8947 [10] LangChain, "Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App: Part 1," សម្ភារៈ LangChain. [អ៊ីនធឺណិត]. អាចរកបាន: https://python.langchain.com/docs/tutorials/rag/