1. ຂໍ້ຈຳກັດຂອງ Catastrophic Forgetting ແລະ RAG
ເມື່ອ AI ຖືກນຳໃຊ້ໃນວຽກງານຈິງ, ໜຶ່ງໃນບັນຫາສຳຄັນທີ່ສຸດຄື ປະກົດການ ລືມແບບໄພພິບັດ (Catastrophic Forgetting) ທີ່ເກີດຂຶ້ນເມື່ອປັບແຕ່ງການຮຽນຮູ້ຄວາມຮູ້ເດີມດ້ວຍຂໍ້ມູນໃໝ່.
ນີ້ແມ່ນປະກົດການທີ່ AI ທີ່ອີງໃສ່ໂຄງຂ່າຍປະສາດສູນເສຍຄວາມຮູ້ ຫຼື ຮູບແບບທີ່ເຄີຍຮຽນຮູ້ກ່ອນໜ້ານີ້ຢ່າງວ່ອງໄວ ໃນຂະບວນການຮຽນຮູ້ຂໍ້ມູນໃໝ່.
ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ຖ້າປັບແຕ່ງ LLM ແບບໂອເພັນຊອດດ້ວຍຂໍ້ມູນສະເພາະຂອງບໍລິສັດໃດໜຶ່ງ, ຄວາມຮູ້ທົ່ວໄປ ຫຼື ຄວາມສາມາດດ້ານພາສາອາດຫຼຸດລົງໄດ້.
ເພື່ອຫຼີກລ້ຽງບັນຫານີ້, ເຕັກໂນໂລຊີ RAG(Retrieval-Augmented Generation) ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງແຜ່ຫຼາຍ, ແຕ່ RAG ເອງກໍຍັງມີຂໍ້ຈຳກັດ.
ຂໍ້ຈຳກັດຕົວແທນຂອງ RAG
- ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແບບໂຄງສ້າງບໍ່ດີພຽງພໍ (Structured Data QA): ລະບົບ RAG ຖືກປັບໃຫ້ເໝາະສຳລັບເອກະສານຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເປັນຫຼັກ ຈຶ່ງບໍ່ສາມາດເຂົ້າໃຈ ຫຼື ນຳໃຊ້ຄວາມໝາຍ ແລະ ຄວາມສຳພັນຂອງຂໍ້ມູນແບບໂຄງສ້າງ (ຕາຕະລາງ, ຖານຂໍ້ມູນ, ສະເປຣດຊີດ ແລະ ອື່ນໆ) ໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
- ຂໍ້ຈຳກັດຂອງ PDF ທີ່ຊັບຊ້ອນ/ເອກະສານທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ (Complex PDFs): ເອກະສານ PDF ທີ່ຊັບຊ້ອນ (ລວມທັງຕາຕະລາງ, ຫຼາຍຖັນ, ຮູບພາບ ແລະ ອື່ນໆ) ອາດເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນຕົກຫຼົ່ນ ຫຼື ບໍລິບົດຖືກບິດເບືອນໃນຂະບວນການ chunking(ການແບ່ງສ່ວນ). ດ້ວຍເຫດນີ້ ຂໍ້ມູນສຳຄັນອາດບໍ່ຖືກຈັດທຳດັດຊະນີ ຫຼື ຄົ້ນຫາໄດ້ຍາກ.
- ການຂາດແຄນໂມເດວ Fallback (Fallback Model(s)): ເມື່ອລະບົບ RAG ບໍ່ສາມາດຊອກຫາຄຳຕອບທີ່ເໝາະສົມໄດ້ ໂລຈິກສຳລັບການປ່ຽນໄປໃຊ້ໂມເດວທົດແທນ (ສຳຮອງ) ອາດບໍ່ພຽງພໍ ຫຼື ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ. ດ້ວຍເຫດນີ້ ເມື່ອຕອບບໍ່ສຳເລັດ ຜູ້ໃຊ້ຈຶ່ງບໍ່ໄດ້ຮັບທາງເລືອກອື່ນທີ່ໜ້າພໍໃຈ.
- ຊ່ອງໂຫວ່ດ້ານຄວາມປອດໄພ (LLM Security): ການປ້ອງກັນຊ່ອງໂຫວ່ດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ LLM ເອງ (ເຊັ່ນ prompt injection, ການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ອື່ນໆ) ບໍ່ພຽງພໍ ຈຶ່ງມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຂໍ້ມູນອ່ອນໄຫວຈະຖືກເປີດເຜີຍ.
- ການຂະຫຍາຍລະບົບບໍ່ພຽງພໍ (Data Ingestion Scalability): ເກີດບັນຫາດ້ານການຂະຫຍາຍລະບົບໃນຂະບວນການຈັດທຳດັດຊະນີ ແລະ ຈັດເກັບຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼາຍ. ເມື່ອຂໍ້ມູນເພີ່ມຂຶ້ນ ຄວາມໄວຂອງ chunking, ການຈັດເກັບ ແລະ ການຄົ້ນຫາຈະຫຼຸດລົງ ແລະ ພາລະຂອງລະບົບຈະເພີ່ມຂຶ້ນ.
- ການຕົກຫຼົ່ນຂອງຂໍ້ມູນສຳຄັນ (Missing Content): ເນື້ອຫາສຳຄັນໃນເອກະສານມັກຕົກຫຼົ່ນໃນຂະບວນການ chunking ຫຼື ບໍ່ຖືກຈັດທຳດັດຊະນີ. ດ້ວຍເຫດນີ້ ຜູ້ໃຊ້ຈຶ່ງບໍ່ສາມາດຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການໄດ້.
- ການຕົກຫຼົ່ນຂອງອັນດັບສູງສຸດ (Missed Top Ranked): chunk(ອັນດັບສູງສຸດ) ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍທີ່ສຸດໃນຜົນການຄົ້ນຫາອາດຕົກຫຼົ່ນ. ສາເຫດອາດມາຈາກຂໍ້ຈຳກັດຂອງອັນທະລິທຶມການຄົ້ນຫາ, ຄຸນນະພາບ embedding ທີ່ຫຼຸດລົງ, ຄວາມຜິດພາດດ້ານການຈັດອັນດັບ ແລະ ອື່ນໆ.
- ບໍ່ສອດຄ່ອງກັບບໍລິບົດ (Not in Context): chunk ທີ່ຄົ້ນຫາໄດ້ມັກບໍ່ກົງກັບບໍລິບົດຕົວຈິງຂອງຄຳຖາມ. ເນື່ອງຈາກຂໍ້ຈຳກັດຂອງການຄົ້ນຫາທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຄ້າຍຄືງ່າຍໆ ຈຶ່ງຂາດຄວາມເຊື່ອມໂຍງດ້ານຄວາມໝາຍ.
- ຮູບແບບຜິດ (Wrong Format): ຮູບແບບຂອງ chunk ທີ່ຄົ້ນຫາໄດ້ອາດບໍ່ເໝາະສຳລັບການປະມວນຜົນໂດຍ LLM ຫຼື ອາດບໍ່ກົງກັບຮູບແບບຄຳຕອບທີ່ຜູ້ໃຊ້ຕ້ອງການ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ຕາຕະລາງຖືກປ່ຽນເປັນຂໍ້ຄວາມ ຈົນເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນບິດເບືອນ.
- ການສະກັດຂໍ້ມູນລົ້ມເຫຼວ (Not Extracted): ຂໍ້ມູນທີ່ຈຳເປັນອາດບໍ່ຖືກສະກັດອອກຈາກ chunk ໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ ຫຼື LLM ອາດບໍ່ຮັບຮູ້ຂໍ້ມູນ. ບັນຫານີ້ມັກເກີດກັບໂຄງສ້າງປະໂຫຍກທີ່ຊັບຊ້ອນ, ຕາຕະລາງ, ຮູບພາບ ແລະ ອື່ນໆ.
- ຂອບເຂດ/ຄວາມເລິກຂອງຂໍ້ມູນບໍ່ເໝາະສົມ (Incorrect Specificity): ຄຳຕອບອາດກວ້າງເກີນໄປ ຫຼື ກົງກັນຂ້າມ ອາດລະອຽດເກີນໄປສຳລັບຄຳຖາມ ຈົນບໍ່ກົງກັບຄວາມຕ້ອງການຕົວຈິງຂອງຜູ້ໃຊ້. ການປັບຂອບເຂດ ແລະ ຄວາມເລິກຂອງຂໍ້ມູນເຮັດໄດ້ຍາກ.
- ຄຳຕອບບໍ່ຄົບຖ້ວນ (Incomplete): ຄຳຕອບທີ່ສ້າງຂຶ້ນສຸດທ້າຍອາດບໍ່ຄົບຖ້ວນ ຫຼື ໃຫ້ພຽງຂໍ້ມູນບາງສ່ວນ ຈຶ່ງບໍ່ສາມາດຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້ໄດ້ຢ່າງພຽງພໍ. ສາເຫດອາດເປັນເພາະບໍ່ສາມາດລວບລວມຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍ chunk ໄດ້ ຫຼື LLM ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນພຽງບາງສ່ວນ.
ດັ່ງນີ້ RAG ຈຶ່ງພຶ່ງພາການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືຂອງເວັກເຕີແບບງ່າຍດາຍ ແລະການເຮັດດັດຊະນີໂດຍອີງໃສ່ chunk ຫຼາຍເກີນໄປ ເຮັດໃຫ້ມີຂໍ້ຈຳກັດຢ່າງຊັດເຈນໃນດ້ານຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ ແລະຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການນຳໃຊ້ງານຈິງ.
2. Clevi Semantic Database ຂອງ CLEVI ທີ່ເອົາຊະນະຂໍ້ຈຳກັດຂອງ RAG
ເພື່ອເອົາຊະນະຂໍ້ຈຳກັດເຫຼົ່ານີ້, CLEVI ໄດ້ພັດທະນາ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຄວາມຮູ້ AI ຮຸ່ນໃໝ່ ທີ່ປັບໃຫ້ເໝາະສຳລັບການເຊື່ອມໂຍງດ້ານຄວາມໝາຍ, ການອະນຸມານແບບຊັບຊ້ອນ ແລະຄຳຕອບທີ່ອີງໃສ່ຫຼັກຖານ, ຄື Clevi Semantic Database.
ນີ້ແມ່ນໂຊລູຊັນທີ່ເປັນໄປໄດ້ເພາະ CLEVI ມີທັງໂມເດວ Reasoning ທີ່ພັດທະນາເອງ, AI ແບບຫຼາຍໂມດັນ ແລະໂມເດວ AI ແບບເອເຈັນທ໌ ແລະເປັນໜຶ່ງໃນເຕັກໂນໂລຊີອັນຊົງພະລັງສະເພາະຂອງ CLEVI ທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ສາມາດຊ່ວຍເຫຼືອໄດ້ຈິງໃນໂລກຄວາມເປັນຈິງ.
ຖ້າປຽບທຽບ, ຖ້າຖານຂໍ້ມູນທີ່ເກັບຂໍ້ມູນໄວ້ເປັນຫ້ອງສະໝຸດ, Clevi Semantic Database ກໍປຽບເໝືອນມີບັນນາລັກທີ່ມີຄວາມສາມາດສູງຫຼາຍຄົນໜຶ່ງ. (ເມື່ອຂໍຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການຈາກບັນນາລັກ, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງແລະວ່ອງໄວ.)
ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເພີ່ມຂໍ້ມູນໃໝ່ເຂົ້າໃນຫ້ອງສະໝຸດ ແລະເອີ້ນໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການໄດ້ທຸກເວລາ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ຍັງສາມາດຕັ້ງຄ່າການຈັດການເວີຊັນຂອງຂໍ້ມູນ ຫຼືສິດການເຂົ້າເຖິງໄດ້ຕາມຕ້ອງການ.
ການດຳເນີນງານທຸກຢ່າງຂອງບັນນາລັກຈະຖືກບັນທຶກໄວ້ເປັນ log (ບັນທຶກ), ດັ່ງນັ້ນເຖິງແມ່ນຈະເກີດຄວາມຜິດພາດ ກໍສາມາດແກ້ໄຂໄດ້.
<Clevi Semantic Database Structure>
ຈຸດເດັ່ນຫຼັກ ແລະໂຄງສ້າງທາງເຕັກໂນໂລຊີ
ການເກັບຂໍ້ມູນດ້ານຄວາມໝາຍ
- ເກັບຄວາມສຳພັນດ້ານຄວາມໝາຍລະຫວ່າງຂໍ້ມູນ (ບໍລິບົດ, ລຳດັບຊັ້ນ, ເຫດແລະຜົນ ແລະອື່ນໆ) ໄວ້ໃນຖານຂໍ້ມູນກຣາຟ ແທນທີ່ຈະເປັນຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີ chunk ແບບງ່າຍດາຍ
- ສາມາດຂະຫຍາຍແລະເສີມເຕີມໄດ້ງ່າຍໃນຮູບແບບກຣາຟຄວາມຮູ້/ເຄືອຂ່າຍດ້ານຄວາມໝາຍ
ການຄົ້ນຫາແລະການອະນຸມານແບບປະສົມ
- CTA+Context Query: ນຳເອົາບໍລິບົດ (Context) ຂອງຄຳຖາມ ແລະ CTA ມາພິຈາລະນາຮ່ວມກັນ
- Hybrid Retrieval: ປະສົມຜະສານການຄົ້ນຫາດ້ວຍຄວາມຄ້າຍຄືຂອງເວັກເຕີ ກັບການຄົ້ນຫາທີ່ອີງໃສ່ກົດ/ກຣາຟ
- Intelligent Folder Hits: ຄົ້ນຫາໂຟນເດີ/ໝວດໝູ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງດ້ານຄວາມໝາຍໂດຍອັດຕະໂນມັດ
ການປະມວນຜົນຫຼາຍໂມດັນພ້ອມກັນ
- ຕີຄວາມຂໍ້ມູນຫຼາຍປະເພດພ້ອມກັນ ເຊັ່ນ ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ຕາຕະລາງ ແລະສຽງ ໂດຍໃຊ້ TextReader Pool, VisionReader Pool ແລະອື່ນໆ
- ໃນຂະນະທີ່ RAG ແບບເດີມສ່ວນໃຫຍ່ສາມາດປະມວນຜົນໄດ້ພຽງຂໍ້ຄວາມ, ແຕ່ຖານຂໍ້ມູນດ້ານຄວາມໝາຍມີຄວາມສາມາດໂດດເດັ່ນໃນການປະມວນຜົນຫຼາຍໂມດັນ
ຄຳຕອບທີ່ອີງໃສ່ຫຼັກຖານ ແລະການກວດສອບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື
- ການສະຫຼຸບເອກະສານ ແລະ ການອ້າງອີງ, ການສ້າງຜົນການຄົ້ນພົບຈາກຕາຕະລາງ ແລະແຫຼ່ງອ້າງອີງອັດຕະໂນມັດ
- Merge & Verify: ການລວມຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງເຂົ້າກັນທາງຄວາມໝາຍ ແລະການກວດສອບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື
- Evidence Pack: ສະໜອງຊຸດຄຳຕອບທີ່ອີງໃສ່ຫຼັກຖານ
ການອະນຸມານຫຼາຍຂັ້ນຕອນ ແລະ Planner
- Planner/DAG: ການວາງແຜນເປັນຂັ້ນຕອນ ແລະການອະນຸມານໂດຍອີງໃສ່ DAG (Directed Acyclic Graph) ສຳລັບຄຳຖາມທີ່ຊັບຊ້ອນ
ໂຄງສ້າງຕົວແທນແບບບູລະນາການ
- cip-5-agent Supervisor: ຕົວແທນລະດັບສູງສຸດທີ່ຄຸ້ມຄອງ ແລະປະສານງານຂະບວນການຄົ້ນຫາ, ການອະນຸມານ ແລະການບູລະນາການທັງໝົດ
3. ສະຫຼຸບ ແລະປຽບທຽບໂຄງສ້າງ
ໂດຍສະຫຼຸບແລ້ວ, Semantic DB ຮັບຂໍ້ມູນໃນຫຼາຍຮູບແບບ (ສຽງ, ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ວິດີໂອ ແລະອື່ນໆ) ແລະຈັດປະເພດຄວາມຮູ້ໂດຍເຊື່ອມໂຍງບໍ່ພຽງແຕ່ Chunk ເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງເຊື່ອມໂຍງຄວາມສຳພັນທາງຄວາມໝາຍລະຫວ່າງຂໍ້ມູນ (ບໍລິບົດ, ລຳດັບຊັ້ນ, ເຫດ ແລະຜົນ ແລະອື່ນໆ).
ໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງນີ້, ແທນທີ່ຈະຄົ້ນຫາແບບອີງໃສ່ຄຳສຳຄັນ ຫຼືຄວາມຄ້າຍຄືກັນເຊັ່ນ RAG, ລະບົບສາມາດຄົ້ນຫາ ແລະອະນຸມານໂດຍໃຊ້ການເຊື່ອມໂຍງທາງຄວາມໝາຍ, ເຮັດໃຫ້ AI ສາມາດສະໜອງການຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນ ແລະຄຳຕອບທີ່ແມ່ນຍຳຫຼາຍຂຶ້ນ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນຖືກຈັດເກັບໃນຮູບແບບກຣາຟຄວາມຮູ້ ຫຼືເຄືອຂ່າຍຄວາມໝາຍ, ຈຶ່ງສະດວກຕໍ່ການຂະຫຍາຍ ແລະເສີມເຕີມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
CLEVI ຂອງພວກເຮົາໄດ້ຄົ້ນພົບຂໍ້ຈຳກັດຂອງລະບົບ RAG ໃນຍຸກການປ່ຽນຜ່ານຄັ້ງໃຫຍ່ສູ່ AI ແລະດ້ວຍຖານຂໍ້ມູນແບບຊີແມນຕິກ ແລະໂມເດວ AI ທີ່ພັດທະນາຂຶ້ນເອງ, ພວກເຮົາສາມາດຕອບສະໜອງຂໍ້ມູນທີ່ແມ່ນຍຳ ແລະໜ້າເຊື່ອຖືໃຫ້ລູກຄ້າໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ.
ລະບົບ AI ຂອງ CLEVI ສາມາດສ້າງຄຸນຄ່າໃຫ້ກັບຂໍ້ມູນອັນລ້ຳຄ່າຂອງລູກຄ້າໄດ້ ໂດຍບໍ່ຈຳກັດປະເພດໂດເມນ ແລະໃນທຸກສະພາບແວດລ້ອມ.
CLEVI ຈະສືບຕໍ່ທຸ່ມເທຢ່າງເຕັມທີ່ເພື່ອເພີ່ມຄຸນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນລູກຄ້າໃຫ້ສູງສຸດ ແລະສົ່ງມອບປະສົບການ AI ທີ່ປະດິດສ້າງ.
ຂໍເຊີນທ່ານມາສຳຜັດກັບອະນາຄົດໃໝ່ຂອງ AI ໄປພ້ອມກັບ CLEVI.
ສອບຖາມ ແລະຂໍສາທິດ: [email protected]
Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.