Hiện nay chat GPT và các mô hình ngôn ngữ lớn đã trở nên rất phổ biến, giúp ích chúng ta rất nhiều trong việc tổng hợp, tra cứu thông tin
Nhưng những mô hình này chỉ biết về thông tin đã được đào tạo trước đó. Điều đó có nghĩa là nó không có kiến thức về dữ liệu riêng của chúng ta, và thiếu nhận thức về nguồn thông tin đáng tin cậy.
Do đó, để cải thiện khả năng trả lời câu hỏi dựa trên thông tin được cung cấp, chúng ta có thể cung cấp thông tin đó từ một bước tìm kiếm. Điều này giúp chúng trả lời chính xác hơn mà không cần phải đào tạo lại mô hình lớn này. Đây chính là ý tưởng của Mô hình Ngôn ngữ lớn có thêm thông tin tìm kiếm (Retrieval-Augmented Generation - RAG)
Hiện nay có nhiều công cụ và kỹ thuật để có thể làm được điều này, trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu đến mọi người phương pháp sử dụng kiến thức của ChatGPT trên một bộ dữ liệu cụ thể, sử dụng các công cụ kỹ thuật như LangChain và LlamaIndex
Giới thiệu sơ qua về LangChain:
LangChain là một framework cho việc phát triển ứng dụng sử dụng các mô hình ngôn ngữ. Nó cho phép ứng dụng:
Nhận biết dữ liệu: Kết nối mô hình ngôn ngữ với các nguồn dữ liệu khác.
Tương tác: Cho phép mô hình ngôn ngữ tương tác với môi trường của nó.
Giới thiệu sơ qua về LlamaIndex
LlamaIndex là một công cụ giúp đơn giản hóa việc tích hợp mô hình ngôn ngữ máy học (LLM) vào ứng dụng. Nó cho phép kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên một cách dễ dàng. Cung cấp bộ công cụ toàn diện và linh hoạt để xây dựng ứng dụng phức tạp mà không cần đào tạo lại mô hình.
-----------------
Currently, ChatGPT and other large language models have become extremely popular, greatly assisting us in synthesis, information retrieval,....
However, these models only know about information that has been pre-trained. This means they lack knowledge of our own data and awareness of reliable information sources.
To enhance the ability to answer questions based on provided information, we can incorporate that information from a search step. This helps them provide more accurate answers without the need to retrain these large models. This is the idea behind Retrieval-Augmented Generation (RAG).
There are many tools and techniques available for this purpose, and in this post, we will introduce a method of utilizing the knowledge of ChatGPT on a specific dataset using technical tools such as LangChain and LlamaIndex.
Introduction to LangChain:
LangChain is a framework for developing applications using language models. It enables applications to:
Recognize data: Connect language models to various data sources.
Interact: Allow language models to interact with their environment.
Introduction to LlamaIndex:
LlamaIndex is a tool that simplifies the integration of large language models (LLM) into applications. It facilitates the combination of data from various sources and easy interaction through natural language. It provides a comprehensive and flexible toolkit for building complex applications without the need to retrain the model.
Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://www.facebook.com/dsociety.uit.ise/posts/pfbid0U9sb8eQ65eRt1ybZmZqXcs23b9RiWEPUfZbNHmQiVr555yqLw6NMKrC4nXd7yd1Bl
Hạ Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin
