Tương lai của ai: top 10 ứng dụng kỹ thuật rag đáng chú ý

Ngày đăng: 9/27/2024 5:15:33 PM - Dịch vụ - Toàn Quốc - 87
Chi tiết [Mã tin: 5576410] - Cập nhật: 57 phút trước

top 10 ứng dụng kỹ thuật RAG trong AI

Trong thời đại công nghệ phát triển, kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) nổi lên như một công cụ quan trọng, giúp các hệ thống AI trả lời câu hỏi và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn một cách nhanh chóng, chính xác và đáng tin cậy. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng Aegona khám phá 5 lĩnh vực đã ứng dụng thành công kỹ thuật RAG, bao gồm tài chính, pháp lý, chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp và dược phẩm.

I. Top 10 lĩnh vực tiên phong ứng dụng kỹ thuật RAG

1. Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực tài chính

Trong ngành tài chính, kỹ thuật RAG đã mở ra một bước ngoặt trong việc khắc phục các hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Theo FINANCEBENCH, một nguồn tài liệu quý giá cho các nhà nghiên cứu, hầu hết các LLMs trong tài chính hiện nay vẫn gặp phải các vấn đề như ảo giác (generative hallucination) hoặc hạn chế trong việc cung cấp các thông tin chính xác. Để giải quyết những thách thức này, RAG cung cấp khả năng kết hợp dữ liệu thời gian thực và suy luận phức tạp, từ đó nâng cao tính chính xác và tin cậy trong các ứng dụng tài chính.

Các vấn đề thường gặp trong ứng dụng LLMs bao gồm:

  • Kiến thức chuyên môn về tài chính.
  • Truy cập thông tin tài chính cập nhật.
  • Lý luận toán học và xử lý dữ liệu cả có cấu trúc và không có cấu trúc.

Nhờ việc kết hợp sức mạnh của LLMs với khả năng truy xuất thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu, RAG hỗ trợ việc trả lời chính xác hơn và cập nhật kịp thời.

Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực tài chính

2. Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực pháp lý

Trong lĩnh vực pháp lý, một ví dụ điển hình về ứng dụng của RAG là hệ thống DISC-LawLLM. Đây là một hệ thống pháp lý thông minh kết hợp LLMs và kỹ thuật RAG để cung cấp các dịch vụ pháp lý như trích xuất thông tin pháp lý, dự đoán phán quyết, và trả lời các câu hỏi pháp lý. Hệ thống này trải qua hai bước chính: huấn luyện có giám sát (Supervised Fine-Tuning) và tăng cường truy xuất thông tin. DISC-LawLLM đã chứng minh được khả năng hỗ trợ hiệu quả các dịch vụ pháp lý đa dạng, mang lại độ chính xác và độ tin cậy cao hơn nhờ vào kỹ thuật RAG.

Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực pháp luật – pháp lý

3. Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Kỹ thuật RAG cũng được áp dụng trong chăm sóc sức khỏe, đặc biệt trong việc trích xuất dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) và phân tích thông tin dịch tễ học. Một nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng RAG có khả năng cải thiện hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc đưa ra các truy vấn SQL chính xác, giúp phân tích dữ liệu sức khỏe một cách hiệu quả hơn. Tuy nhiên, quy mô dữ liệu hiện tại vẫn còn hạn chế, và cần có thêm nhiều nghiên cứu để mở rộng phạm vi ứng dụng RAG trong ngành chăm sóc sức khỏe.

Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

4. Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực nông nghiệp

Trong lĩnh vực nông nghiệp, RAG giúp cải thiện hiệu suất của LLMs trong việc trả lời các câu hỏi liên quan đến kiến thức chuyên môn về nông nghiệp. So với kỹ thuật Fine-Tuning, RAG có khả năng xử lý dữ liệu ngữ cảnh hiệu quả hơn và cung cấp câu trả lời nhanh chóng, chính xác. Điều này mở ra tiềm năng lớn cho việc ứng dụng AI trong nông nghiệp, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và giải quyết các vấn đề liên quan đến môi trường và tài nguyên.

Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực Nông nghiệp

5. Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực dược phẩm

Trong ngành dược phẩm, RAG được sử dụng để cải thiện khả năng tuân thủ các quy định phức tạp của ngành. Một ví dụ điển hình là mô hình QA-RAG, kết hợp RAG và AI tạo sinh để tìm kiếm thông tin trong các quy định dược phẩm. QA-RAG giúp tăng cường độ chính xác và tốc độ trong việc tìm kiếm và truy xuất thông tin, mang lại lợi ích lớn cho các công ty dược phẩm trong việc tuân thủ quy định, đồng thời tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

>> Có thể bạn quan tâm:

Ứng dụng kỹ thuật RAG trong lĩnh vực Dược phẩm

II. Aegona – Đối tác phát triển AI ứng dụng kỹ thuật RAG

Aegona là công ty phần mềm chuyên cung cấp các giải pháp AI và tích hợp công nghệ RAG cho các doanh nghiệp. Với đội ngũ giàu kinh nghiệm, Aegona giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu suất và giải quyết các vấn đề phức tạp nhờ công nghệ tiên tiến.

Một số giải pháp mà Aegona cung cấp bao gồm:

  • Phát triển AI từ các nền tảng hàng đầu như: phát triển AI dựa trên OpenAI, TensorFlow, Microsoft Azure AI, Vertex AI, Keras, H2O.ai, Amazon SageMaker, v.v.
  • Gia công phần mềm phần mềm hệ thống tích hợp AI: giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và nâng cao khả năng ra quyết định.
  • Phát triển mobile app với trợ lý ảo thông minh: giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng cường sự tương tác.
  • Thiết kế website tích hợp chatbot thông minh: cung cấp thông tin và giải đáp tự động cho khách hàng, giảm thiểu chi phí và tăng hiệu quả dịch vụ.

Nếu doanh nghiệp của bạn đang tìm kiếm giải pháp AI tích hợp RAG, hãy liên hệ với Aegona để được tư vấn và hỗ trợ.

>> Xem thêm các bài viết liên quan:

  • Ứng dụng AI trong CRM và xu hướng bán hàng 2024.
  • Ứng dụng AI trong logistics và quản lý chuỗi cung ứng tại Việt Nam.
  • 3 công cụ thiết kế & tạo app bằng AI cực kỳ dễ dàng năm 2024.

III. Kết luận Retrieval-Augmented Generation là một trong những kỹ thuật tiên phong mở ra cơ hội mới cho doanh nghiệp, giúp nâng cao hiệu suất và tự động hóa quy trình. Đừng bỏ lỡ phần tiếp theo với 5 lĩnh vực ứng dụng khác của RAG.

Hãy chia sẻ với chúng tôi về những lĩnh vực bạn quan tâm qua email: contact@aegona.com

Công ty Phát Triển Phần Mềm AEGONA


Tin liên quan cùng chuyên mục Dịch vụ