AI ฉลาดแล้ว แต่ตอบผิดได้? รู้จัก RAG ตัวช่วยลดการมั่วของ LLM

ความสัมพันธ์ระหว่าง LLM และ RAG

💬 LLM คืออะไร?

LLM (Large Language Model) คือโมเดลภาษา AI ขนาดใหญ่ที่ถูกฝึกด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล เพื่อให้สามารถเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ได้ เช่น GPT-5, GPT-4, LLaMA, Claude เป็นต้น

จุดเด่นของ LLM

• เข้าใจและสร้างข้อความได้เหมือนมนุษย์
• ตอบคำถาม, สรุปเนื้อหา, แปลภาษา, วิเคราะห์ข้อมูลเชิงความหมาย ฯลฯ
• ทำ zero-shot หรือ few-shot learning ได้

แต่ ข้อจำกัดของ LLM คือ

• อาจตอบผิดหรือ “มั่ว” (hallucination) โดยเฉพาะเรื่องเฉพาะด้าน
• ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เป็น private หรือข้อมูลที่อัปเดตหลังจากวันตัดการฝึกได้

📚 RAG คืออะไร?

RAG (Retrieval Augmented Generation) เป็นเทคนิคที่ช่วยให้ LLM เก่งขึ้น โดยให้มันสามารถ “ค้น” ข้อมูลจากแหล่งความรู้ภายนอก เช่น

• เอกสาร PDF ภายในองค์กร
• ฐานข้อมูล SQL
• เว็บไซต์หรือคลังความรู้ส่วนตัว

เมื่อผู้ใช้ถามคำถาม ระบบจะ

1. ค้นหาข้อมูล (retrieval) ที่เกี่ยวข้องจากแหล่งเก็บข้อมูล
2. ส่งข้อมูลนั้นให้ LLM นำไปใช้ตอบ (generation)

ความสัมพันธ์ระหว่าง LLM และ RAG

สรุปความสัมพันธ์

LLM = ความสามารถด้านภาษา

RAG = ความสามารถค้นและอ้างอิงข้อมูลจริง

เมื่อรวมกันจึงทำให้ AI ตอบได้ทั้ง “ฉลาด” และ “อิงข้อเท็จจริง”

ใช้ RAG เหมาะกับกรณีใด?

✅ ต้องการให้ตอบคำถามจากข้อมูล ภายในองค์กร (เช่น เอกสารธนาคาร, ขั้นตอนงาน, กฎระเบียบ)

✅ ต้องอ้างอิงข้อมูล อัปเดตสดใหม่

✅ ต้องการ ลดความเสี่ยงในการตอบผิด ของ AI

✅ ต้องการประหยัดค่าใช้จ่ายในการ retrain model

❌ ไม่จำเป็นถ้าเป็นงานสร้างสรรค์ล้วน ๆ (เช่น แต่งกลอน, สร้างสตอรี่)

ผังการทำงานแบบ RAG (โดยย่อ)

คำถามจากผู้ใช้ → แปลงเป็นเวกเตอร์ → ค้นหาใน Vector DB → ดึงเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง → ส่งให้ LLM → คำตอบสุดท้าย

สรุป

• LLM ช่วย “พูด” ได้อย่างเป็นธรรมชาติ
• RAG ช่วย “ตอบถูก” โดยอิงข้อมูลจริง
• ใช้ร่วมกัน = AI อัจฉริยะที่ใช้ข้อมูลเฉพาะ (ขององค์กร) ตอบได้แม่นยำและปลอดภัย