RAG là gì? RAG là viết tắt của Retrieval-Augmented Generation, có nghĩa là Tạo sinh Tăng cường bằng Truy xuất.
Đây là một kỹ thuật mạnh mẽ được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo để giúp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như tôi trở nên chính xác hơn, cập nhật hơn và đáng tin cậy hơn.
Phép so sánh đơn giản: Một “Kỳ thi được dùng tài liệu”
Hãy tưởng tượng một LLM tiêu chuẩn giống như một sinh viên đang làm “bài thi không được dùng tài liệu”. Nó chỉ có thể trả lời câu hỏi dựa trên khối lượng thông tin khổng lồ mà nó đã được huấn luyện, tức là đã ghi nhớ. Nếu thông tin đó đã cũ hoặc không có trong dữ liệu huấn luyện, nó có thể đoán hoặc “tạo ra ảo giác” (hallucinate) – tức là bịa ra một câu trả lời nghe có vẻ hợp lý nhưng không chính xác.
RAG biến bài thi này thành một “kỳ thi được dùng tài liệu”. Trước khi trả lời, LLM được cấp quyền truy cập vào một bộ tài liệu cụ thể, có liên quan (giống như sách giáo khoa hoặc một tập ghi chú). Đầu tiên, nó truy xuất những thông tin phù hợp nhất từ các tài liệu này và sau đó sử dụng thông tin đó để tạo ra một câu trả lời có đầy đủ cơ sở.
Vấn đề mà RAG giải quyết
Các LLM tiêu chuẩn có hai hạn chế lớn:
- Kiến thức lỗi thời: Kiến thức của chúng bị đóng băng tại thời điểm huấn luyện. Chúng không biết về các sự kiện, dữ liệu hoặc phát triển đã xảy ra sau đó.
- Hiện tượng “ảo giác” (Hallucination): Khi một LLM không biết câu trả lời, đôi khi nó có thể tạo ra thông tin nghe rất tự tin nhưng hoàn toàn sai sự thật. Đối với các ứng dụng trong doanh nghiệp hoặc yêu cầu tính xác thực, đây là một vấn đề lớn.
RAG giải quyết trực tiếp cả hai vấn đề này.
Cách RAG hoạt động: Quy trình từng bước
Quy trình RAG kết hợp một hệ thống truy xuất (giống như một công cụ tìm kiếm) với một mô hình tạo sinh (LLM).
Dưới đây là phân tích quy trình hoạt động điển hình:
- Lập chỉ mục (Chuẩn bị “Thư viện”):
- Một bộ sưu tập tài liệu (ví dụ: wiki nội bộ của công ty, các bài báo mới nhất, hướng dẫn sử dụng sản phẩm, cơ sở dữ liệu pháp lý) được chuẩn bị.
- Những tài liệu này được chia thành các đoạn nhỏ hơn, dễ quản lý hơn.
- Mỗi đoạn được chuyển đổi thành một dạng biểu diễn bằng số gọi là vector nhúng (embedding) bằng cách sử dụng một mô hình AI đặc biệt. Các vector nhúng này nắm bắt được ý nghĩa ngữ nghĩa của văn bản.
- Các vector nhúng này được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu chuyên dụng gọi là cơ sở dữ liệu vector (vector database), được tối ưu hóa để tìm kiếm các đoạn văn bản tương tự dựa trên ý nghĩa của chúng.
- Truy xuất (Tìm đúng trang trong sách):
- Người dùng đặt một câu hỏi (một “truy vấn”).
- Truy vấn của người dùng cũng được chuyển đổi thành một vector nhúng.
- Hệ thống sẽ tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu vector để tìm ra các đoạn văn bản có vector nhúng tương đồng nhất với vector nhúng của câu hỏi. Đây là những mẩu thông tin phù hợp nhất từ các tài liệu nguồn.
- Bổ sung (Thêm ngữ cảnh vào câu lệnh):
- Truy vấn ban đầu của người dùng và các đoạn văn bản liên quan được truy xuất ở bước trước được kết hợp lại để tạo thành một câu lệnh mới, mở rộng hơn.
- Ví dụ:
- Truy vấn gốc: “Doanh số quý 2 của công ty cho sản phẩm hydro-spanner mới là bao nhiêu?”
- Ngữ cảnh được truy xuất: “Trích từ Báo cáo Bán hàng Quý 2 năm 2025: Dòng sản phẩm hydro-spanner mới đã ra mắt thành công, tạo ra doanh thu 3,2 triệu đô la.”
- Câu lệnh được bổ sung gửi đến LLM: “Ngữ cảnh: Trích từ Báo cáo Bán hàng Quý 2 năm 2025: Dòng sản phẩm hydro-spanner mới đã ra mắt thành công, tạo ra doanh thu 3,2 triệu đô la. \n\n Câu hỏi: Doanh số quý 2 của công ty cho sản phẩm hydro-spanner mới là bao nhiêu?”
- Tạo sinh (Viết câu trả lời cuối cùng):
- LLM nhận được câu lệnh chứa đầy đủ ngữ cảnh này.
- Sau đó, nó tạo ra một câu trả lời “dựa trên” dữ liệu được cung cấp, giúp câu trả lời có khả năng chính xác và cụ thể hơn rất nhiều.
- Câu trả lời cuối cùng: “Doanh số quý 2 của công ty cho sản phẩm hydro-spanner mới là 3,2 triệu đô la, theo Báo cáo Bán hàng Quý 2 năm 2025.”
Lợi ích chính của RAG
- Cải thiện độ chính xác và giảm thiểu “ảo giác”: Các câu trả lời dựa trên những dữ kiện có thể kiểm chứng được, thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đã ghi nhớ của mô hình.
- Truy cập thông tin thời gian thực: “Thư viện” tài liệu có thể được cập nhật liên tục với thông tin mới, cho phép LLM cung cấp câu trả lời mới nhất mà không cần phải huấn luyện lại toàn bộ.
- Kiến thức chuyên ngành: Các công ty có thể sử dụng RAG để cung cấp cho LLM kiến thức chuyên sâu về dữ liệu nội bộ, riêng tư của họ (ví dụ: chính sách nhân sự, tài liệu kỹ thuật, dữ liệu khách hàng) mà không cần chia sẻ dữ liệu đó ra bên ngoài.
- Minh bạch và Tin cậy: Vì hệ thống có thể trích dẫn các tài liệu nguồn cụ thể mà nó đã sử dụng để hình thành câu trả lời, người dùng có thể tự mình xác minh thông tin.
Tóm lại, RAG là một kiến trúc thực tế và hiệu quả cao giúp các LLM trở nên đáng tin cậy, có năng lực và hữu ích hơn cho các ứng dụng trong thế giới thực.
Bản gốc: https://ksml4.com/rag/