Scott Dykstra ผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO

ในช่วงก่อนปี 2022 หากคุณต้องการค้นหาข้อความเฉพาะจากหนังสือหรือภาพยนตร์ คุณอาจใช้เสิร์ชเอนจินในการค้นหา แต่ตอนนี้ คุณสามารถใช้ ChatGPT เพื่อขอข้อมูลได้ทันที โดยให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและรวดเร็ว

LLMs สร้างเนื้อหาจากการทำนายโทเค็นถัดไปตามบริบทของข้อมูลที่ฝึกมา แต่มีข้อจำกัดในการเข้าถึงข้อมูลใหม่หลังการฝึกอบรม จึงไม่สามารถตอบคำถามที่ต้องการข้อมูลล่าสุดได้

การสร้างเนื้อหาเสริมด้วยการเรียกคืนข้อมูล (RAG) เป็นการใช้ฐานข้อมูลค้นหาเวกเตอร์เพื่อดึงข้อมูลภายนอกที่เกี่ยวข้อง ซึ่งช่วยปรับปรุงความแม่นยำและความเฉพาะเจาะจงของผลลัพธ์

ความท้าทายของ RAG แม้ว่าการใช้ RAG จะเพิ่มความสามารถในการตอบคำถามที่ต้องการข้อมูลล่าสุด แต่ก็มีความท้าทายเกี่ยวกับความล่าช้าและคุณภาพของข้อมูลที่ดึงมาใช้

ในอนาคต LLM รุ่นถัดไปจะผสมผสาน RAG กับการฝึกอบรมแบบดั้งเดิม เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

Space and Time ได้พัฒนา Proof of Vector Search เพื่อให้ LLMs สามารถเรียกคืนบริบทเพิ่มเติมและข้อมูลใหม่ในวิธีที่ตรวจสอบได้ ช่วยให้การค้นหาและการประมวลผลข้อมูลมีประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการค้นหาเวกเตอร์และการพัฒนา LLMs ได้ที่

https://www.spaceandtime.io/blog/vector-search-to-success

Scott Dykstra ผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO

ในช่วงก่อนปี 2022 หากคุณต้องการค้นหาข้อความเฉพาะจากหนังสือหรือภาพยนตร์ คุณอาจใช้เสิร์ชเอนจินในการค้นหา แต่ตอนนี้ คุณสามารถใช้ ChatGPT เพื่อขอข้อมูลได้ทันที โดยให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและรวดเร็ว

LLMs สร้างเนื้อหาจากการทำนายโทเค็นถัดไปตามบริบทของข้อมูลที่ฝึกมา แต่มีข้อจำกัดในการเข้าถึงข้อมูลใหม่หลังการฝึกอบรม จึงไม่สามารถตอบคำถามที่ต้องการข้อมูลล่าสุดได้

การสร้างเนื้อหาเสริมด้วยการเรียกคืนข้อมูล (RAG) เป็นการใช้ฐานข้อมูลค้นหาเวกเตอร์เพื่อดึงข้อมูลภายนอกที่เกี่ยวข้อง ซึ่งช่วยปรับปรุงความแม่นยำและความเฉพาะเจาะจงของผลลัพธ์

ความท้าทายของ RAG แม้ว่าการใช้ RAG จะเพิ่มความสามารถในการตอบคำถามที่ต้องการข้อมูลล่าสุด แต่ก็มีความท้าทายเกี่ยวกับความล่าช้าและคุณภาพของข้อมูลที่ดึงมาใช้

ในอนาคต LLM รุ่นถัดไปจะผสมผสาน RAG กับการฝึกอบรมแบบดั้งเดิม เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

Space and Time ได้พัฒนา Proof of Vector Search เพื่อให้ LLMs สามารถเรียกคืนบริบทเพิ่มเติมและข้อมูลใหม่ในวิธีที่ตรวจสอบได้ ช่วยให้การค้นหาและการประมวลผลข้อมูลมีประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการค้นหาเวกเตอร์และการพัฒนา LLMs ได้ที่

https://www.spaceandtime.io/blog/vector-search-to-success