Tạo AI thông minh hơn với RAG bằng dữ liệu Masa

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về cách AI hoặc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truy cập thông tin real-time và cung cấp phản hồi nhé. 

Từ đó, bạn hoàn toàn có thể build một mô hình cung cấp dữ liệu với tốc độ siêu nhanh, sát với đời thực. Đặc biệt là với dữ liệu từ Masa.
 

RAG là gì?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) là phương pháp cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng và truy cập nguồn dữ liệu bên ngoài những gì đã được đào tạo.

Hãy tưởng tượng bạn có một thư viện khổng lồ, nếu có câu hỏi gì thì bạn chỉ cần tìm trong đó. RAG chính là thư viện đó nhưng là phiên bản kỹ thuật số.

Đối với AI, RAG đã củng cố về tính chính xác và tốc độ trả lời câu hỏi.

Dễ hiểu hơn thì bạn đã cung cấp cho mô hình AI một vũ khí siêu hạng, đó là nguồn tin trực tiếp. AI sẽ “xịn” hơn khi trả lời sát nhất với đời thực.

Ví dụ, thay vì những gì đã học trước đó, AI có thể trả lời ngay kết quả một trận đá bóng vừa kết thúc cách đây vài phút. Và câu trả lời đó được chọn lọc chính xác, toàn diện nhất.
 

Masa hiện thực hóa tầm nhìn RAG real-time

Masa cung cấp dữ liệu real-time từ nhiều nguồn data khác nhau như X(Twitter), Discord, Telegram, Websites.

Các đội ngũ developers hoàn toàn có thể sử dụng RAG real-time lấy dữ liệu từ Masa và build các mô hình AI hoặc LLM.

Sẽ có nhiều lợi ích nếu quy trình này được đưa vào thực tế, ví dụ như giao dịch Crypto, báo cáo tài chính, tin tức thời sự, trend mới nhất,... 

Cụ thể, dưới đây là lợi ích của RAG real-time:

• Đảm bảo AI luôn đưa data mới nhất
• Kết hợp dữ liệu on-chain và data ngoài đời (off-chain)
• Truy cập nhiều nguồn dữ liệu ở các social media và Web2.
• Nhận phản hồi tốc độ thời gian thực

Không chỉ có vậy, bạn hoàn toàn có thể tạo ra một mô hình AI hỗ trợ việc trading. 

Masa sẽ "cào" data từ X để xác định trend thịnh hành hiện tại. Sau đó, cho phép mô hình LLM đưa ra quyết định dựa trên tâm lý thị trường và gửi tới bot giao dịch của bạn.

Ví dụ như sau.

Bạn hỏi AI “Memecoin nào đang hot hôm nay?”

LLM sẽ gửi tín hiệu tới Masa hoặc Bittensor Subnet để yêu cầu miner/ node operators cào data real-time từ X (Twitter), bao gồm hashtag, bài viết KOL, mention,...

Lúc này, data sẽ được cấu trúc (structured) gửi lại cho LLM. Khi có nguồn lực thông tin, LLM sẽ phân tích và trả lời dựa trên dữ liệu nhận được: “Memecoin hot nhất hôm nay là $NEIRO”.

Hướng dẫn

Dưới đây là quy trình xây dựng một mô hình AI với Masa có sử dụng RAG real-time

• Bước 1: Truy cập Github của Masa để lấy repo awesome-masa và node Oracle masa-protocol
• Bước 2: Cấu hình node của bạn để truy cập nền tảng social thời gian thực
• Bước 3: Bắt đầu lấy dữ liệu từ các nền tảng như X, Discord, Telegram,...
• Bước 4: Tích hợp RAG và xây dựng một AI linh hoạt, xử lý và phản hồi với các truy vấn data real-time
   

Về Masa

Masa là mạng lưới AI phi tập trung, nơi mà cộng đồng có thể kiếm thu nhập bằng cách đóng góp dữ liệu. Các developers AI có thể build mọi thứ ở bất cứ nơi nào với dữ liệu trên toàn thế giới.

Lưu ý: Đây là nội dung được tài trợ, bài viết trên không đại diện cho sự ủng hộ trực tiếp của TradeCoinVN. Bạn đọc cần nghiên cứu kỹ trước khi đưa ra quyết định và sẵn sàng chịu trách nhiệm với các hành động của mình. Nội dung trên không được xem là lời khuyên đầu tư.