Link to original video by Nate Herk | AI Automation

Best Model for RAG? GPT-4o vs Claude 3.5 vs Gemini Flash 2.0 (n8n Experiment Results)

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về việc so sánh hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác nhau trong ứng dụng Retrieval Augmented Generation (RAG) – một kỹ thuật giúp AI truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu để trả lời câu hỏi.
Ba mô hình được so sánh là GPT-4, Claude 3.5 và Gemini Flash 2.0, được đánh giá dựa trên các tiêu chí như khả năng thu hồi thông tin, hiểu câu hỏi, tính mạch lạc và đầy đủ của câu trả lời, tốc độ xử lý, quản lý cửa sổ ngữ cảnh, xử lý thông tin mâu thuẫn và ghi nguồn. Quá trình đánh giá sử dụng công cụ n8n để xây dựng các agent RAG và ChatGPT để chấm điểm khách quan.
Ứng dụng của RAG được đề cập là xây dựng các AI agent thông minh hơn, có khả năng truy cập và xử lý thông tin từ nhiều nguồn. Kết quả cho thấy mỗi mô hình có ưu điểm riêng, không có mô hình nào hoàn toàn vượt trội.
Phương pháp được mô tả chi tiết là quá trình xây dựng agent RAG trên n8n, bao gồm việc gửi truy vấn, truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu vector, và tạo phản hồi. Việc chấm điểm kết quả được thực hiện bằng cách sử dụng ChatGPT như một người chấm điểm khách quan.

Tóm tắt chi tiết:

Video chia thành các phần chính sau:

Giới thiệu RAG và các mô hình được so sánh: Video bắt đầu bằng việc giải thích khái niệm RAG (Retrieval Augmented Generation) – quá trình AI truy xuất thông tin từ nguồn bên ngoài để trả lời câu hỏi. Ba mô hình LLM chính được so sánh là GPT-4 (OpenAI), Claude 3.5 (Anthropic) và Gemini Flash 2.0 (Google). Người thuyết trình nhấn mạnh tầm quan trọng của RAG trong việc xây dựng các AI agent.
Mô tả quá trình thực nghiệm: Người thuyết trình giải thích quá trình thực nghiệm sử dụng công cụ n8n để tạo ra các agent RAG cho mỗi mô hình. Dữ liệu được sử dụng là báo cáo tài chính của NVIDIA. Bảy tiêu chí đánh giá được nêu ra: khả năng thu hồi thông tin, hiểu câu hỏi, tính mạch lạc và đầy đủ của câu trả lời, tốc độ, quản lý cửa sổ ngữ cảnh, xử lý thông tin mâu thuẫn và ghi nguồn. Một điểm đặc biệt là việc sử dụng ChatGPT để chấm điểm các câu trả lời, nhằm đảm bảo tính khách quan. Người thuyết trình minh họa quá trình hoạt động của agent RAG trên n8n thông qua một ví dụ cụ thể.
Kết quả thực nghiệm: Video trình bày kết quả đánh giá của từng mô hình trên từng tiêu chí. Gemini Flash 2.0 thể hiện tốc độ vượt trội, trong khi Claude 3.5 có điểm tổng thể cao nhất. Người thuyết trình cũng chỉ ra những điểm mạnh và yếu của từng mô hình thông qua các ví dụ cụ thể. Ví dụ, Claude 3.5 có cấu trúc câu trả lời tốt hơn, trong khi Gemini Flash 2.0 nhanh hơn đáng kể. Một số kết quả điểm số cụ thể được trình bày, ví dụ như Claude 3.5 đạt điểm 9 trong bài kiểm tra đầu tiên.
Phân tích và kết luận: Video kết luận rằng không có mô hình nào là "tốt nhất" tuyệt đối, mà hiệu quả phụ thuộc vào từng trường hợp sử dụng cụ thể. Người thuyết trình nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thử nghiệm để tìm ra mô hình phù hợp nhất cho từng ứng dụng. Câu nói "it really just comes down to testing for your use case" tóm tắt quan điểm này.

Những trích dẫn đáng chú ý:

"wow flash was 6.7 seconds GPT was 11 seconds and then open AI or anthropic CLA was almost 21 seconds" (Minh họa sự khác biệt về tốc độ giữa các mô hình)
"it really just comes down to testing for your use case" (Kết luận về việc lựa chọn mô hình phù hợp)