ข้อจำกัดของ Vector Search ใน Q&A Chatbot แบบ RAG Workflows

การค้นหาด้วย Vector Search กำลังได้รับความนิยมอย่างมากในการทำงานแบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากเอกสาร วิธีนี้ใช้ประโยชน์จากความสามารถของ Embedding เพื่อหาเนื้อหาที่คล้ายกันในแง่ความหมาย ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการใช้งานต่างๆ รวมถึงแชทบอท Q&A 

อย่างไรก็ตาม แม้ว่า Vector Search จะมีประสิทธิภาพสูงสำหรับชุดเอกสารที่เรียบง่ายและขนาดเล็ก แต่ก็เริ่มแสดงข้อจำกัดในสภาพแวดล้อมการทำงานจริงขององค์กร ที่มีจำนวนเอกสารมากถึงหลักร้อยหรือหลักพัน

Vector Search ในกรณีง่ายๆ

ในสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับชุดเอกสารขนาดเล็ก Vector Search สามารถค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่มีข้อมูลจำกัด ยกตัวอย่างเช่น แชทบอท Q&A ที่ออกแบบมาเพื่อตอบคำถามจากฐานความรู้ขนาดเล็ก สามารถได้รับประโยชน์อย่างมากจาก Vector Search Embedding สามารถจับความหมายเชิงความหมายของข้อความได้ ทำให้มั่นใจได้ว่าแชทบอทจะดึงคำตอบที่เกี่ยวข้องที่สุดมาให้

ความท้าทายในการใช้งานจริงในองค์กร

เมื่อจำนวนเอกสารเพิ่มขึ้น ประสิทธิภาพของ Vector Search ก็ลดลง ในสภาพแวดล้อมขององค์กร ที่มีจำนวนเอกสารนับพัน Vector Search ต้องทำงานอย่างหนักเพื่อรักษาความแม่นยำและประสิทธิภาพ ปริมาณข้อมูลมหาศาลนำมาซึ่งความซับซ้อนที่วิธี Vector Search อย่างง่ายไม่สามารถรับมือได้ ทำให้เกิดข้อบกพร่องหลายประการ

ข้อจำกัดของ Vector Search

1. การตัดแบ่งเอกสาร

Vector Search มักจำเป็นต้องแบ่งเอกสารออกเป็นส่วนย่อยๆ เพื่อจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม กระบวนการแบ่งส่วนนี้อาจส่งผลให้สูญเสียบริบทไปมาก 

ยกตัวอย่างเช่น หากใช้ Vector Search พิจารณาเอกสารนโยบายภายในบริษัทที่ถูกแบ่งออกเป็นส่วนย่อยๆ ความสัมพันธ์ระหว่างส่วนต่างๆ อย่างแนวทางและข้อยกเว้น อาจสูญหายไป ทำให้ยากสำหรับอัลกอริธึมการค้นหาที่จะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุดออกมา‍

2. เอกสารที่มีความคล้ายคลึงกันสูง

ความท้าทายอีกอย่างหนึ่งเกิดขึ้นเมื่อต้องจัดการกับเอกสารที่มีความคล้ายคลึงกันสูง Vector Search อาจมีปัญหาในการแยกแยะระหว่างเอกสารที่มีเนื้อหาคล้ายกันมาก ยกตัวอย่างเช่น บริษัทอาจมีโปรโมชั่นสินค้าหลายรุ่นที่แตกต่างกันเล็กน้อย Vector Search อาจดึงเอกสารทุกรุ่นออกมา ทำให้ผลลัพธ์ซ้ำซ้อนกันและทำให้ผู้ใช้ยากที่จะหาเอกสารที่เกี่ยวข้องที่สุด

3. กรณีการค้นหาข้อความที่คล้ายกัน

Vector Search ไม่เหมาะสำหรับกรณีการค้นหาข้อความที่คล้ายกันเสมอไป ยกตัวอย่างเช่น เมื่อค้นหาชื่อสินค้าเฉพาะในแคตตาล็อกอีคอมเมิร์ซขนาดใหญ่ Vector Search อาจไม่ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง Embedding อาจจับความหมายเชิงความหมายได้ แต่ไม่สามารถนับรวมการจับคู่ที่แน่นอน ทำให้ผลลัพธ์การค้นหาไม่แม่นยำและอาจพลาดสินค้าที่ผู้ใช้ต้องการจริงๆ

4. บริบทเฉพาะหรือแบรนด์/ชื่อพิเศษ

Vector Search ยังมีปัญหากับบริบทเฉพาะหรือแบรนด์/ชื่อพิเศษที่ไม่ค่อยมีตัวอย่างในข้อมูลการฝึกฝน ยกตัวอย่างเช่น องค์กรอาจมีศัพท์เฉพาะภายใน ชื่อแบรนด์ที่กำหนดเอง หรือคำเฉพาะที่ไม่เหมือนใครในอุตสาหกรรมของตน อัลกอริธึมการค้นหาอาจไม่รู้จักคำเหล่านี้หากไม่มีใน Semantic Embedding ส่งผลให้ประสิทธิภาพต่ำและไม่สามารถดึงเอกสารที่เกี่ยวข้องออกมาได้

ระบบค้นหา RAG ที่ถูกพัฒนาแล้ว

เพื่อแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้ จึงจำเป็นต้องมีระบบค้นหา RAG ที่แข็งแกร่งกว่าเดิม ระบบนี้ควรประกอบด้วยองค์ประกอบหลายอย่างเพื่อเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของกระบวนการค้นหา‍

1. การทำความสะอาดและแบ่งส่วนเอกสาร

การทำความสะอาดเอกสารในที่นี้ หมายถึงกระบวนการกำจัดข้อมูลที่ไม่จำเป็นหรือไม่เกี่ยวข้องออกจากเอกสาร เพื่อปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลให้เหมาะสมกับการประมวลผลและวิเคราะห์ต่อไป

ดังนั้นการทำความสะอาดและแบ่งส่วนเอกสารที่เหมาะสมจึงเป็นสิ่งสำคัญ ยกตัวอย่างเช่น การตรวจสอบให้แน่ใจว่าคู่มือทางเทคนิคถูกแบ่งออกเป็นส่วนๆ ตามหัวข้ออย่างเป็นเหตุเป็นผล แทนที่จะเป็นการแบ่งแบบสุ่ม สามารถช่วยรักษาบริบทและเพิ่มความเกี่ยวข้องของผลการค้นหาได้ วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าอัลกอริธึมการค้นหาสามารถเข้าใจและดึงข้อมูลที่ครอบคลุมออกมาได้‍

2. ตัวแปลงคำค้นหา

การแปลงคำค้นหาก็สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการค้นหาได้เช่นกัน ยกตัวอย่างเช่น ตัวแปลงคำค้นหาสามารถปรับแต่งคำค้นหาที่คลุมเครือ เช่น "รายงานยอดขายล่าสุด" ให้เป็นคำค้นหาที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น "รายงานผลการดำเนินงานยอดขายไตรมาส 3 ปี 2023" การปรับปรุงนี้ช่วยให้ระบบเข้าใจเจตนาของผู้ใช้ได้ดีขึ้น และสามารถดึงผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้นอีกด้วย

3. การค้นหาข้อความ

การรวมวิธีการค้นหาข้อความแบบดั้งเดิมสามารถเสริม Vector Search ได้ เช่น การใช้การค้นหาแบบตรงกันสำหรับชื่อสินค้าในแคตตาล็อกอีคอมเมิร์ซ สามารถทำให้ผู้ใช้ค้นหารายการที่ต้องการได้อย่างแน่นอน วิธีนี้แก้ไขข้อจำกัดบางประการของ Vector Search โดยการจัดการกับคำที่แม่นยำและการจับคู่ที่ตรงกัน

4. Vector Search

แม้ว่า Vector Search จะมีข้อบกพร่อง แต่ก็ยังคงเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเมื่อใช้ร่วมกับวิธีอื่นๆ ตัวอย่างเช่น การรวม Vector Search เข้ากับการค้นหาข้อความในระบบสนับสนุนลูกค้า สามารถใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของแต่ละวิธี ทำให้มั่นใจได้ว่าทั้งเนื้อหาที่คล้ายกันในเชิงความหมายและการจับคู่ที่ตรงกันจะถูกดึงออกมา

5. โมเดลจัดอันดับ

โมเดลจัดอันดับสามารถปรับปรุงผลการค้นหาได้โดยการจัดเรียงลำดับใหม่ตามความเกี่ยวข้อง ยกตัวอย่างเช่น หลังจากดึงเอกสารที่เกี่ยวข้องกับคดีความทางกฎหมาย โมเดลจัดอันดับใหม่สามารถจัดลำดับความสำคัญของกฎหมายและบรรทัดฐานที่เกี่ยวข้องมากที่สุด ทำให้ผู้ใช้ได้รับข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุดเป็นอันดับแรก‍

6. การค้นหารายการด้วยตัวกรองแบบมีโครงสร้าง

สำหรับการค้นหารายการ ตัวกรองแบบมีโครงสร้างอย่างเช่น SQL Query และ Elasticsearch Filter Query มีประโยชน์มาก ยกตัวอย่างเช่น ระบบจัดการสินค้าคงคลังสามารถใช้ SQL Query เพื่อกรองสินค้าตามคุณลักษณะต่างๆ เช่น หมวดหมู่ ช่วงราคา และสินค้าที่มีอยู่ ตัวกรองเหล่านี้สามารถจัดการกับเกณฑ์การค้นหาที่ซับซ้อนและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ ทำให้เป็นองค์ประกอบสำคัญของระบบค้นหา RAG ที่ครอบคลุม‍

สรุป

‍ในขณะที่ Vector Search เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากเอกสาร แต่ก็มีข้อจำกัดที่สำคัญ โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมขององค์กรขนาดใหญ่ เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ จึงมีการรวมวิธีการค้นหาต่างๆ เข้าด้วยกันตามความเหมาะสม ซึ่งมีประโยชน์ดังนี้:

นอกจากนี้ยังมีเทคนิคที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การรวมการทำความสะอาดและแบ่งส่วนเอกสาร ตัวแปลงคำค้นหา ซึ่งช่วยทำความสะอาดเอกสารและข้อมูลที่เข้ามา ด้วยเทคนิคเหล่านี้ องค์กรสามารถสร้างระบบค้นหา RAG ที่แข็งแกร่ง ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเกี่ยวข้อง

โดยรวมแล้ว การใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของแต่ละวิธีการค้นหา และปรับใช้ให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะขององค์กร จะช่วยให้สามารถสร้างระบบ RAG ที่มีประสิทธิภาพสูง ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ และรับมือกับความท้าทายต่างๆ ในสภาพแวดล้อมขององค์กรได้เป็นอย่างดี การลงทุนในการพัฒนาระบบค้นหาที่ครอบคลุมและปรับแต่งได้ จะช่วยให้องค์กรได้รับประโยชน์อย่างมากในระยะยาว ทั้งในแง่ของประสิทธิภาพการทำงานและความพึงพอใจของผู้ใช้

ทาง Amity Solutions ก็มีบริการ Amity bots ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานเช่นกัน ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่