𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗕𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿 𝗔𝗜 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗥𝗔𝗚

สร้าง AI ที่ดีกว่าเดิมด้วย RAG

AI มักจะทำงานผิดพลาด แต่ RAG สามารถแก้ไขปัญหานี้ได้

RAG จะค้นหาข้อเท็จจริงจากฐานข้อมูล จากนั้นจึงใช้ข้อเท็จจริงเหล่านั้นในการเขียนคำตอบ ทำให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่แม่นยำ

LangChain ช่วยคุณสร้างลำดับขั้นตอน (flow) โดยการเชื่อมต่อเครื่องมือค้นหาเข้ากับโมเดล AI

Vector databases จะจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบ embeddings โดย Faiss และ Pinecone ทำงานได้ดีมาก และสามารถค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็ว

การรวม LangChain และ vector databases เข้าด้วยกันจะช่วยในการสร้างระบบของคุณ ซึ่งจะทำให้ AI ของคุณสามารถขยายขนาด (scalable) ได้

ประเด็นสำคัญ:

• RAG ผสมผสานการค้นหาและการเขียนเข้าด้วยกัน
• LangChain ช่วยจัดการโครงสร้าง (architecture)
• Vector databases ใช้จัดเก็บ embeddings
• การใช้เครื่องมือทั้งสองร่วมกันจะทำให้ AI มีความแม่นยำ

แหล่งที่มา: https://dev.to/naveenmalothu/unlocking-the-power-of-rag-systems-with-langchain-and-vector-databases-1005 ชุมชนแห่งการเรียนรู้เพิ่มเติม: https://t.me/GyaanSetuAi