NEW
Font size
WorksheetsQuiz đầu giờ B4 lớp LLM
Total questions: 5
Worksheet time: 4mins
Mục tiêu chính của RAG trong hệ sinh thái LLM là gì?
Để LLM có thể tự học mà không cần dữ liệu mới
Để thay thế hoàn toàn các mô hình LLM truyền thống
Để giảm thiểu hoặc loại bỏ hiện tượng ảo giác (hallucination) và tăng tính cập nhật, chính xác cho câu trả lời
Để tăng tốc độ xử lý của LLM mà không ảnh hưởng đến chất lượng
Đâu là một trong những vấn đề của LLM đơn lẻ mà RAG giúp giải quyết?
Khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên kém
Tốc độ xử lý chậm
Không biết dữ liệu mới hoặc cập nhật (Knowledge Cutoff)
Chi phí vận hành cao
Trong quy trình RAG, giai đoạn "Retrieve" có nhiệm vụ gì?
Lấy ra đúng tài liệu hoặc đoạn văn bản liên quan đến câu hỏi
Đưa thông tin bổ sung (evidence/context) vào prompt
Xử lý và làm sạch dữ liệu đầu vào
Tạo ra câu trả lời cuối cùng
Giai đoạn 'Augment' trong RAG liên quan đến việc gì?
Đưa các đoạn văn bản tìm được vào prompt để cung cấp ngữ cảnh cho LLM
Đánh giá chất lượng của câu trả lời được tạo ra
Tìm kiếm tài liệu liên quan nhất
Tạo ra câu trả lời cuối cùng dựa trên prompt đã được bổ sung
Trường hợp nào sau đây KHÔNG được nên dùng RAG?
Trợ lý chính sách / tuân thủ
Trợ lý tri thức nội bộ
Tóm tắt văn bản dài
Trợ lý sản phẩm / hỗ trợ khách hàng
