ເອັມເບັດດິງ (Embedding)
ເອັມເບັດດິງ (Embedding) ແມ່ນເທັກນິກທີ່ແປງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ ເຊັ່ນ ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ ແລະ ສຽງ ໃຫ້ເປັນເວັກເຕີຕົວເລກຄວາມຍາວຄົງທີ່ ໂດຍຍັງຮັກສາຄວາມສຳພັນທາງຄວາມໝາຍ.
ຄອມພິວເຕີບໍ່ສາມາດຕັດສິນຈາກຕົວໜັງສືວ່າ "ໝາກແອ໊ບເປິ້ນ" ກັບ "ໝາກກ້ຽງ" ຄ້າຍກັນ. ເອັມເບັດດິງແກ້ໄຂບັນຫານີ້ ໂດຍແປງເປັນເວັກເຕີຫຼາຍຮ້ອຍມິຕິ ຄວາມໃກ້ຄຽງເຊີງຄວາມໝາຍກາຍເປັນຄວາມໃກ້ຄຽງເຊີງຕົວເລກ. ເອັມເບັດດິງມີບົດບາດສຳຄັນພາຍໃນ LLM ເຊັ່ນກັນ. ໃນການປະຕິບັດ ເອັມເບັດດິງລະດັບປະໂຫຍກຖືກໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ. ໂມເດນ text-embedding-3-small ຫຼື embed-v4 ແປງປະໂຫຍກເປັນເວັກເຕີດຽວ ເກັບໃນຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີສ້າງ Semantic Search ແລະ RAG ໄດ້.
ບົດຄວາມທີ່ກ່າວເຖິງຄຳສັບນີ້
- ຖານຂໍ້ມູນ Vector ແມ່ນຫຍັງ? ຄູ່ມືຄົບຖ້ວນກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດວຽກ, ການປຽບທຽບຜະລິດຕະພັນຊັ້ນນຳ, ແລະ ການນຳໃຊ້ RAGຈາກແນວຄິດພື້ນຖານຂອງ vector database ຈົນເຖິງການປຽບທຽບ Pinecone, Weaviate, ແລະ pgvector ລວມທັງການເຊື່ອມຕໍ່ RAG — ຄູ່ມືຊັດເຈນສຳລັບຜູ້ຈັດການ AI.
- 10 ຮູບແບບຄວາມຜິດພາດໃນການສ້າງ RAG ແລະ ວິທີຫຼີກລ່ຽງ — ປ້ອງກັນບັນຫາໃນການນຳໃຊ້ຈິງລ່ວງໜ້າແນະນຳ 10 ຂໍ້ຜິດພາດທີ່ມັກພົບໃນການສ້າງ RAG ກ່ອນ ແລະ ຫຼັງນຳໃຊ້ຈິງ. ຮຽນຮູ້ວິທີແກ້ໄຂບັນຫາການອອກແບບ Chunk, ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການຄົ້ນຫາ ແລະ Hallucination.
- ການກວດສອບຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນ AI ຄືຫຍັງ? ວິທີກວດສອບຂໍ້ມູນພາຍໃນອົງກອນກ່ອນນຳໃຊ້ Agent AIສາເຫດຫຼັກທີ່ເຮັດໃຫ້ AI Agent ລົ້ມເຫຼວມັກມາຈາກຂໍ້ມູນ. ຮຽນຮູ້ຂັ້ນຕອນການກວດສອບ Data Readiness ເພື່ອປະເມີນຄຸນນະພາບ, ການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນພາຍໃນ.
- Hybrid Search ແມ່ນຫຍັງ? ກົນໄກແລະການນຳໃຊ້ Vector Search x Full-text Search ເພື່ອຍົກລະດັບຄວາມແມ່ນຍຳຂອງ RAGອະທິບາຍກົນໄກ Hybrid Search ຜ່ານ Vector Search, BM25 ແລະ RRF. ສະຫຼຸບຮູບແບບການອອກແບບເພື່ອເພີ່ມຄວາມແມ່ນຍຳຂອງ RAG ແລະຂໍ້ຄວນລະວັງໃນການປະຕິບັດງານ.
ຄຳສັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
RRF
RRF (Reciprocal Rank Fusion) ແມ່ນວິທີການໃຫ້ຄະແນນທີ່ລວມເອົາຜົນລັດຂອງການຈັດອັນດັບຈາກຫຼາຍວິທີການຄົ້ນຫາເ
Agentic RAG
Agentic RAG ແມ່ນສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ LLM ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນ agent ໂດຍການສ້າງ query ການຄົ້ນຫາ, ປະເມີນຜົນລັບ,
GraphRAG
ສະຖາປັດຕະຍະກຳ RAG ລຸ້ນໃໝ່ທີ່ລວມເອົາ Knowledge Graph ແລະ Vector Search ເຂົ້າດ້ວຍກັນ ເພື່ອນຳໃຊ້ຄວາມສຳພ
Gemini Embedding 2
Gemini Embedding 2 ແມ່ນໂມເດລ embedding ທີ່ຮອງຮັບ multimodal ທີ່ພັດທະນາໂດຍ Google ສາມາດແປງຂໍ້ຄວາມ, ຮູ