Nhảy đến nội dung chính

Fine-Tuning trong hệ thống RAG

Fine-tuning đóng vai trò rất quan trọng trong việc nâng cao chất lượng của hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation). Dưới đây là cách ứng dụng Fine-Tuning cho từng phần trong hệ thống RAG, kèm theo ví dụ và hướng dẫn triển khai.

Tổng quan về hệ thống RAG

Một hệ thống RAG gồm 2 thành phần chính:

  1. Retriever: Truy xuất các đoạn văn bản liên quan từ kho dữ liệu.

  2. Generator (LLM): Sinh câu trả lời dựa trên văn bản đã truy xuất.

Fine-tuning có thể được áp dụng cho retriever, generator, hoặc cả hai để cải thiện độ chính xác và tính hữu ích của câu trả lời.

1. Fine-Tuning Retriever

Mục tiêu:

  • Giúp retriever tìm đúng các đoạn văn bản liên quan hơn đến câu hỏi của người dùng.

Cách làm:

  • Sử dụng các cặp dữ liệu query <-> relevant passage.

  • Huấn luyện mô hình bi-encoder (ví dụ: sentence-transformers) để embedding câu hỏi và tài liệu gần nhau trong không gian vector.

Công cụ:

  • sentence-transformers (Hugging Face)

  • Datasets: Haystack, BEIR, custom Q&A pairs

Ví dụ:
from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample, losses
from torch.utils.data import DataLoader

train_examples = [
    InputExample(texts=["What is the capital of France?", "Paris is the capital of France."]),
    ...
]
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
train_dataloader = DataLoader(train_examples, batch_size=16)
train_loss = losses.MultipleNegativesRankingLoss(model)

model.fit(train_objectives=[(train_dataloader, train_loss)], epochs=1)

2. Fine-Tuning Generator (LLM)

Mục tiêu:

  • Giúp LLM sinh ra câu trả lời chính xác hơn dựa trên context truy xuất được.

Cách làm:

  • Sử dụng tập dữ liệu gồm: context, question, và answer.

  • Fine-tune LLM như T5, GPT-2, Mistral, LLaMA trên các cặp input: context + question → output: answer.

Công cụ:

  • Hugging Face Transformers

  • PEFT / LoRA / QLoRA để fine-tune mô hình lớn nhẹ hơn

Ví dụ:
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration, Trainer, TrainingArguments

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")

def preprocess(example):
    input_text = f"question: {example['question']} context: {example['context']}"
    target_text = example["answer"]
    return tokenizer(input_text, truncation=True, padding="max_length", max_length=512), \
           tokenizer(target_text, truncation=True, padding="max_length", max_length=64)

# Sử dụng Trainer API để fine-tune

3. Fine-Tuning kết hợp Retriever + Generator

  • Một số framework (như Haystack, RAG) hỗ trợ fine-tune toàn bộ pipeline end-to-end.

  • Tuy nhiên, việc này đắt đỏ và phức tạp hơn → nên ưu tiên fine-tune từng phần riêng trước.

Khi nào nên Fine-Tune trong RAG?

Dấu hiệu Giải pháp
Truy xuất sai tài liệu Fine-tune retriever
Sinh câu trả lời sai / không khớp Fine-tune generator
Cần tối ưu cho domain cụ thể Fine-tune cả hai

Tools hỗ trợ Fine-tuning RAG

Thành phần Fine-tuning giúp gì?
Retriever Tìm đúng đoạn tài liệu liên quan
Generator Sinh câu trả lời chính xác hơn từ context
Toàn hệ thống Tối ưu hóa end-to-end, tăng chất lượng RAG

Tóm tắt:

Thành phần Fine-tuning giúp gì?
Retriever Tìm đúng đoạn tài liệu liên quan
Generator Sinh câu trả lời chính xác hơn từ context
Toàn hệ thống Tối ưu hóa end-to-end, tăng chất lượng RAG

 

 

 

Không có bình luận
Lên đầu trang