RAG ၏ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှု- ပြန်လည်ရယူခြင်းကို အားဖြည့်ပေးခြင်းမှ ကိုယ်စားလှယ်အကျိုးအကြောင်းပြခြင်းအထိ

၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် RAG (Retrieval Augmented Generation) သည် "LLM အတွက် ရှာဖွေရေးဘောက်စ်တစ်ခုထည့်ခြင်း" မှ ပြီးပြည့်စုံသော ကိုယ်စားလှယ်စနစ်တစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခဲ့သည်။

ပြန်လည်ရယူခြင်းမှ အကျိုးအကြောင်းပြခြင်းအထိ

X တွင် လူတစ်ဦးသည် အဓိကအပြောင်းအလဲတစ်ခုကို ထောက်ပြခဲ့သည်-

"ရှာဖွေမှုကို အကျိုးအကြောင်းပြနိုင်စွမ်းရှိသော AI Agent တစ်ခုကို တည်ဆောက်ခြင်း - ပြန်လည်ရယူခြင်းထက်မက။"

၎င်းသည် RAG 2.0 ၏ အဓိကခြားနားချက်ဖြစ်သည်။ ရိုးရာ RAG သည် "ပြန်လည်ရယူခြင်း → ထုတ်လုပ်ခြင်း" နှစ်ဆင့်လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ပုံစံအသစ်မှာ "ပြန်လည်ရယူခြင်း → အကျိုးအကြောင်းပြခြင်း → လုပ်ဆောင်ခြင်း" ကိုယ်စားလှယ်လည်ပတ်မှုဖြစ်သည်။

Agent သည် ရှာဖွေမှုရလဒ်များကို prompt ထဲသို့ ထည့်မည့်အစား ရှာဖွေမှုရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်သည်၊ သတင်းအချက်အလက်အရည်အသွေးကို ဆုံးဖြတ်သည်၊ နောက်ထပ်ပြန်လည်ရယူရန် လိုအပ်ခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်သည်။ ၎င်းသည် "ကိရိယာအသုံးပြုသူ" မှ "သုတေသီ" သို့ အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းဖြစ်သည်။

Vector Search 2.0

X တွင် လူတစ်ဦးသည် နောက်ဆုံးပေါ်တိုးတက်မှုများကို မျှဝေခဲ့သည်-

"Vector Search 2.0 နှင့် ADK အသစ်ကို အသုံးပြု၍ အခြေခံ Agentic RAG စနစ်ကို မိနစ် ၂၀ ခန့်အတွင်း မည်သို့တည်ဆောက်ရမည်ကို ပြသခြင်း။"

Vector ရှာဖွေမှုသည် ရိုးရှင်းသောဆင်တူမှုနှင့် ကိုက်ညီမှုမဟုတ်တော့ပါ။ ဗားရှင်းအသစ်သည် အောက်ပါတို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည်-

• ရောနှောရှာဖွေခြင်း (Vector + Keyword)
• Multi-hop အကျိုးအကြောင်းပြခြင်း (ရှာဖွေမှုတစ်ခုသည် အခြားတစ်ခုကို စတင်သည်)
• Dynamic ပြန်လည်စီစစ်ခြင်း (အခြေအနေပေါ်မူတည်၍ ရလဒ်များကို ချိန်ညှိခြင်း)

၎င်းသည် RAG ကို "သက်ဆိုင်ရာစာရွက်စာတမ်းများကို ရှာဖွေခြင်း" မှ "ဗဟုသုတလမ်းကြောင်းကို တည်ဆောက်ခြင်း" သို့ ပြောင်းလဲစေသည်။

ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်သော LLM အသုံးချမှုများ

X တွင် လူတစ်ဦးသည် စာရင်းတစ်ခုကို စုစည်းခဲ့သည်-

"၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်သော LLM အသုံးချမှုများအားလုံး၏ စုစည်းမှု။ awesome-llm-apps တွင် RAG, Agent, Multimodal အသုံးချမှုများနှင့် AI SaaS ထုတ်ကုန်များ၏ တိုက်ရိုက်ကူးယူကူးထည့်နိုင်သော ကုဒ်များပါဝင်သည်။"

၎င်းသည် စက်မှုလုပ်ငန်း၏ ရင့်ကျက်မှုကို ထင်ဟပ်စေသည်- "စမ်းသပ်မှု" မှ "ပုံစံပြုခြင်း" အထိ။ RAG အသုံးချမှုများကို ကူးယူကူးထည့်နိုင်သောအခါ ခြားနားချက်မှာ နည်းပညာကိုယ်တိုင်မဟုတ်တော့ဘဲ ဒေတာအရည်အသွေး နှင့် စီးပွားရေးနားလည်မှု ဖြစ်သည်။

100+ LLM ကိရိယာစာကြည့်တိုက်

X တွင် လူတစ်ဦးသည် စုစည်းခဲ့သည်-

"LLM အင်ဂျင်နီယာကိရိယာအစုံ- လေ့ကျင့်ခြင်း၊ ချိန်ညှိခြင်း၊ တည်ဆောက်ခြင်း၊ အကဲဖြတ်ခြင်း၊ ဖြန့်ကျက်ခြင်း၊ RAG နှင့် AI Agent များအတွက် LLM စာကြည့်တိုက်များနှင့် မူဘောင်များ၏ ရွေးချယ်ထားသော စာရင်း ၁၀၀ ကျော်။"

ကိရိယာကွင်းဆက်၏ အပိုင်းအစများသည် အခွင့်အလမ်းနှင့် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးနှစ်ခုစလုံးဖြစ်သည်။ ကဏ္ဍတစ်ခုစီတွင် ရွေးချယ်စရာများစွာရှိသည်-

• Vector ဒေတာဘေ့စ်- Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector...
• မူဘောင်- LangChain, LlamaIndex, Haystack...
• အကဲဖြတ်ခြင်း- RAGAS, TruLens, Arize...

ရွေးချယ်မှုများလေလေ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ကုန်ကျစရိတ်များလေလေဖြစ်သည်။

RAG နှင့် ချိန်ညှိခြင်း၏ ရွေးချယ်မှု

X တွင် အောက်ပါတို့အတွက် သီးသန့်ပရောဂျက်တစ်ခုရှိသည်-

"LLM ၏ RAG နှင့် ချိန်ညှိခြင်းပရောဂျက်။"

၎င်းသည် လုပ်ငန်းများ၏ အဖြစ်အများဆုံး စိတ်ရှုပ်ထွေးမှုဖြစ်သည်- RAG ကို ဘယ်အချိန်မှာသုံးမလဲ။ ဘယ်အချိန်မှာ ချိန်ညှိမလဲ။

ရိုးရှင်းသော စည်းမျဉ်း-

• RAG: ဗဟုသုတ မကြာခဏပြောင်းလဲခြင်း၊ ရင်းမြစ်များကို ကိုးကားရန်လိုအပ်ခြင်း၊ ကုန်ကျစရိတ်ကို အာရုံခံစားနိုင်ခြင်း
• ချိန်ညှိခြင်း: ပုံစံ/ဖော်မတ်ကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ သီးခြားအကျိုးအကြောင်းပြပုံစံ၊ နှောင့်နှေးမှုကို အာရုံခံစားနိုင်ခြင်း

စီးပွားရေးဗဟုသုတသည် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးကာလထက် များစွာပိုမိုမြန်ဆန်စွာ အပ်ဒိတ်လုပ်သောကြောင့် လုပ်ငန်းအသုံးချမှုအများစုသည် RAG အတွက် ပိုမိုသင့်လျော်သည်။

အောက်ဆုံးလိုင်း

၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် RAG ၏ အဓိကပြောင်းလဲမှုသုံးခု-

1. ပြန်လည်ရယူခြင်းမှ အကျိုးအကြောင်းပြခြင်းအထိ: Agent သည် ပြန်လည်ရယူခြင်းသာမဟုတ်ဘဲ ရှာဖွေမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကျိုးအကြောင်းပြသည်
2. ပုံစံမှ ထုတ်လုပ်မှုအထိ: ကူးယူကူးထည့်နိုင်သော ကုဒ်ကို ရရှိနိုင်သည်၊ ခြားနားချက်မှာ ဒေတာနှင့် စီးပွားရေးတွင် ရှိသည်
3. ရွေးချယ်မှုမှ ဆုံးဖြတ်ချက်အထိ: ကိရိယာများ များလွန်းသည်၊ စစ်မှန်သောစွမ်းရည်မှာ သင့်လျော်သောပေါင်းစပ်မှုကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြစ်သည်

RAG သည် "LLM အတွက် ပလပ်အင်တစ်ခုထည့်ခြင်း" မဟုတ်တော့ဘဲ ဗဟုသုတနယ်နိမိတ်ရှိသော ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောစနစ် ကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဗဟုသုတနယ်နိမိတ်သည် Agent သည် မည်သည့်ပြဿနာကို ဖြေရှင်းနိုင်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ပြီး ပြန်လည်ရယူမှုအရည်အသွေးသည် အဖြေ၏တိကျမှုကို ဆုံးဖြတ်သည်။

RAG မပါသော LLM သည် "ဉာဏ်ရည်ရှိသော်လည်း ဗဟုသုတမရှိ" ဖြစ်သည်။ RAG ပါသော LLM သည် "ဉာဏ်ရည်ရှိပြီး ဗဟုသုတရှိ" ဖြစ်သည်။ Agentic RAG ပါသော LLM သည် "ဉာဏ်ရည်ရှိပြီး ဗဟုသုတရှိသည့်အပြင် ကိုယ်တိုင်သင်ယူနိုင်စွမ်းရှိ" ဖြစ်သည်။

မေးခွန်းမှာ- သင်၏ ဗဟုသုတနယ်နိမိတ်သည် ဘယ်မှာလဲ။