RAG là gì? Cơ chế truy xuất dữ liệu và sinh nội dung với LLM

Làm thế nào để LLM có thể khai thác dữ liệu bên ngoài trước khi tạo câu trả lời? RAG (Retrieval-Augmented Generation) chính là một kiến trúc được thiết kế cho bài toán này. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Nhân Hòa tìm hiểu RAG là gì, cơ chế truy xuất dữ liệu và cách RAG kết hợp với LLM.

RAG (Retrieval Augmented Generation) là gì?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) là kiến trúc giúp tối ưu đầu ra của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách truy xuất thông tin từ nguồn dữ liệu bên ngoài trước khi tạo phản hồi. Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đã được sử dụng để huấn luyện, LLM có thể khai thác cơ sở tri thức chuyên biệt, dữ liệu nội bộ hoặc nguồn thông tin đáng tin cậy để bổ sung ngữ cảnh cho câu trả lời.

RAG mở rộng khả năng của LLM sang các lĩnh vực và miền dữ liệu cụ thể mà không cần huấn luyện lại mô hình. Nhờ cơ chế này, hệ thống AI có thể tạo nội dung phù hợp hơn với ngữ cảnh, cập nhật hơn và bám sát nguồn dữ liệu được cung cấp, đồng thời giảm đáng kể chi phí so với việc xây dựng hoặc huấn luyện lại một mô hình mới.

>>> Xem thêm: Stable Diffusion là gì? 5 kiến trúc của công nghệ AI tạo ảnh

Vai trò của Retrieval Augmented Generation

LLM có khả năng xử lý ngôn ngữ và tạo phản hồi tự nhiên, nhưng vẫn gặp hạn chế khi phải làm việc với dữ liệu mới, thông tin chuyên ngành hoặc nguồn tri thức riêng của doanh nghiệp. RAG được phát triển để bổ sung lớp truy xuất dữ liệu bên ngoài, giúp LLM có thêm thông tin phù hợp trước khi tạo câu trả lời.

RAG giữ vai trò quan trọng trong AI tạo sinh ở các khía cạnh:

• Bổ sung kiến thức ngoài dữ liệu huấn luyện: RAG cho phép LLM truy cập tài liệu, cơ sở dữ liệu, API hoặc knowledge base bên ngoài, mở rộng phạm vi thông tin mà mô hình có thể khai thác.
• Cung cấp dữ liệu theo thời điểm truy vấn: Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào kiến thức đã được “đóng gói” trong mô hình, RAG có thể lấy thông tin mới từ nguồn dữ liệu được cập nhật, phù hợp với những bài toán có dữ liệu thay đổi thường xuyên.
• Tăng tính chính xác và khả năng grounding: Context được truy xuất cung cấp cơ sở để LLM tạo phản hồi, giúp giảm tình trạng trả lời thiếu căn cứ hoặc tự tạo thông tin khi mô hình không có đủ dữ liệu.
• Kiểm soát nguồn tri thức của AI: Doanh nghiệp có thể xác định nguồn dữ liệu được phép truy xuất, quản lý nội dung trong knowledge base và thiết lập quyền truy cập đối với từng nhóm dữ liệu.
• Kết nối LLM với dữ liệu nội bộ: RAG giúp khai thác các nguồn thông tin riêng như quy trình, chính sách, tài liệu kỹ thuật, hồ sơ sản phẩm hoặc cơ sở dữ liệu doanh nghiệp mà không cần đưa toàn bộ dữ liệu vào quá trình huấn luyện LLM.
• Mở rộng phạm vi ứng dụng của Generative AI: Nhờ khả năng kết nối LLM với dữ liệu chuyên biệt, RAG phù hợp với chatbot doanh nghiệp, trợ lý AI, hệ thống hỏi đáp tài liệu, tìm kiếm thông minh và nhiều ứng dụng AI cần phản hồi dựa trên nguồn tri thức riêng.

Có thể xem RAG như lớp trung gian giữa LLM và nguồn dữ liệu: hệ thống chịu trách nhiệm tìm đúng thông tin, cung cấp đúng context, để LLM sinh phản hồi. Nhờ đó, khả năng sinh nội dung của mô hình được kết hợp với nguồn tri thức có thể kiểm soát và cập nhật.

Các thức hoạt động của  tăng Tạo tăng cường truy xuất

RAG kết nối LLM với nguồn dữ liệu bên ngoài, cho phép hệ thống truy xuất thông tin phù hợp và bổ sung vào context trước khi sinh phản hồi. Nhờ đó, LLM có thể khai thác dữ liệu chuyên ngành, nội bộ hoặc cập nhật mà không cần huấn luyện lại mô hình.

Chuẩn bị nguồn dữ liệu

RAG có thể sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn như tài liệu, cơ sở dữ liệu, API hoặc kho dữ liệu nội bộ. Dữ liệu thường được làm sạch, phân đoạn thành các phần nhỏvà chuyển thành vector embedding – dạng biểu diễn số phản ánh ngữ nghĩa của nội dung. Các embedding sau đó được lưu và lập chỉ mục trong vector database để phục vụ tìm kiếm.

Tiếp nhận và chuyển đổi truy vấn

Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống không gửi trực tiếp truy vấn đến LLM. Thay vào đó, câu hỏi được xử lý và chuyển thành embedding bằng mô hình embedding tương ứng. Vector này đại diện cho ý nghĩa của truy vấn và được sử dụng làm cơ sở để tìm kiếm dữ liệu liên quan trong kho vector.

Truy xuất thông tin liên quan

Hệ thống thực hiện semantic search hoặc vector search để tìm các đoạn dữ liệu có mức độ tương đồng cao với truy vấn. Các kết quả phù hợp nhất được chọn làm context cho bước tiếp theo. Một số kiến trúc còn sử dụng cơ chế re-ranking để sắp xếp lại kết quả và ưu tiên những thông tin có giá trị nhất đối với câu hỏi.

Bổ sung context vào prompt

Thông tin được truy xuất sẽ được kết hợp với câu hỏi ban đầu để tạo thành một prompt giàu ngữ cảnh hơn. LLM lúc này nhận đồng thời truy vấn của người dùng và dữ liệu liên quan, từ đó có cơ sở để tạo câu trả lời thay vì chỉ dựa vào kiến thức có sẵn trong tham số mô hình.

LLM sinh phản hồi

Sau khi nhận prompt đã được bổ sung context, LLM xử lý thông tin và tạo ra câu trả lời. Về bản chất, RAG không thay đổi trọng số hay huấn luyện lại LLM mà cung cấp thêm dữ liệu phù hợp tại thời điểm truy vấn. Đây là điểm giúp RAG phù hợp với những bài toán cần khai thác knowledge base riêng hoặc dữ liệu thường xuyên thay đổi.

Cập nhật knowledge base

Nguồn dữ liệu bên ngoài có thể thay đổi theo thời gian, vì vậy hệ thống RAG cần có cơ chế cập nhật tài liệu, tạo lại embedding và cập nhật chỉ mục. Quy trình này có thể được thực hiện định kỳ hoặc tự động tùy yêu cầu về độ mới của dữ liệu. Nếu knowledge base không được cập nhật, hệ thống vẫn có nguy cơ truy xuất phải thông tin cũ.

Lợi ích của RAG cho AI tạo sinh là gì?

RAG giúp mở rộng khả năng của LLM bằng dữ liệu bên ngoài, đồng thời mang lại nhiều lợi ích về chi phí, độ cập nhật và khả năng kiểm soát hệ thống.

Tối ưu chi phí triển khai

Thay vì phải fine-tune hoặc huấn luyện lại LLM khi bổ sung kiến thức mới, RAG cho phép kết nối mô hình với knowledge base bên ngoài. Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể tài nguyên và chi phí khi triển khai AI theo từng lĩnh vực.

Cập nhật thông tin linh hoạt

RAG cho phép hệ thống truy xuất dữ liệu mới từ cơ sở dữ liệu, tài liệu hoặc các nguồn thông tin được cập nhật thường xuyên. Khi dữ liệu thay đổi, chỉ cần cập nhật knowledge base và chỉ mục thay vì thay đổi mô hình nền.

Tăng độ tin cậy của phản hồi

Thông tin được truy xuất có thể đi kèm nguồn tham chiếu hoặc trích dẫn, giúp người dùng kiểm tra lại dữ liệu được sử dụng để tạo câu trả lời. Điều này đặc biệt hữu ích với các ứng dụng AI yêu cầu tính minh bạch.

Kiểm soát nguồn dữ liệu

RAG cho phép nhà phát triển chủ động lựa chọn và quản lý nguồn thông tin mà LLM được phép truy xuất. Hệ thống cũng có thể thiết lập quyền truy cập để hạn chế việc khai thác dữ liệu nhạy cảm hoặc phân tách thông tin theo từng nhóm người dùng.

Dễ điều chỉnh và bảo trì

Khi yêu cầu nghiệp vụ hoặc nguồn dữ liệu thay đổi, developer có thể cập nhật knowledge base, retrieval pipeline hoặc chiến lược tìm kiếm mà không cần can thiệp trực tiếp vào trọng số của LLM. Điều này giúp quá trình kiểm thử, tối ưu và xử lý lỗi linh hoạt hơn.

Mở rộng ứng dụng AI theo từng lĩnh vực

RAG giúp LLM tiếp cận kiến thức chuyên ngành và dữ liệu nội bộ, phù hợp với nhiều bài toán như chatbot doanh nghiệp, trợ lý AI, hỏi đáp tài liệu, chăm sóc khách hàng và tra cứu kiến thức chuyên môn.

>>> Xem thêm: Top 7 GPU cho Deep Learning, AI Training tối ưu tốc độ

Sự khác biệt giữa  cốt lõi RAG và Semantic Search

RAG và Semantic Search đều sử dụng cơ chế truy xuất dữ liệu nhưng đảm nhiệm những vai trò khác nhau. Semantic Search tập trung vào việc hiểu ngữ nghĩa truy vấn để tìm kiếm thông tin liên quan, trong khi RAG sử dụng kết quả truy xuất làm context để LLM xử lý và sinh câu trả lời.

Có thể phân biệt hai công nghệ qua các yếu tố cốt lõi:

[Giải đáp] Các câu hỏi thường gặp về RAG

RAG khác gì so với LLM?

RAG là kiến trúc bổ trợ cho LLM bằng cách truy xuất dữ liệu từ nguồn bên ngoài và đưa thông tin liên quan vào context trước khi mô hình tạo phản hồi. LLM đảm nhiệm việc xử lý và sinh nội dung, còn RAG bổ sung lớp truy xuất dữ liệu.

RAG có cần huấn luyện lại mô hình không?

RAG không yêu cầu retrain LLM khi bổ sung kiến thức mới. Hệ thống có thể cập nhật knowledge base và dữ liệu truy xuất để cung cấp thông tin mới cho mô hình.

Cách RAG giúp hạn chế hallucination như thế nào?

RAG cung cấp context từ nguồn dữ liệu được lựa chọn trước, giúp LLM có thêm cơ sở để tạo phản hồi. Tuy nhiên, hiệu quả còn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu và khả năng truy xuất của hệ thống.

RAG system có thể sử dụng những nguồn dữ liệu nào?

RAG có thể kết nối với nhiều nguồn như tài liệu, cơ sở dữ liệu, API, website và knowledge base nội bộ. Nguồn dữ liệu được lựa chọn tùy thuộc vào mục đích và yêu cầu của từng ứng dụng.

RAG khác gì Fine-tuning?

RAG bổ sung kiến thức cho LLM thông qua dữ liệu được truy xuất tại thời điểm người dùng gửi truy vấn. Fine-tuning lại điều chỉnh trọng số của mô hình bằng dữ liệu huấn luyện bổ sung. RAG thường phù hợp với những hệ thống có nguồn dữ liệu thay đổi thường xuyên.

Lời kết

RAG không thay thế LLM mà bổ sung dữ liệu và context cho LLM trước khi sinh nội dung. Đây chính là yếu tố giúp RAG trở thành kiến trúc quan trọng trong nhiều bài toán AI tạo sinh dựa trên dữ liệu thực tế.