การออกแบบระบบ RAG ทำงานร่วมกับฐานข้อมูล (Database)
การผสานระบบ RAG เข้ากับฐานข้อมูลทำให้ระบบสามารถใช้ข้อมูลที่เป็นปัจจุบันและมีโครงสร้างจากฐานข้อมูลขององค์กรได้ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความถูกต้องของคำตอบ ต่อไปนี้เป็นการออกแบบการทำงานร่วมกัน:
สถาปัตยกรรมระบบ RAG ทำงานร่วมกับฐานข้อมูล
องค์ประกอบหลักของสถาปัตยกรรม RAG กับฐานข้อมูล
1. ส่วนเก็บข้อมูล (Data Storage)
- ฐานข้อมูลหลัก: SQL (Oracle, MySQL) หรือ NoSQL (MongoDB) – เก็บข้อมูลมีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้าง
- คลังเอกสาร: เก็บเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง (PDF, DOCX) – SharePoint, NAS
- Vector Database: เก็บ embeddings – Pinecone, Qdrant, Weaviate, Chroma
- Metadata Store: เก็บข้อมูลเกี่ยวกับแหล่งที่มา, เวลา, การควบคุมการเข้าถึง
2. ส่วนการประมวลผล (Processing Layer)
- Data Connectors & Transformers: เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลผ่าน JDBC, ODBC, API
- DB-to-Text Converter & Chunking: แปลงข้อมูลจากฐานข้อมูลให้เป็นข้อความและแบ่งเป็นส่วนย่อย
- Embedding Generator: สร้าง vector embeddings จากข้อความ
- SQL/Query Generator & Executor: แปลงคำถามเป็นคำสั่ง SQL หรือ NoSQL query
3. ส่วนการรวมข้อมูลและให้บริการ (Orchestration & Serving Layer)
- Query Router & Planner: วิเคราะห์คำถามและตัดสินใจเลือกวิธีค้นหาที่เหมาะสม
- Combined Retriever (Hybrid Search): ผสมผสานการค้นหาข้อมูลจากหลายแหล่ง
- Context Builder: รวบรวมข้อมูลจากทุกแหล่งและจัดทำ prompt
- LLM Integration: เชื่อมต่อกับ LLMs เช่น GPT-4, Claude, Llama 3, Gemini
วิธีการทำงานร่วมกัน
การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)
- การเชื่อมต่อฐานข้อมูล: ใช้ Data Connectors เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลต่างๆ
- การแปลงข้อมูลมีโครงสร้าง: แปลงข้อมูลจากตารางในฐานข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบข้อความ Copy
ตัวอย่าง: ข้อมูลลูกค้า ID: 1001, ชื่อ: นาย สมชาย ใจดี, อีเมล: somchai@example.com, ประเภท: ลูกค้าประจำ, ยอดซื้อปี 2023: 250,000 บาท - Chunking ตามบริบท: แบ่งข้อมูลเป็นส่วนย่อยตามความสัมพันธ์ของข้อมูล
- การสร้าง Embeddings: สร้าง vector embeddings จากข้อความและเก็บในฐานข้อมูล vector
กระบวนการตอบคำถาม (Query Processing)
- การวิเคราะห์คำถาม: ระบบวิเคราะห์คำถามว่าต้องการข้อมูลประเภทใด
- การเลือกวิธีค้นหา:
- คำถามเกี่ยวกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง → สร้าง SQL query
- คำถามเกี่ยวกับข้อมูลไม่มีโครงสร้าง → ค้นหาด้วย vector similarity
- คำถามผสมผสาน → ใช้การค้นหาแบบ hybrid
- การรวบรวมข้อมูล
- ข้อมูลจาก SQL query (ข้อมูลเชิงสถิติ, ตัวเลข)
- ข้อมูลจาก vector search (เนื้อหาเชิงบรรยาย)
- ข้อมูล metadata (แหล่งที่มา, ความน่าเชื่อถือ)
- การสร้าง Context
- นำข้อมูลทั้งหมดมารวมกันเป็น prompt ที่มีโครงสร้าง
- แนบ SQL query และผลลัพธ์
- แนบข้อมูลที่ค้นคืนจาก vector search
- การส่งไปยัง LLM
- ส่ง prompt ไปยัง LLM พร้อมคำสั่งในการสร้างคำตอบ
- LLM สร้างคำตอบที่ผสมผสานข้อมูลทั้งหมด
เทคนิคและแนวปฏิบัติ
1. การแปลงข้อมูลในฐานข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม
- Row-based format: แปลงแต่ละแถวให้เป็นข้อความที่อธิบายรายการนั้น
- Table summaries: สร้างสรุปเชิงสถิติของตาราง
- Entity-based summaries: รวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ entity เดียวกัน
2. การใช้งาน SQL Generation
- SQL Chain: ใช้ LLM แปลงคำถามเป็น SQL query
- Few-shot prompting: ใช้ตัวอย่าง SQL สำหรับคำถามที่คล้ายกัน
- Schema awareness: แนบโครงสร้างฐานข้อมูลให้ LLM รู้จัก
3. การใช้งาน Hybrid Search
- Keyword + Vector: ผสมผสานการค้นหาแบบ keyword และ semantic
- Re-ranking: จัดลำดับผลการค้นหาอีกครั้งด้วยอัลกอริทึมเฉพาะ
- Metadata filtering: กรองผลลัพธ์ตาม metadata
4. การจัดการความปลอดภัยและการเข้าถึง
- Row-level security: ควบคุมการเข้าถึงข้อมูลระดับแถว
- Data masking: ปกปิดข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
- Access control: ตรวจสอบสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล
ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน
1. ระบบสนับสนุนลูกค้า
- ค้นหาข้อมูลลูกค้าจากฐานข้อมูล CRM
- ค้นหาประวัติการสั่งซื้อ การแจ้งปัญหา
- ค้นหาเอกสารคู่มือการใช้งาน
- สร้างคำตอบที่มีข้อมูลครบถ้วนและตรงประเด็น
2. ระบบวิเคราะห์ข้อมูลองค์กร
- ค้นหาข้อมูลยอดขาย สถิติ จากฐานข้อมูล
- ค้นหารายงานการวิเคราะห์ก่อนหน้า
- สร้างรายงานวิเคราะห์ใหม่ที่มีข้อมูลเชิงลึกและตัวเลขที่ถูกต้อง
3. ระบบช่วยเหลือด้านการรักษาพยาบาล
- ค้นหาประวัติผู้ป่วยจากฐานข้อมูลโรงพยาบาล
- ค้นหาข้อมูลยา วิธีรักษา จากฐานความรู้ทางการแพทย์
- ให้คำแนะนำที่ผสมผสานประวัติผู้ป่วยและความรู้ทางการแพทย์
ด้วยสถาปัตยกรรมนี้ ระบบ RAG จะสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลในฐานข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ AI สามารถตอบคำถามที่ต้องการทั้งข้อมูลเชิงโครงสร้างและข้อมูลเชิงบรรยายได้อย่างถูกต้องและครบถ้วน
ขอบคุณ
Nontawatt Saraman