การเปรียบเทียบเทคนิค RAG และ Fine-tuning สำหรับการสร้าง Knowledge AI ขององค์กร เป็นอีกหนึ่งประเด็นสำคัญขององค์กรที่คิดจะ “GO AI” ซึ่งมักจะมีคำถามว่า แล้วจะเลือกใช้วิธีใดระหว่างวิธี RAG กับ วิธี Fine-tuning บทความนี้จะนำเสนอแนวทางการเลือกที่คาดว่าจะเกิดประโยชน์ในปี 2025
ในยุคที่เทคโนโลยี AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว องค์กรหลายแห่งกำลังมองหาวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการปรับแต่งโมเดล AI เพื่อให้สามารถตอบสนองความต้องการเฉพาะด้านได้ดียิ่งขึ้น เทคนิคที่ได้รับความนิยมในปัจจุบัน ได้แก่ Retrieval Augmented Generation (RAG) และ Fine-Tuning ซึ่งแต่ละเทคนิคมีข้อดีและข้อจำกัดที่แตกต่างกัน ได้แก่
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Fine-tuning (การปรับแต่งโมเดล)
ทั้งสองเทคนิคมีข้อดีและข้อจำกัดที่แตกต่างกัน ในบทความนี้ เราจะเปรียบเทียบแนวทางทั้งสองเพื่อช่วยให้องค์กรเลือกใช้เทคนิคที่เหมาะสมกับความต้องการ มาเริ่มด้วยการทำความเข้าใจกับเทคนิค RAG และ Fine-tuning
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG เป็นเทคนิคที่พัฒนาโดย Facebook AI (ปัจจุบันคือ Meta AI) ซึ่งใช้ retrieval-based approach เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้ (knowledge base) หรือเอกสารที่จัดเก็บไว้ แล้วนำข้อมูลที่เรียกคืนได้มาใช้เป็นบริบทสำหรับการสร้างข้อความโดยโมเดลภาษาขั้นสูง (เช่น GPT) ซึ่ง RAG เป็นเทคนิคที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล AI โดยการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายนอกในขณะที่สร้างข้อความ โดยไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่ทุกครั้งเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา เทคนิคนี้เหมาะสำหรับงานที่ต้องการข้อมูลที่อัปเดตบ่อย เช่น ระบบ Q&A ที่อิงเอกสารหรือข้อมูลข่าวสารล่าสุด
หลักการทำงานของ RAG
- Retrieval (การดึงข้อมูล)
- โมเดลจะค้นหาเอกสารที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลที่กำหนด
- Augmentation (การเสริมข้อมูล)
- นำข้อมูลที่ได้มาป้อนเป็นอินพุตเสริมให้กับโมเดล
- Generation (การสร้างคำตอบ)
- โมเดลประมวลผลข้อมูลจาก retrieval และใช้ในการสร้างคำตอบที่สอดคล้องกับคำถาม
ตัวอย่างการใช้งาน RAG
- ระบบ Chatbot ที่สามารถเข้าถึงเอกสารขององค์กรได้ เช่น คู่มือพนักงาน, เอกสารทางกฎหมาย
- การสืบค้นข้อมูลเชิงลึก เช่น คำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่ต้องอ้างอิงจากฐานข้อมูล
Fine-tuning
Fine-Tuning คือกระบวนการปรับแต่งโมเดล LLM ที่ผ่านการฝึกมาเบื้องต้นแล้ว (pre-trained model) โดยใช้ข้อมูลเฉพาะด้านเพื่อให้โมเดลเรียนรู้และปรับตัวให้เข้ากับบริบทเฉพาะขององค์กร ช่วยให้โมเดลสามารถเข้าใจเนื้อหาที่เฉพาะเจาะจงและมีบริบทขององค์กรมากขึ้น และเชี่ยวชาญในงานนั้นๆ เทคนิคนี้เหมาะสำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูงในด้านเฉพาะ เช่น การแพทย์หรือกฎหมาย
หลักการทำงานของ Fine-tuning
- เตรียมข้อมูล
- รวบรวมและทำความสะอาดข้อมูลที่ต้องการใช้ฝึกโมเดล
- ฝึกโมเดล (Training)
- นำโมเดลพื้นฐาน (เช่น GPT, BERT) มาฝึกด้วยข้อมูลขององค์กร
- ปรับแต่งและทดสอบ
- ปรับค่าพารามิเตอร์ของโมเดล และทดสอบความแม่นยำในการให้คำตอบ
ตัวอย่างการใช้งาน Fine-tuning
- โมเดล AI สำหรับวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมายเฉพาะของบริษัท
- Chatbot ที่สามารถตอบคำถามเฉพาะขององค์กร เช่น นโยบายภายใน, ข้อมูลทางเทคนิค
เปรียบเทียบ RAG และ Fine-tuning
| คุณสมบัติ | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| ความยืดหยุ่นของข้อมูล | สามารถใช้ข้อมูลล่าสุดได้ตลอดเวลา | ต้องอัปเดตโมเดลเมื่อมีข้อมูลใหม่ |
| ค่าใช้จ่ายและทรัพยากร | ค่าใช้จ่ายต่ำกว่า ไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่ | ต้องใช้ทรัพยากรมากในการฝึกและอัปเดต |
| ความแม่นยำของคำตอบ | ขึ้นอยู่กับคุณภาพของฐานข้อมูลที่ใช้ดึงข้อมูล | มีความแม่นยำสูงเมื่อฝึกด้วยข้อมูลเฉพาะทาง |
| ความสามารถในการตอบคำถามเฉพาะทาง | อาจมีข้อจำกัดหากฐานข้อมูลไม่ครอบคลุม | ตอบคำถามเฉพาะทางได้ดีเมื่อฝึกอย่างเหมาะสม |
| ความเร็วในการใช้งาน | อาจช้ากว่าเนื่องจากต้องดึงข้อมูลก่อนตอบ | ทำงานได้เร็วขึ้นเมื่อโมเดลถูกฝึกมาอย่างดี |
| การบำรุงรักษา | บำรุงรักษาง่ายกว่า แค่ปรับฐานข้อมูล | ต้องฝึกโมเดลใหม่เมื่อมีข้อมูลใหม่ |
ตารางเปรียบเทียบข้อดีและข้อเสียของ RAG และ Fine-Tuning
ข้อดีของ RAG:
- ไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่: ประหยัดเวลาและทรัพยากร
- ข้อมูลทันสมัย: สามารถดึงข้อมูลล่าสุดจากแหล่งข้อมูลภายนอกมาใช้ได้
- โปร่งใส: สามารถตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อมูลได้
ข้อเสียของ RAG:
- ต้องการระบบดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ: หากระบบดึงข้อมูลไม่ดี อาจได้ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง
- อาจตอบคำถามนอกเหนือจากข้อมูลที่ดึงมาไม่ได้: จำกัดขอบเขตการทำงาน
ข้อดีของ Fine-Tuning:
- ประสิทธิภาพสูง: โมเดลที่ผ่านการ Fine-Tuning จะทำงานได้ดีกว่าในงานเฉพาะทาง
- ปรับแต่งได้ตามต้องการ: สามารถปรับปรุงโมเดลให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของเรา
ข้อเสียของ Fine-Tuning:
- ใช้ทรัพยากรมาก: ต้องใช้เวลาและพลังการคำนวณสูง
- ข้อมูลต้องมีคุณภาพ: หากข้อมูลที่ใช้ฝึกมีปัญหา จะส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดล
- เสี่ยงต่อการเกิด Overfitting: โมเดลอาจทำงานได้ดีเฉพาะกับข้อมูลที่ฝึก แต่ทำงานได้ไม่ดีกับข้อมูลใหม่
| คุณสมบัติ | RAG (Retrieval-Augmented Generation) | Fine-Tuning |
|---|---|---|
| ข้อดี | ||
| การอัปเดตข้อมูล | สามารถใช้ข้อมูลใหม่ได้ทันทีโดยอัปเดตฐานข้อมูล | ต้องฝึกโมเดลใหม่เมื่อมีข้อมูลใหม่ |
| ความยืดหยุ่น | รองรับหลายแหล่งข้อมูลโดยไม่ต้องเปลี่ยนโมเดล | ปรับแต่งให้ตอบเฉพาะทางได้ดีขึ้น |
| ต้นทุนการคำนวณ | ไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่ ลดค่าใช้จ่าย | ต้องใช้ทรัพยากรมากในการฝึกโมเดล |
| ความสามารถในการอ้างอิง | สามารถให้แหล่งที่มาของข้อมูลที่ใช้ตอบได้ | อาจไม่สามารถอ้างอิงแหล่งข้อมูลได้โดยตรง |
| การใช้งานในองค์กร | เหมาะกับระบบที่ต้องการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ | เหมาะกับการสร้างโมเดลเฉพาะสำหรับองค์กร |
| ข้อเสีย | ||
| ประสิทธิภาพการตอบ | อาจมีความไม่สม่ำเสมอ หากข้อมูล retrieval ไม่ครบถ้วน | ตอบคำถามได้แม่นยำมากขึ้นในขอบเขตที่ฝึกมา |
| ความเร็วในการทำงาน | อาจช้ากว่าเนื่องจากต้องดึงข้อมูลก่อนตอบ | ทำงานได้เร็วขึ้นเพราะไม่ต้องดึงข้อมูลจากภายนอก |
| ความซับซ้อนในการติดตั้ง | ต้องตั้งค่าระบบดึงข้อมูลที่เหมาะสม | ต้องใช้ชุดข้อมูลที่เหมาะสมในการฝึกโมเดล |
| ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา | ต้องดูแลฐานข้อมูลให้ทันสมัย | ต้องฝึกโมเดลใหม่ทุกครั้งที่ต้องการอัปเดตข้อมูล |
เมื่อใดควรใช้ RAG
- ต้องการ AI ที่อัปเดตข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ ข้อมูลที่ทันสมัย(เช่น ข่าวสาร, ข้อมูลผลิตภัณฑ์ล่าสุด)
- ระบบต้องรองรับการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลบ่อยๆ โดยไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่
- องค์กรมีฐานข้อมูลเอกสารขนาดใหญ่และต้องการให้ AI สามารถเข้าถึงได้
- เมื่อมีทรัพยากรจำกัดสำหรับการฝึกโมเดลใหม่
- เมื่อต้องการความโปร่งใสและตรวจสอบแหล่งที่มาได้
ตัวอย่าง: บริษัทที่ต้องการให้พนักงานเข้าถึงคู่มือการทำงานแบบอัตโนมัติ โดยใช้ AI ที่สามารถค้นหาและสรุปข้อมูลจากเอกสารขององค์กร
การพัฒนาสถาปัตยกรรม RAG เป็นงานที่ซับซ้อนสำหรับทีมข้อมูลของคุณ และจำเป็นต้องมีการพัฒนาไปป์ไลน์ข้อมูลเพื่อรองรับข้อมูลบริบทที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งเสริม LLM แต่เมื่อทำอย่างถูกต้อง RAG จะสามารถเพิ่มมูลค่าอันน่าทึ่งให้กับผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้
เมื่อใดควรใช้ Fine-tuning
- ต้องการให้ AI มีความแม่นยำสูงในการตอบคำถามเฉพาะทาง
- องค์กรมีชุดข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์และไม่สามารถใช้การค้นคืนข้อมูลได้เพียงอย่างเดียว
- ต้องการให้ AI ทำงานได้รวดเร็วโดยไม่ต้องดึงข้อมูลจากภายนอก
- เมื่อมีข้อมูลเฉพาะทางที่มีคุณภาพและเพียงพอ
- เมื่อมีทรัพยากรและความเชี่ยวชาญในการฝึกโมเดล
ตัวอย่าง: สถาบันการแพทย์ที่ต้องการ AI วิเคราะห์เวชระเบียนของผู้ป่วย โดยใช้โมเดลที่ฝึกด้วยข้อมูลเฉพาะของโรงพยาบาล
การเลือกใช้ RAG หรือ Fine-tuning ขึ้นอยู่กับความต้องการขององค์กร
- RAG เหมาะกับ ระบบที่ต้องการข้อมูลล่าสุดและเปลี่ยนแปลงบ่อย
- Fine-tuning เหมาะกับ ระบบที่ต้องการความแม่นยำสูงและมีข้อมูลเฉพาะทาง
- การใช้ RAG ควบคู่กับ Fine-tuning เป็นแนวทางที่ดีที่สุดในหลายกรณี
องค์กรควรพิจารณาถึง ต้นทุน, ทรัพยากร, และความต้องการทางธุรกิจ ก่อนตัดสินใจเลือกเทคนิคที่เหมาะสมที่สุดในการพัฒนา Knowledge AI
การปรับแต่งอย่างละเอียดเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรม LLM บนชุดข้อมูลที่เล็กกว่า เฉพาะทาง และมีป้ายกำกับ และการปรับพารามิเตอร์ของโมเดลและการฝังตามข้อมูลใหม่ ด้วยการจัดตำแหน่งโมเดลให้สอดคล้องกับความแตกต่างและคำศัพท์เฉพาะทางของโดเมนเฉพาะ การปรับแต่งอย่างละเอียดจะช่วยให้โมเดลทำงานได้ดีขึ้นสำหรับงานที่เฉพาะเจาะจง
RAFT ใช้ RAG ร่วมกับ Fine-tuning
การใช้ทั้งสองเทคนิคร่วมกันสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการสร้าง Knowledge AI ได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่น การใช้ Fine-Tuning เพื่อปรับโมเดลให้เหมาะสมกับสไตล์ขององค์กร และนำ RAG มาใช้เพื่อดึงข้อมูลล่าสุด ทำให้ผลลัพธ์ทั้งตรงประเด็นและทันสมัยโดยไม่ต้องฝึกโมเดลซ้ำบ่อย ๆ ในหลายกรณี องค์กรอาจเลือกใช้ RAG และ Fine-tuning ควบคู่กัน เพื่อให้ได้ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
RAFT (Retrieval-Augmented Fine-Tuning) เป็นแนวทางที่รวมข้อดีของ RAG (Retrieval-Augmented Generation) และ Fine-Tuning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล AI โดยเฉพาะในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
แนวทางการผสมผสาน
- ใช้ Fine-tuning สำหรับการปรับแต่งโมเดลให้เข้าใจภาษาขององค์กร
- ใช้ RAG เพื่อให้ AI สามารถค้นคืนข้อมูลที่เป็นปัจจุบันและครบถ้วน
ตัวอย่างการใช้งานร่วมกัน
- Chatbot ฝ่ายสนับสนุนลูกค้า: Fine-tune โมเดลให้เข้าใจภาษาของแบรนด์ และใช้ RAG เพื่อค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ล่าสุด
- AI สำหรับนักกฎหมาย: Fine-tune ให้เข้าใจภาษากฎหมาย และใช้ RAG เพื่อดึงข้อมูลจากกฎหมายหรือคดีที่เกี่ยวข้อง
หลักการของ RAFT
RAFT เป็นวิธีการที่ช่วยให้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถเรียนรู้ข้อมูลใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้ การดึงข้อมูล (Retrieval) มาช่วยปรับแต่งโมเดล (Fine-Tuning) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำขึ้น
หลักการของ RAFT สามารถแบ่งออกเป็น 2 ขั้นตอนหลัก:
- Retrieval → ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลหรือเอกสารภายนอก
- Fine-Tuning → ปรับแต่งโมเดลโดยใช้ข้อมูลที่ได้จาก Retrieval
RAFT แตกต่างจาก RAG และ Fine-Tuning อย่างไร?
| วิธีการ | ข้อดี | ข้อเสีย |
|---|---|---|
| Fine-Tuning | โมเดลจดจำข้อมูลได้ดีในระยะยาว | ต้องใช้ทรัพยากรสูง และอาจมีปัญหาด้านความปลอดภัย |
| RAG | สามารถอัปเดตข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ | บางครั้งข้อมูลที่ดึงมาอาจไม่สอดคล้องกับคำถาม |
| RAFT | ใช้ข้อมูล Retrieval เพื่อปรับแต่งโมเดล ทำให้ได้คำตอบที่แม่นยำขึ้นและอัปเดตข้อมูลได้เรื่อย ๆ | ยังอยู่ในช่วงพัฒนาและต้องมีการจัดการข้อมูลให้ดี |
แนวทางการผสมผสาน RAG + Fine-Tuning
1️⃣ ใช้ Fine-Tuning เพื่อฝึกโมเดลให้เข้าใจความรู้เฉพาะทางขององค์กร
- ฝึกโมเดลด้วยชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมหรือองค์กรของคุณ
- ตัวอย่างเช่น โมเดลที่เข้าใจศัพท์เทคนิคของวิศวกรรม, กฎหมาย หรือการแพทย์
- โมเดลที่ผ่านการ Fine-Tuning จะสามารถสร้างคำตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้น
2️⃣ ใช้ RAG เพื่อดึงข้อมูลที่เป็นปัจจุบันและอ้างอิงได้
- เชื่อมต่อ AI เข้ากับฐานข้อมูลขององค์กร (เช่น เอกสาร, รายงาน, คู่มือการใช้งาน)
- เมื่อมีคำถามที่ต้องใช้ข้อมูลล่าสุด ระบบ RAG จะช่วยดึงข้อมูลมาใช้เป็นบริบท
- ลดปัญหาข้อมูลล้าสมัยและช่วยให้ AI สามารถให้ข้อมูลที่อัปเดตได้เสมอ
3️⃣ ออกแบบ Workflow ที่เหมาะสม
- ขั้นตอนที่ 1: รับคำถามจากผู้ใช้
- ขั้นตอนที่ 2: ตรวจสอบว่า AI สามารถตอบได้จากโมเดลที่ Fine-Tune หรือไม่
- ขั้นตอนที่ 3: หากข้อมูลไม่เพียงพอ ให้ใช้ RAG ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูล
- ขั้นตอนที่ 4: ผสานข้อมูลจากโมเดลและฐานข้อมูล เพื่อสร้างคำตอบที่ดีที่สุด
🎯 สรุป
✅ Fine-Tuning เหมาะสำหรับฝึกให้ AI เข้าใจเนื้อหาเฉพาะทางขององค์กร
✅ RAG เหมาะสำหรับดึงข้อมูลที่อัปเดตและอ้างอิงได้
✅ การผสมผสาน RAG + Fine-Tuning ทำให้ AI ฉลาดขึ้น ตอบได้แม่นยำขึ้น และอัปเดตข้อมูลได้ตลอดเวลา
NichPR หวังเป็นอย่างยิ่งว่าบทความนี้ จะชี้ทางกระจ่างในการเลือกใช้ AI สำหรับองค์กรได้
