---
title: "Retrieval-augmented generation (RAG) (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Prompt engineering"
  - "Category:Thai"
revision_id: 6398
wiki_created_at: 2026-09-07T00:03:49Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T00:03:49Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:13:44Z
---

# Retrieval-augmented generation (RAG) (TH)

**Retrieval-Augmented Generation (RAG)** (*ไทย: การสร้างข้อความเสริมด้วยการค้นคืนข้อมูล*) — คือวิธีการในสาขาปัญญาประดิษฐ์ ซึ่ง**โมเดลภาษาเชิงสร้างสรรค์** (**LLM**) ได้รับการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลภายนอกเพื่อเพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของคำตอบ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ ก่อนที่โมเดลจะสร้างคำตอบ มันจะทำการ**ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง** (เช่น ในฐานข้อมูลเอกสาร เว็บไซต์ หรือฐานข้อมูล) แล้วนำข้อมูลที่ค้นพบมาใช้ในการสร้างคำตอบ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-venturebeat-facebook-2)</sup> แนวทางนี้ช่วย**เสริม**ความรู้จากแหล่งข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน และช่วยเอาชนะข้อจำกัดของ LLM เองที่เกี่ยวกับความจุ "หน่วยความจำ" ที่จำกัดและข้อมูลที่ล้าสมัย<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-arxiv-survey-3)</sup> ระบบ RAG สามารถอ้างอิงเอกสารเฉพาะ (เช่น ในรูปแบบเชิงอรรถ) ในคำตอบที่สร้างขึ้น ซึ่งเพิ่มความโปร่งใสและช่วยให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบข้อเท็จจริงได้<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)</sup> ส่งผลให้ลดความเสี่ยงของการเกิด**ภาพหลอน** (hallucinations) — กรณีที่โมเดลให้ข้อมูลที่ไม่เป็นความจริงด้วยความมั่นใจ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-arxiv-survey-3)</sup> RAG ขยายฐานความรู้ของ LLM ให้มีขนาดแทบไม่จำกัด และช่วยให้โมเดลสามารถใช้ข้อมูลล่าสุดได้โดยไม่ต้องฝึกใหม่<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-pragmaticengineer-rag-4)</sup>

## ต้นกำเนิดและพัฒนาการของวิธีการ

แนวคิดการรวมการค้นหาข้อมูลกับการสร้างคำตอบอัตโนมัตินั้นเริ่มต้นขึ้นก่อนการถือกำเนิดของ LLM สมัยใหม่มานานแล้ว ตั้งแต่ช่วงทศวรรษที่ 1970 มีความพยายามสร้างระบบ**question-answering** ที่ค้นหาคำตอบในฐานข้อมูลข้อความตามคำถามที่กำหนด<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)</sup> ในช่วงทศวรรษที่ 1990 บริการเว็บ Ask Jeeves ได้เผยแพร่การค้นหาคำตอบในภาษาธรรมชาติ และในปี ค.ศ. 2011 ระบบ IBM Watson ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ AI โดยชนะรายการโทรทัศน์ Jeopardy! เหนือผู้เข้าร่วมที่เป็นมนุษย์<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)</sup>

ระยะพัฒนาการสมัยใหม่เชื่อมโยงกับการนำโมเดลภาษาเชิงนิวรัลมาใช้: **Retrieval-Augmented Generation** ในฐานะแนวทางเฉพาะถูกเสนอขึ้นในปี ค.ศ. 2020 โดยกลุ่มนักวิจัยจาก Facebook AI Research, University College London และหน่วยงานอื่นๆ ภายใต้การนำของ Patrick Lewis<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)</sup> ในงานวิจัยของพวกเขาซึ่งได้รับการตอบรับในงาน NeurIPS 2020 ได้อธิบายโมเดล RAG ซึ่งเป็นโมเดล seq2seq เชิงสร้างสรรค์ (เช่น BART) ที่มี**การเข้าถึงแบบแตกต่างได้** (differentiable access) ไปยังที่เก็บความรู้ภายนอก "แบบไม่ใช้พารามิเตอร์"<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-arxiv-original-5)</sup> ผู้เขียนใช้ Wikipedia ภาษาอังกฤษทั้งหมดเป็นฐานความรู้ภายนอก โดยแสดงในรูปแบบ**ดัชนีเวกเตอร์** (~21 ล้านส่วนของข้อความ) ซึ่งใช้สำหรับการค้นหาด้วยอัลกอริทึมนิวรัล**Dense Passage Retrieval**<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-arxiv-original-5)</sup> สำหรับคำถามที่เข้ามา โมเดล RAG จะดึงส่วนที่เหมาะสมที่สุดจากดัชนีและเพิ่มเข้าไปในบริบทของการสร้างคำตอบ กลไกนี้ทำให้บรรลุผลลัพธ์ระดับสูงสุด (state-of-the-art) ในงานที่มีฐานความรู้แบบเปิด เช่น ในการทดสอบ Natural Questions, WebQuestions และอื่นๆ<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-venturebeat-facebook-2)</sup> มีการสังเกตว่าคำตอบของโมเดล RAG มีความเฉพาะเจาะจงและถูกต้องตามข้อเท็จจริงมากกว่าแนวทางเชิงสร้างสรรค์ก่อนหน้า เนื่องจากการสังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ พร้อมกัน<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-venturebeat-facebook-2)</sup> ไม่นาน Facebook ได้เผยแพร่โค้ดต้นฉบับของ RAG อย่างเปิดเผย: โมเดลถูกรวมเข้ากับไลบรารี HuggingFace Transformers และชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทำให้นักพัฒนาสามารถนำ RAG ไปใช้ในโครงการของตนได้อย่างง่ายดาย<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-venturebeat-facebook-2)</sup> นับตั้งแต่ปี ค.ศ. 2020 วิธีการ RAG ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว — ตามคำกล่าวของผู้เขียน แม้ตัวย่อจะไม่ไพเราะ แต่แนวทางนี้ได้รับการแพร่หลายอย่างกว้างขวาง ก่อให้เกิดงานวิจัยหลายร้อยชิ้นและกลายเป็นรากฐานของบริการเชิงพาณิชย์มากมาย<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)</sup>

## หลักการทำงานของ RAG

แผนผังหลักการของ Retrieval-Augmented Generation: โมดูลค้นหา (ซ้าย) ดึงเอกสารที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้ หลังจากนั้นโมเดลเชิงสร้างสรรค์ (ขวา) สร้างคำตอบโดยอิงจากคำถามของผู้ใช้โดยคำนึงถึงข้อมูลที่ค้นพบ<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-exxact-blog-6)</sup> แนวทางนี้ช่วยให้ LLM อาศัย**ข้อมูลภายนอกที่เป็นปัจจุบัน**ในการสร้างคำตอบ แผนภาพแสดงให้เห็นว่าคำถามของผู้ใช้ถูกแปลงเป็นเวกเตอร์และใช้สำหรับค้นหาส่วนข้อความที่คล้ายกัน จากนั้นนำมาเชื่อมต่อกับบริบทของโมเดล "ขยาย" ความรู้และเพิ่มความแม่นยำของคำตอบ

ระบบ RAG โดยทั่วไปประกอบด้วยสองส่วนหลัก: **โมดูลค้นหา** (retriever) และ**โมดูลสร้างคำตอบ** (generator)<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-exxact-blog-6)</sup> ในขั้นตอนการเตรียมการ จะสร้าง**ดัชนีเวกเตอร์**ของฐานความรู้: เอกสาร (ข้อความ) ทั้งหมดถูกแบ่งเป็นส่วนๆ และแปลงโดยโมเดล**embedding**เป็นเวกเตอร์ตัวเลข ซึ่งเก็บไว้ในฐานข้อมูลเฉพาะทางสำหรับการค้นหาในภายหลัง<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-exxact-blog-6)</sup> เมื่อได้รับคำถามจากผู้ใช้ โมเดล embedding เดียวกันจะเข้ารหัสคำถามเป็นเวกเตอร์ จากนั้นจะค้นหา**เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด**ในปริภูมิเวกเตอร์ — เลือก top K ส่วนที่คล้ายที่สุดจากดัชนีความรู้ (เช่น K = 5)<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-exxact-blog-6)</sup> ส่วนเหล่านี้ถือเป็นบริบทภายนอกที่มีข้อเท็จจริงที่น่าจะเกี่ยวข้องกับหัวข้อของคำถาม

ในขั้นตอนถัดไป บริบทที่สร้างขึ้นจะถูกนำไปใช้โดยโมเดลเชิงสร้างสรรค์ คำถามเดิมพร้อมกับส่วนข้อความที่ค้นพบจะถูกป้อนให้กับ LLM (เช่น transformer แบบ seq2seq หรือโมเดลที่เน้นคำสั่ง) เพื่อ**สร้างคำตอบสุดท้าย**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-venturebeat-facebook-2)</sup> โมเดลภาษาจึงอ้างอิงไม่เพียงแค่ความรู้ที่เรียนรู้มา (แบบพารามิเตอร์) แต่ยังรวมถึงข้อมูลภายนอกที่ได้รับด้วย ในการใช้งาน RAG ต้นฉบับ บทบาทของ generator คือโมเดล BART ที่ผ่านการฝึกล่วงหน้า ส่วน "หน่วยความจำ" ภายนอกแสดงด้วยคอลเลกชัน Wikipedia ที่ทำดัชนีด้วยวิธี DPR<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-arxiv-original-5)</sup>

### Fusion - แนวทางการรวมความรู้

คุณลักษณะสำคัญของ RAG คือวิธีที่โมเดลรวมข้อมูลจากเอกสารที่ค้นพบหลายรายการ ต่างจากการต่อข้อความทั้งหมดเข้าด้วยกันง่ายๆ RAG ใช้แนวทางที่เรียกว่า **late fusion** («การรวมผลลัพธ์แบบล่าช้า») — โมเดลเชิงสร้างสรรค์ประมวลผลแต่ละส่วนจาก K ส่วนที่ได้รับแบบขนาน และสร้างคำตอบสมมุติพร้อมคะแนนความมั่นใจสำหรับแต่ละส่วน จากนั้นรวมตัวเลือกเหล่านี้เป็นผลลัพธ์สุดท้าย<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-venturebeat-facebook-2)</sup> วิธีนี้ช่วยให้ RAG สังเคราะห์คำตอบแม้ในกรณีที่ไม่มีแหล่งข้อมูลใดแหล่งเดียวที่มีคำตอบตรงๆ และครบถ้วนสำหรับคำถาม ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลที่จำเป็นกระจายอยู่ในบทความต่างๆ โมเดลสามารถรวม "เบาะแส" จากเอกสารหลายรายการเป็นคำตอบเดียวได้<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-venturebeat-facebook-2)</sup> (มีการสังเกตว่าการเพิ่มจำนวนเอกสารที่ใช้มักจะเพิ่มความครอบคลุมของคำตอบโดยแลกกับการสูญเสียความสอดคล้องของข้อความเล็กน้อย<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-arxiv-original-pdf-7)</sup>)

### รูปแบบการใช้งาน

ในงานวิจัยต้นฉบับปี ค.ศ. 2020 มีการเสนอสองรูปแบบของสถาปัตยกรรม RAG<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-exxact-blog-6)</sup> ในโหมด **RAG-Sequence** โมเดลเชิงสร้างสรรค์ได้รับชุดเอกสารที่ค้นพบที่ตายตัวและใช้เพื่อสร้างคำตอบทั้งหมดในคราวเดียว ในโหมด **RAG-Token** ในทางกลับกัน อนุญาตให้มีการอัปเดตแบบไดนามิก: ในแต่ละขั้นตอนของการสร้าง token ถัดไป โมเดลสามารถทำการค้นหาใหม่และโหลดส่วนข้อความเพิ่มเติมหากจำเป็นเพื่อปรับแต่งคำตอบ ทั้งสองแนวทางแสดงระดับคุณภาพสูงที่ใกล้เคียงกัน RAG-Sequence นั้นง่ายและเร็วกว่า ในขณะที่ RAG-Token ในทางทฤษฎีช่วยให้พิจารณาข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้นในคำตอบที่ยาว<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-exxact-blog-6)</sup>

## ข้อดีของ RAG

- **ความทันสมัยและความถูกต้องตามข้อเท็จจริง** การเชื่อมต่อกับข้อมูลภายนอกช่วยให้ LLM ให้คำตอบที่แม่นยำและมีเหตุผลมากขึ้นโดยอิงจากข้อมูลจริง ไม่ใช่เพียงแค่พารามิเตอร์ของโมเดล ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของข้อมูลที่ล้าสมัยหรือเป็นเรื่องแต่งในคำตอบของโมเดลได้อย่างมีนัยสำคัญ<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-arxiv-survey-3)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)</sup> ต่างจากโมเดลที่มี "ภาพตัดขวางของความรู้" ที่ตายตัว RAG สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับเหตุการณ์หรือข้อเท็จจริงที่เกิดขึ้นหลังจากการฝึกโมเดลเสร็จสิ้น — ด้วยการเข้าถึงแหล่งข้อมูลใหม่ล่าสุด<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-pragmaticengineer-rag-4)</sup>
- **ความโปร่งใสและความไว้วางใจของผู้ใช้** ระบบ RAG สามารถให้**ลิงก์**ไปยังแหล่งข้อมูล (เช่น บทความ รายงาน หรือฐานข้อมูล) ที่เป็นพื้นฐานของคำตอบ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)</sup> โดยพื้นฐานแล้ว โมเดลจัดรูปแบบคำตอบคล้ายกับงานวิชาการที่มีเชิงอรรถ ซึ่งช่วยให้สามารถตรวจสอบความน่าเชื่อถือของแต่ละข้อเท็จจริงได้ การมีแหล่งที่มาที่อ้างอิงได้ช่วยเพิ่มความไว้วางใจจากผู้ใช้และอำนวยความสะดวกในการ**ตรวจสอบ**ข้อมูลที่ได้รับ
- **การปรับเฉพาะสำหรับสาขาเฉพาะ** Retrieval-augmentation ช่วยให้ปรับการทำงานของโมเดลให้เหมาะกับ**สาขาความรู้เฉพาะ**ได้ค่อนข้างง่ายโดยไม่ต้องเปลี่ยนโมเดลภาษาเอง เพียงพอที่จะให้ LLM มีฐานความรู้เฉพาะทางในหัวข้อที่ต้องการ ไม่ว่าจะเป็นบทความทางการแพทย์ เอกสารทางกฎหมาย หรือคู่มือทางเทคนิคของบริษัท โมเดลซึ่งยังคงเป็นโมเดลทั่วไปตามพารามิเตอร์ของมัน จะเริ่มทำหน้าที่เป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้น เนื่องจากดึงข้อเท็จจริงจาก dataset ที่คัดเลือกมา<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-pragmaticengineer-rag-4)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-brightdata-blog-8)</sup> ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วยทางกฎหมายที่ใช้ RAG สามารถจำกัดขอบเขตการค้นหาไว้ที่คลังเอกสารภายใต้เขตอำนาจศาลเดียว (กฎหมายของประเทศเฉพาะ) รับประกันว่าคำตอบจะสอดคล้องกับกฎหมายนั้นโดยเฉพาะ<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-brightdata-blog-8)</sup>
- **ความยืดหยุ่นและความสามารถในการอัปเดตความรู้** ในโมเดลแบบดั้งเดิม การเพิ่มความรู้ใหม่หรือแก้ไขข้อเท็จจริงที่ผิดพลาดจำเป็นต้องทำการฝึกใหม่ (fine-tuning) บน dataset ที่ขยายแล้ว ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงทั้งด้านเวลาและทรัพยากร RAG แก้ปัญหานี้: เพื่อ**อัปเดตความรู้**ของโมเดล ก็เพียงพอแค่อัปเดตฐานข้อมูลภายนอกหรือเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม และโมเดลจะเริ่มใช้ข้อมูลใหม่ทันที<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-venturebeat-facebook-2)</sup> ซึ่งช่วยให้รักษาความทันสมัยของระบบได้อย่างง่ายดาย — ในทางปฏิบัติ ข้อมูลสามารถ "แทนที่แบบร้อน" ได้แม้กระทั่งแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องหยุดการทำงานของโมเดล<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)</sup>
- **ประสิทธิภาพและการประหยัดทรัพยากร** แนวทาง RAG มักจะปฏิบัติได้จริงมากกว่าการฝึกโมเดลขนาดใหญ่มากที่พยายามครอบคลุมข้อมูลทั้งหมดในพารามิเตอร์ของมัน การรวมการค้นหาเข้าไปช่วยให้บรรลุผลลัพธ์ที่เทียบเคียงได้กับโมเดลขนาดปานกลาง โดยไม่พยายามจดจำข้อเท็จจริงทั้งหมดภายในเครือข่ายนิวรัล<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-exxact-blog-6)</sup> นอกจากนี้ การนำ RAG pipeline ไปใช้นั้นค่อนข้างไม่ซับซ้อน: มีเครื่องมือสำเร็จรูป (frameworks, ไลบรารี) และนักพัฒนาแสดงให้เห็นว่าต้นแบบ RAG เบื้องต้นสามารถสร้างได้ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)</sup> ด้วยเหตุนี้ RAG จึงลดต้นทุนรวมของการนำ AI ไปใช้: แทนที่จะฝึกโมเดลใหม่สำหรับแต่ละงาน ก็เพียงพอแค่กำหนดค่ากลไกการค้นหาและจัดเตรียมข้อมูลที่เหมาะสม

## ปัญหาและข้อจำกัดของ RAG

แม้จะมีข้อดีที่ชัดเจน Retrieval-Augmented Generation ก็รับข้อจำกัดทั้งจากส่วนประกอบการค้นหาและจาก LLM เอง<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-arxiv-failure-points-9)</sup> ด้านล่างนี้คือปัญหาหลักที่มีอยู่ในระบบ RAG:

- **การพึ่งพาคุณภาพของการค้นหา** คำตอบที่ได้รับจะถูกต้องในระดับที่ข้อมูลที่ดึงมานั้นมีความเกี่ยวข้องและน่าเชื่อถือเท่านั้น หากโมดูลค้นหาส่งคืนเอกสารที่ไม่เกี่ยวข้องกับคำถามหรือมีข้อผิดพลาด โมเดลเชิงสร้างสรรค์จะไม่สามารถ "แก้ไข" ข้อเท็จจริงเหล่านั้นได้ — มันจะสร้างคำตอบโดยอิงจากข้อมูลเหล่านั้น<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-brightdata-blog-8)</sup> ดังนั้น คุณภาพและความทันสมัยของฐานความรู้ภายนอกจึงกำหนดความแม่นยำของ RAG โดยตรง จำเป็นต้องอัปเดตดัชนีและปรับอัลกอริทึมการจัดอันดับอย่างสม่ำเสมอเพื่อให้การแสดงผลเอกสารยังคงมีความเกี่ยวข้อง
- **ความซับซ้อนสูงและการใช้ทรัพยากรมาก** ระบบ RAG ต้องการไม่เพียงแค่ LLM เอง แต่ยังรวมถึงโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการค้นหา: การจัดเก็บและอัปเดตฐานข้อมูลขนาดใหญ่ การทำดัชนี เวลาในการประมวลผลคำถาม ทั้งหมดนี้เพิ่มต้นทุนการคำนวณและอาจลดความเร็วในการตอบสนองเมื่อเทียบกับการใช้เพียงโมเดลภาษาเดียว<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-brightdata-blog-8)</sup> ในกรณีที่เลวร้ายที่สุด ความล่าช้าในขั้นตอนการค้นหาหรือการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากจะทำให้ระบบช้าลง ในทางปฏิบัติจำเป็นต้องสมดุลระหว่างคุณภาพของคำตอบและประสิทธิภาพ โดยปรับปรุง pipeline (เช่น จำกัดขนาดฐานความรู้หรือความลึกของการค้นหาเพื่อรักษาเวลาตอบสนองให้อยู่ในขอบเขตปกติ)
- **ข้อกำหนดด้านข้อมูลและการสนับสนุน** เพื่อให้ RAG ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องมีข้อมูลภายนอกที่**มีคุณภาพ มีโครงสร้าง และเข้าถึงได้** โมเดลค้นหาอาจมีปัญหาในการค้นหาข้อมูลที่มีประโยชน์หากฐานความรู้ภายนอกมีการจัดระเบียบไม่ดีหรือมีสัญญาณรบกวน<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-brightdata-blog-8)</sup> นอกจากนี้ ข้อมูลที่จำเป็นไม่ใช่ทุกครั้งที่จะเปิดเผยหรือราคาถูก: บริษัทต้องสร้างและดูแลรักษา**knowledge bases** ของตนเอง ซึ่งสร้างค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมและต้องการความพยายามในการปรับปรุงข้อมูล (เช่น การเพิ่มเอกสารใหม่ การลบข้อมูลที่ล้าสมัย) จุดอ่อนของ RAG คือการพึ่งพาการดูแลรักษาฐานความรู้ให้ทันสมัยอยู่เสมอ
- **ความไม่สามารถขจัดข้อผิดพลาดบางอย่างของ LLM** แม้ RAG จะลดจำนวนการสร้างข้อมูลเท็จอย่างมีนัยสำคัญ แต่ไม่สามารถขจัด**คำตอบที่ผิดพลาด**ได้ทั้งหมดเสมอไป<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-arxiv-failure-points-9)</sup> โมเดลเชิงสร้างสรรค์ยังคงอาจเกิดข้อผิดพลาดเชิงตรรกะหรือสรุปข้อมูลอย่างไม่ถูกต้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากบริบทที่ให้มาไม่ครบถ้วนหรือขัดแย้งกัน<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-arxiv-failure-points-9)</sup> ในทางปฏิบัติ RAG เปลี่ยนโฟกัสของข้อผิดพลาด: แทนที่จะเป็นข้อเท็จจริงที่แต่งขึ้นอย่างชัดเจน («ภาพหลอน») มักพบ**ข้อผิดพลาดในการรวมความรู้**แทน — เช่น โมเดลอาจพลาดส่วนสำคัญหรือเชื่อมโยงแหล่งข้อมูลต่างๆ ไม่ถูกต้อง ดังนั้นในการใช้งานที่มีความรับผิดชอบสูง (การแพทย์ กฎหมาย) ยังคงต้องการการมีส่วนร่วมของมนุษย์เพื่อตรวจสอบและแก้ไขคำตอบของระบบ

## การประยุกต์ใช้ RAG

วิธีการ Retrieval-Augmented Generation ถูกนำไปประยุกต์ใช้ในสถานการณ์มากมายที่เกี่ยวข้องกับการดึงและใช้ประโยชน์จากความรู้ ด้านล่างนี้คือสาขาหลักที่ RAG แสดงให้เห็นประโยชน์มากที่สุด:

- **ระบบถามตอบ**และ**แชทบอท** RAG ช่วยให้สามารถสร้าง**ผู้ช่วยเสมือน**และแชทบอทที่ตอบคำถามผู้ใช้ด้วยความแม่นยำสูงและสามารถให้ลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลได้ ในด้านการสนับสนุนลูกค้า บอทดังกล่าวเข้าถึงฐานความรู้ภายในของบริษัท (FAQ บทความอ้างอิง) และให้คำตอบทันทีสำหรับคำถามของลูกค้า ลดภาระงานของพนักงาน<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-brightdata-blog-8)</sup> ต่างจากระบบ FAQ แบบดั้งเดิม บอท RAG ตอบสนองด้วยภาษาธรรมชาติ แต่ "สนับสนุน" ด้วยข้อมูลที่เป็นปัจจุบันและเฉพาะเจาะจงกับปัญหาของผู้ใช้
- **การแพทย์**และ**การดูแลสุขภาพ** โมเดลเชิงสร้างสรรค์ที่เสริมด้วยฐานข้อมูลทางการแพทย์เฉพาะทาง (บทความวิทยาศาสตร์ โปรโตคอลทางคลินิก คู่มืออ้างอิง) สามารถทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยอัจฉริยะสำหรับแพทย์หรือผู้ป่วย ตัวอย่างเช่น ระบบสามารถตอบคำถามเกี่ยวกับการวินิจฉัยที่หายากโดยค้นหางานวิจัยล่าสุดในหัวข้อนั้นจากวรรณกรรมทางการแพทย์<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-brightdata-blog-8)</sup> ข้อดีสำคัญของ RAG ในการแพทย์คือความสามารถในการอ้างอิงแหล่งข้อมูลหลัก (เช่น ผลการทดลองทางคลินิก) ซึ่งจำเป็นสำหรับความไว้วางใจจากแพทย์ ระบบดังกล่าวถูกนำไปใช้เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ การตรวจสอบอาการ การศึกษาของนักศึกษาแพทย์ และอื่นๆ โดยให้การเข้าถึงความรู้ทางการแพทย์ล่าสุด
- **กฎหมาย**และ**การเงิน** ในการปฏิบัติทางกฎหมายและการวิเคราะห์ทางการเงิน ความแม่นยำและความสามารถในการตรวจสอบของข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่ง ระบบ RAG สามารถช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญค้นหาข้อมูลที่จำเป็นได้อย่างรวดเร็ว: ตัวอย่างเช่น ทนายความโดยใช้โมเดลจะค้นหาและอ้างอิงคำพิพากษาตามบรรทัดฐานหรือข้อกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับคดีปัจจุบัน ในขณะที่นักวิเคราะห์การเงินจะรับบทคัดย่อจากรายงานเศรษฐกิจล่าสุดหรือข่าวตลาดได้อย่างรวดเร็ว<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-brightdata-blog-8)</sup> ในเวลาเดียวกัน คำตอบแต่ละข้อของโมเดลอาจมีลิงก์ไปยังเอกสารเฉพาะ (กฎหมาย รายงาน บทความ) ซึ่งสอดคล้องกับมาตรฐานของอุตสาหกรรมและอำนวยความสะดวกในการทำงานด้วยตนเองในภายหลังของผู้เชี่ยวชาญ
- **การวิจัยทางวิทยาศาสตร์**และ**การสร้างเนื้อหา** นักข่าว นักวิจัย และนักเขียนสามารถใช้ RAG เพื่อเร่งการ**ค้นหาข้อเท็จจริงและแหล่งข้อมูล**ในการเตรียมเนื้อหา ตัวอย่างเช่น โมเดลสามารถ "รวบรวม" ข้อมูลจากสิ่งพิมพ์ที่น่าเชื่อถือหลายรายการตามคำขอ และด้วยเหตุนี้จึงลดเวลาในการตรวจสอบข้อเท็จจริงและการเลือกคำพูดได้อย่างมีนัยสำคัญ<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-brightdata-blog-8)</sup> ผู้ช่วยวิจัยที่ใช้ RAG จะดึงลิงก์ไปยังงานที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ ข้อมูลจากฐานข้อมูลเปิด (เช่น สถิติจากรายงานระหว่างประเทศ) และแม้กระทั่งฉบับร่างการแปล ช่วยให้ผู้เขียนมุ่งเน้นไปที่ส่วนการวิเคราะห์ของงาน เครื่องมือดังกล่าวพบการประยุกต์ใช้ในสื่อ วงการวิชาการ การเตรียมการทบทวนวรรณกรรม และอื่นๆ
- **ความรู้ขององค์กร**และ**การค้นหาตามเอกสาร** ในหลายองค์กร ปริมาณข้อมูลที่มีค่าจำนวนมากถูกจัดเก็บในรูปแบบเอกสารข้อความ: ระเบียบข้อบังคับ คู่มือ รายงาน การติดต่อสื่อสาร ไฟล์บันทึก RAG ให้วิธีการ**ค้นหาแบบโต้ตอบ**ในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างดังกล่าวโดยใช้ภาษาธรรมชาติ พนักงานสามารถถามคำถาม («นโยบายการลาสำหรับพนักงานทางไกลระบุอะไรไว้บ้าง?») — และโมเดลจะค้นหาส่วนที่จำเป็นของเอกสารภายใน อ้างอิง และสรุปคำตอบ<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)</sup> ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน: พนักงานใหม่ค้นหาคำตอบได้เร็วขึ้น ฝ่ายสนับสนุนได้รับเครื่องมือสำหรับการค้นหาในฐานข้อมูลเหตุการณ์อย่างรวดเร็ว และฝ่ายบริหารได้รับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลข้อความที่สะสมมา บริษัท IT ขนาดใหญ่ได้นำแนวทาง RAG ไปใช้แล้วในโซลูชันองค์กร: เทคโนโลยีจาก Microsoft, Google, IBM, AWS และอื่นๆ รวม LLM เข้ากับการค้นหาข้อมูลขององค์กร<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-nvidia-blog-1)</sup>

## แนวโน้มและการวิจัยเพิ่มเติม

วิธีการ Retrieval-Augmented Generation กำลังพัฒนาอย่างแข็งขัน และในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าคาดว่าจะมีการขยายความสามารถเพิ่มเติม ทิศทางหนึ่งคือ**Multimodal RAG** ซึ่งข้อมูลภายนอกอาจเป็นไม่เพียงแค่ข้อความ แต่ยังรวมถึงรูปภาพ เสียง/วิดีโอ หรือแม้แต่ข้อมูลจากเซนเซอร์ การทดลองแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการรวมโมเดลภาษากับการค้นหาในฐานข้อมูลภาพ ซึ่งช่วยให้ตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาของรูปภาพหรือวิดีโอโดยอาศัยคำอธิบายและข้อความที่เกี่ยวข้อง<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-venturebeat-facebook-2)</sup> ทิศทางสำคัญอีกอย่างคือการใช้**แหล่งความรู้หลายแหล่งพร้อมกัน**: ระบบ RAG ในอนาคตจะสามารถรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลต่างๆ (เช่น Wikipedia สารานุกรมเฉพาะทาง บันทึกส่วนตัวของผู้ใช้) และสังเคราะห์คำตอบโดยคำนึงถึงข้อมูลที่หลากหลายเหล่านี้ทั้งหมด<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-venturebeat-facebook-2)</sup>

นักวิจัยยังเผชิญกับความท้าทายในการเพิ่มความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของ RAG จำเป็นต้องลดความเสี่ยงของการแพร่กระจายอคติและข้อผิดพลาดที่อาจมีอยู่ในข้อมูลภายนอก และรับประกันความสอดคล้องของคำตอบ ทีมนักพัฒนาของ RAG ต้นฉบับได้ดำเนินการในทิศทางนี้แล้ว — ตัวอย่างเช่น โดยจำกัดฐานความรู้เริ่มต้นไว้เพียงบทความ Wikipedia เท่านั้นในฐานะแหล่งข้อมูลที่ค่อนข้างได้รับการตรวจสอบและเป็นกลาง<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-venturebeat-facebook-2)</sup> ในอนาคตมีแผนที่จะสร้างตัวกรองพิเศษและวิธีการคัดเลือกเอกสารเพื่อให้โมเดลได้รับบริบทที่มีคุณภาพอย่างแน่นอน นอกจากนี้ การวิจัยมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงกลไกการค้นหาเอง: มีการพัฒนาอัลกอริทึม**การจัดอันดับ**และ**การทำดัชนีเชิงความหมาย**ใหม่ๆ ที่สามารถเข้าใจคำถามและค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น แม้กระทั่งสำหรับคำถามที่ซับซ้อนหรือคลุมเครือ

สุดท้าย ความสนใจที่น่าสนใจคือการรวม RAG เข้ากับกระบวนการฝึกโมเดลภาษาอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ขณะนี้กำลังปรากฏแนวทางที่กลไก retrieval ถูกใช้ไม่เพียงแค่ในขั้นตอนการอนุมาน แต่ยังในระหว่างการฝึกล่วงหน้าหรือการปรับแต่งละเอียด (fine-tuning) ของ LLM<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-wikipedia-ru-rag-10)</sup> ซึ่งอาจเพิ่มความถูกต้องตามข้อเท็จจริงของโมเดลและลดการพึ่งพาความรู้ที่บันทึกไว้แบบคงที่ในน้ำหนักได้มากยิ่งขึ้น ตามการทบทวนที่เผยแพร่ในปี ค.ศ. 2024 ชุมชนเห็นโอกาสอันยิ่งใหญ่ในการพัฒนาระบบนิเวศของ RAG: ตั้งแต่การปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐาน (การเร่งการค้นหา การลดต้นทุนหน่วยความจำ) ไปจนถึงการสร้าง benchmark มาตรฐานสำหรับประเมินคุณภาพของระบบ RAG<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_note-arxiv-survey-3)</sup> ทั้งหมดนี้มีเป้าหมายเพื่อทำให้โมเดลเชิงสร้างสรรค์มีความแม่นยำ เอนกประสงค์ และปลอดภัยมากขึ้นเมื่อทำงานกับความรู้ภายนอกที่อัปเดตอย่างต่อเนื่อง ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญบนเส้นทางสู่ปัญญาประดิษฐ์ที่น่าเชื่อถือในรุ่นถัดไป

## ลิงก์อ้างอิง

- Retrieval-Augmented Generation (RAG) คืออะไร — บล็อก NVIDIA
- Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey — การทบทวนทางวิทยาศาสตร์บน arXiv
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks — บทความต้นฉบับเกี่ยวกับ RAG
- RAG คืออะไร? การประยุกต์ใช้ ข้อจำกัด และความท้าทาย — บล็อก Bright Data

## เอกสารอ้างอิง

- Lewis, P. et al. (2020). *Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks*. arXiv:2005.11401.
- Karpukhin, V. et al. (2020). *Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering*. arXiv:2004.04906.
- Guu, K. et al. (2020). *REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training*. arXiv:2002.08909.
- Qu, Y. et al. (2020). *RocketQA: An Optimized Training Approach to Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering*. arXiv:2010.08191.
- Izacard, G.; Grave, E. (2021). *Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open Domain Question Answering*. arXiv:2007.01282.
- Borgeaud, S. et al. (2022). *Improving Language Models by Retrieving from Trillions of Tokens*. arXiv:2112.04426.
- Wei, J. et al. (2022). *Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models*. arXiv:2201.11903.
- Wang, X. et al. (2022). *Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models*. arXiv:2203.11171.
- Kojima, T. et al. (2022). *Large Language Models are Zero-Shot Reasoners*. arXiv:2205.11916.
- Yao, S. et al. (2022). *ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models*. arXiv:2210.03629.
- Mialon, G. et al. (2023). *Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey*. arXiv:2312.10997.
- Madaan, A. et al. (2023). *Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback*. arXiv:2303.17651.
- Yang, Z. et al. (2023). *Re-ViLM: Retrieval-Augmented Visual Language Model for Zero and Few-Shot Image Captioning*. arXiv:2302.04858.
- Barnett, S. et al. (2024). *Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System*. arXiv:2401.05856.
- Wang, Y. et al. (2024). *Self-Instruct: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions*. arXiv:2212.10560.
- Han, H. et al. (2025). *Retrieval-Augmented Generation with Graphs (GraphRAG)*. arXiv:2501.00309.

## หมายเหตุ

1.  <span id="cite_note-nvidia-blog-1">↑ <sup>[1.00](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-0)</sup> <sup>[1.01](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-1)</sup> <sup>[1.02](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-2)</sup> <sup>[1.03](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-3)</sup> <sup>[1.04](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-4)</sup> <sup>[1.05](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-5)</sup> <sup>[1.06](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-6)</sup> <sup>[1.07](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-7)</sup> <sup>[1.08](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-8)</sup> <sup>[1.09](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-9)</sup> <sup>[1.10](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-10)</sup> <sup>[1.11](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-11)</sup> <sup>[1.12](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-nvidia-blog_1-12)</sup> «What Is Retrieval-Augmented Generation aka RAG». *NVIDIA Blogs*. <a href="https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-venturebeat-facebook-2">↑ <sup>[2.00](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-venturebeat-facebook_2-0)</sup> <sup>[2.01](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-venturebeat-facebook_2-1)</sup> <sup>[2.02](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-venturebeat-facebook_2-2)</sup> <sup>[2.03](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-venturebeat-facebook_2-3)</sup> <sup>[2.04](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-venturebeat-facebook_2-4)</sup> <sup>[2.05](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-venturebeat-facebook_2-5)</sup> <sup>[2.06](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-venturebeat-facebook_2-6)</sup> <sup>[2.07](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-venturebeat-facebook_2-7)</sup> <sup>[2.08](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-venturebeat-facebook_2-8)</sup> <sup>[2.09](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-venturebeat-facebook_2-9)</sup> <sup>[2.10](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-venturebeat-facebook_2-10)</sup> «Facebook open-sources RAG, an AI model that retrieves documents to answer questions». *VentureBeat*. <a href="https://venturebeat.com/ai/facebook-open-sources-rag-an-ai-model-that-retrieves-documents-to-answer-questions/" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-arxiv-survey-3">↑ <sup>[3.0](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-arxiv-survey_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-arxiv-survey_3-1)</sup> <sup>[3.2](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-arxiv-survey_3-2)</sup> <sup>[3.3](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-arxiv-survey_3-3)</sup> Mialon, Grégoire et al. «Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey». *arXiv*. <a href="https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2312.10997" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-pragmaticengineer-rag-4">↑ <sup>[4.0](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-pragmaticengineer-rag_4-0)</sup> <sup>[4.1](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-pragmaticengineer-rag_4-1)</sup> <sup>[4.2](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-pragmaticengineer-rag_4-2)</sup> «Applied AI Software Engineering: RAG». *Pragmatic Engineer*. <a href="https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/rag" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-arxiv-original-5">↑ <sup>[5.0](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-arxiv-original_5-0)</sup> <sup>[5.1](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-arxiv-original_5-1)</sup> <sup>[5.2](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-arxiv-original_5-2)</sup> Lewis, Patrick et al. «Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2005.11401" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-exxact-blog-6">↑ <sup>[6.0](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-exxact-blog_6-0)</sup> <sup>[6.1](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-exxact-blog_6-1)</sup> <sup>[6.2](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-exxact-blog_6-2)</sup> <sup>[6.3](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-exxact-blog_6-3)</sup> <sup>[6.4](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-exxact-blog_6-4)</sup> <sup>[6.5](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-exxact-blog_6-5)</sup> <sup>[6.6](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-exxact-blog_6-6)</sup> «How RAG Makes LLMs Smarter». *Exxact Blog*. <a href="https://www.exxactcorp.com/blog/deep-learning/how-retrieval-augment-generation-makes-llms-smarter-than-before" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-arxiv-original-pdf-7">[↑](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-arxiv-original-pdf_7-0) «Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/pdf/2005.11401" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>
8.  <span id="cite_note-brightdata-blog-8">↑ <sup>[8.0](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-brightdata-blog_8-0)</sup> <sup>[8.1](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-brightdata-blog_8-1)</sup> <sup>[8.2](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-brightdata-blog_8-2)</sup> <sup>[8.3](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-brightdata-blog_8-3)</sup> <sup>[8.4](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-brightdata-blog_8-4)</sup> <sup>[8.5](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-brightdata-blog_8-5)</sup> <sup>[8.6](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-brightdata-blog_8-6)</sup> <sup>[8.7](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-brightdata-blog_8-7)</sup> <sup>[8.8](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-brightdata-blog_8-8)</sup> «What Is RAG? Use Cases, Limitations, and Challenges». *Bright Data Blog*. <a href="https://brightdata.com/blog/web-data/rag-explained" class="external autonumber" rel="nofollow">[8]</a></span>
9.  <span id="cite_note-arxiv-failure-points-9">↑ <sup>[9.0](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-arxiv-failure-points_9-0)</sup> <sup>[9.1](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-arxiv-failure-points_9-1)</sup> <sup>[9.2](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-arxiv-failure-points_9-2)</sup> Lewis, Patrick et al. «Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/html/2401.05856v1" class="external autonumber" rel="nofollow">[9]</a></span>
10. <span id="cite_note-wikipedia-ru-rag-10">[↑](https://systems-analysis.info/int/Retrieval-augmented_generation_(RAG)_(TH)#cite_ref-wikipedia-ru-rag_10-0) «Генерация, дополненная поиском». *Википедия*. <a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC" class="external autonumber" rel="nofollow">[10]</a></span>