Chào mừng trở lại với chuỗi bài viết “AI Agent Roadmap”! Sau khi tìm hiểu AI Agent là gì, khám phá Vòng Lặp Agent (Nhận thức, Suy luận, Hành động), và lặn sâu vào thế giới của Transformers và LLM cùng các kỹ thuật Context Window hay Embeddings và Tìm kiếm Vector, giờ là lúc chúng ta giải quyết một trong những thách thức lớn nhất khi xây dựng AI Agent: Làm thế nào để chúng có kiến thức cập nhật, chính xác và chuyên sâu về một lĩnh vực cụ thể mà không cần huấn luyện lại toàn bộ mô hình?
Câu trả lời nằm ở một kỹ thuật mạnh mẽ được gọi là Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG là một phương pháp giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truy cập và sử dụng thông tin từ một nguồn dữ liệu bên ngoài để cải thiện chất lượng câu trả lời của chúng. Đây là một khái niệm cực kỳ quan trọng để xây dựng các AI Agent thực tế, có khả năng làm việc hiệu quả trong các môi trường đòi hỏi kiến thức chuyên biệt hoặc luôn thay đổi.
Mục lục
Vì sao LLM cần RAG? Giới hạn của Kiến thức “Đóng băng”
Các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT, Llama, Claude, v.v., được huấn luyện trên một lượng dữ liệu khổng lồ từ internet và các nguồn khác. Điều này mang lại cho chúng khả năng hiểu ngôn ngữ, suy luận và sáng tạo đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, kiến thức mà chúng có là kiến thức tại thời điểm dữ liệu huấn luyện được thu thập. Điều này dẫn đến một số hạn chế cố hữu:
- Kiến thức lỗi thời: Thế giới thay đổi liên tục. Thông tin mới xuất hiện mỗi ngày. LLM không được cập nhật theo thời gian thực, nên chúng có thể trả lời sai hoặc không đầy đủ về các sự kiện, xu hướng, hoặc dữ liệu mới nhất.
- “Ảo giác” (Hallucination): Khi LLM không có thông tin chính xác, chúng có xu hướng “tự bịa” ra câu trả lời nghe có vẻ thuyết phục nhưng hoàn toàn sai sự thật. Đây là một vấn đề nghiêm trọng, đặc biệt trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao.
- Thiếu kiến thức chuyên sâu/riêng tư: LLM được huấn luyện trên dữ liệu công khai. Chúng không có quyền truy cập vào dữ liệu nội bộ của công ty, tài liệu cá nhân, cơ sở dữ liệu chuyên ngành hẹp, hoặc thông tin độc quyền.
- Khó giải thích (Lack of Explainability): Rất khó để biết chính xác LLM đã dựa vào đâu để đưa ra một câu trả lời cụ thể.
Để AI Agent có thể hoạt động như một trợ lý đáng tin cậy, xử lý các tác vụ yêu cầu thông tin cụ thể, cập nhật hoặc riêng tư (ví dụ: trả lời câu hỏi về tài liệu nội bộ công ty, tóm tắt báo cáo kinh doanh mới nhất, cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm chỉ có trong database), việc chỉ dựa vào kiến thức sẵn có của LLM là không đủ. Đây chính là lúc RAG phát huy sức mạnh.
RAG là gì? Hai Giai đoạn Cốt lõi
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật kết hợp khả năng “truy xuất” thông tin từ một nguồn bên ngoài với khả năng “sinh văn bản” của LLM. Về cơ bản, RAG cho phép LLM tham khảo một “thư viện” kiến thức riêng của bạn trước khi trả lời câu hỏi của người dùng.
Quá trình RAG thường bao gồm hai giai đoạn chính:
- Giai đoạn Truy xuất (Retrieval): Tìm kiếm và lấy ra các đoạn thông tin (chunks) liên quan nhất từ một kho kiến thức bên ngoài (knowledge base) dựa trên câu hỏi hoặc yêu cầu của người dùng.
- Giai đoạn Sinh văn bản (Generation): Đưa câu hỏi ban đầu của người dùng và các đoạn thông tin đã truy xuất được vào LLM như một phần của ngữ cảnh (context) để LLM tạo ra câu trả lời cuối cùng.
Hãy đi sâu hơn vào từng giai đoạn.
Giai đoạn 1: Truy xuất (Retrieval) – Truy cập Kho Kiến thức Bên ngoài
Để thực hiện giai đoạn này, bạn cần chuẩn bị một kho kiến thức (knowledge base) mà AI Agent của bạn có thể truy cập. Kho kiến thức này có thể là bất cứ thứ gì: tài liệu PDF, trang web, cơ sở dữ liệu, file văn bản, v.v.
Quá trình biến kho kiến thức “thô” thành thứ có thể truy xuất hiệu quả cho LLM bao gồm các bước:
1. Tải dữ liệu (Data Loading)
Thu thập tất cả các tài liệu, văn bản, hoặc dữ liệu mà bạn muốn AI Agent của mình có thể tham khảo. Các thư viện như LlamaIndex hoặc LangChain cung cấp các công cụ tải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
2. Chia nhỏ (Chunking)
Các tài liệu thường quá dài để đưa toàn bộ vào cửa sổ ngữ cảnh (context window) của LLM. Do đó, chúng ta cần chia nhỏ (chunking) các tài liệu này thành các đoạn văn bản nhỏ hơn, có kích thước phù hợp với giới hạn token của LLM. Kích thước chunk và chiến lược chia (ví dụ: chia theo đoạn văn, theo câu, có lớp phủ – overlap) là các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả truy xuất.
3. Chuyển đổi thành Vector (Embedding)
Mỗi đoạn văn bản (chunk) sau khi chia nhỏ sẽ được chuyển đổi thành một vector số (embedding) bằng cách sử dụng một mô hình embedding (Tìm hiểu thêm về Embeddings). Vector này biểu diễn ý nghĩa ngữ nghĩa của đoạn văn bản đó trong một không gian đa chiều. Các đoạn văn bản có ý nghĩa tương tự sẽ có các vector “gần” nhau trong không gian này.
4. Lưu trữ và Indexing (Vector Database)
Các vector embeddings này cùng với đoạn văn bản gốc tương ứng được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu vector (vector database) hoặc một chỉ mục vector (vector index). Cơ sở dữ liệu vector được tối ưu hóa cho việc tìm kiếm nhanh các vector tương tự nhau.
Quá trình này, từ tải dữ liệu đến lưu trữ vector, còn được gọi là Indexing. Khi indexing xong, kho kiến thức của bạn đã sẵn sàng cho việc truy xuất.
5. Truy vấn và Tìm kiếm Vector (Vector Search)
Khi người dùng đưa ra một câu hỏi (query), câu hỏi này cũng được chuyển đổi thành vector bằng chính mô hình embedding đã dùng để index dữ liệu. Sau đó, vector query này được sử dụng để tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu vector. Cơ sở dữ liệu sẽ trả về các vector (và các đoạn văn bản gốc đi kèm) có khoảng cách “gần” nhất với vector query, tức là các đoạn văn bản có nội dung liên quan nhất đến câu hỏi của người dùng.
Các thuật toán tìm kiếm vector phổ biến bao gồm ANN (Approximate Nearest Neighbor) như HNSW, IVFPQ, v.v., cho phép tìm kiếm nhanh trên các tập dữ liệu lớn.
Giai đoạn 2: Sinh văn bản (Generation) – Sử dụng Ngữ cảnh để Trả lời Thông minh hơn
Sau khi giai đoạn truy xuất đã lấy được N đoạn văn bản liên quan nhất từ kho kiến thức, chúng ta chuyển sang giai đoạn sinh văn bản.
1. Xây dựng Prompt
Các đoạn văn bản đã truy xuất sẽ được định dạng và đưa vào prompt gửi đến LLM. Prompt lúc này không chỉ chứa câu hỏi ban đầu của người dùng mà còn bao gồm cả các đoạn thông tin bổ sung này. Cấu trúc prompt có thể trông như sau:
"Sử dụng thông tin trong các đoạn văn bản sau để trả lời câu hỏi: --- Bắt đầu thông tin tham khảo --- Đoạn 1: [Nội dung đoạn văn bản 1] Đoạn 2: [Nội dung đoạn văn bản 2] ... Đoạn N: [Nội dung đoạn văn bản N] --- Kết thúc thông tin tham khảo --- Câu hỏi: [Câu hỏi của người dùng]"
Việc định dạng prompt rất quan trọng để hướng dẫn LLM cách sử dụng thông tin được cung cấp. Bạn có thể thêm các chỉ dẫn khác như “Hãy trả lời chỉ dựa trên thông tin được cung cấp”, “Nếu thông tin không đủ, hãy cho biết”, v.v.
2. Sinh câu trả lời bằng LLM
LLM nhận toàn bộ prompt đã được bổ sung ngữ cảnh này. Nhờ có các đoạn văn bản liên quan, LLM có thể hiểu rõ hơn về chủ đề của câu hỏi, truy cập các chi tiết cụ thể từ nguồn dữ liệu của bạn và tạo ra câu trả lời chính xác, đầy đủ thông tin, và ít khả năng bịa đặt hơn. LLM lúc này đóng vai trò như một người đọc thông minh, tổng hợp thông tin từ các nguồn được cung cấp để trả lời câu hỏi.
Việc lựa chọn LLM phù hợp (Lựa chọn LLM phù hợp) và các kỹ thuật điều chỉnh quá trình sinh văn bản như Temperature hay Top-p (Temperature, Top-p và các Hình phạt) vẫn áp dụng ở đây để kiểm soát tính sáng tạo và độ bám sát thông tin của câu trả lời.
RAG so với Fine-Tuning: Khi nào dùng gì?
Ngoài RAG, một kỹ thuật phổ biến khác để “dạy” LLM kiến thức mới là Fine-Tuning (Tìm hiểu về Fine-Tuning). Fine-Tuning involves further training a pre-trained LLM on a specific dataset. Cả hai kỹ thuật đều có mục tiêu làm cho mô hình phù hợp hơn với một tác vụ hoặc miền kiến thức cụ thể, nhưng chúng khác nhau đáng kể về cách tiếp cận và ứng dụng.
Dưới đây là bảng so sánh giúp bạn dễ hình dung:
| Đặc điểm | RAG (Retrieval-Augmented Generation) | Fine-Tuning |
|---|---|---|
| Cách “học” kiến thức mới | Truy xuất thông tin từ nguồn bên ngoài tại thời điểm truy vấn và đưa vào ngữ cảnh cho LLM. | Điều chỉnh trọng số của mô hình LLM bằng cách huấn luyện thêm trên dữ liệu mới. |
| Tốc độ cập nhật kiến thức | Rất nhanh. Chỉ cần thêm hoặc cập nhật dữ liệu trong kho kiến thức (indexing lại). | Chậm. Yêu cầu quá trình huấn luyện lại mô hình, có thể mất nhiều thời gian. |
| Chi phí | Thường thấp hơn cho việc cập nhật liên tục. Chi phí chủ yếu là lưu trữ và tìm kiếm vector, cùng với chi phí inference LLM. | Thường cao hơn cho việc cập nhật thường xuyên. Chi phí huấn luyện lại mô hình có thể đáng kể (Định Giá Dựa Trên Token áp dụng cho inference, nhưng fine-tuning cũng tốn kém về compute). |
| Yêu cầu dữ liệu | Cần dữ liệu dạng văn bản/tài liệu để xây dựng kho kiến thức. Ít yêu cầu dữ liệu huấn luyện theo cặp (câu hỏi-trả lời). | Yêu cầu bộ dữ liệu huấn luyện có cấu trúc (thường là các cặp input-output) phù hợp với tác vụ mong muốn. Lượng dữ liệu cần thiết có thể lớn. |
| Khả năng xử lý dữ liệu riêng tư/độc quyền | Xuất sắc. Dữ liệu chỉ cần nằm trong kho kiến thức của bạn, không cần public hay chia sẻ với nhà cung cấp LLM (nếu dùng API). | Có thể dùng dữ liệu riêng tư, nhưng quá trình huấn luyện fine-tuning đòi hỏi dữ liệu đó được xử lý và đưa vào môi trường huấn luyện mô hình. |
| Giảm “ảo giác” (Hallucination) | Hiệu quả cao, vì LLM được “neo” vào thông tin có thật từ nguồn cung cấp. | Giảm nhưng không triệt để. Mô hình vẫn có thể “nhớ sai” hoặc khái quát hóa quá mức từ dữ liệu fine-tuning. |
| Khả năng giải thích (Explainability) | Tốt. Có thể chỉ ra đoạn văn bản nguồn nào đã được sử dụng để tạo ra câu trả lời. | Kém. Khó truy ngược nguồn gốc thông tin trong trọng số của mô hình. |
| Ứng dụng chính | Trả lời câu hỏi về tài liệu cụ thể (Q&A over documents), xây dựng chatbot nội bộ, tóm tắt thông tin từ nguồn xác định, cập nhật kiến thức thường xuyên. | Điều chỉnh phong cách (tone, persona), format câu trả lời, dạy mô hình tuân thủ các chỉ dẫn phức tạp, cải thiện hiệu suất trên một loại tác vụ nhất định (ví dụ: phân loại, dịch thuật chuyên ngành). |
Đối với việc cung cấp cho AI Agent kiến thức chuyên ngành hoặc thông tin luôn thay đổi, RAG thường là lựa chọn ưu việt hơn Fine-Tuning nhờ khả năng cập nhật nhanh chóng, chi phí thấp hơn cho việc cập nhật, và khả năng làm việc với dữ liệu riêng tư mà không cần huấn luyện lại mô hình gốc.
Triển khai RAG: Luồng Cơ bản
Để xây dựng một hệ thống RAG cơ bản, bạn có thể làm theo luồng sau:
- Chuẩn bị dữ liệu: Thu thập tất cả các tài liệu nguồn (.txt, .pdf, .docx, v.v.) mà bạn muốn Agent có thể truy cập.
- Xử lý dữ liệu (Data Processing):
- Tải dữ liệu từ các nguồn.
- Chia nhỏ tài liệu thành các đoạn (chunks) có kích thước phù hợp (ví dụ: 200-500 token).
- Tạo Embeddings: Sử dụng một mô hình embedding (ví dụ: Sentence-Transformers, OpenAI Embeddings, Cohere Embeddings) để tạo vector cho từng đoạn chunk.
- Lưu trữ Vector và Index: Lưu trữ các vector và đoạn văn bản gốc vào một cơ sở dữ liệu vector (ví dụ: Chroma, Pinecone, Milvus, Weaviate, Faiss).
- Xử lý truy vấn (Query Processing):
- Khi người dùng nhập câu hỏi, tạo vector cho câu hỏi đó bằng cùng mô hình embedding đã dùng ở bước 3.
- Thực hiện tìm kiếm tương đồng (similarity search) trong cơ sở dữ liệu vector để tìm ra các đoạn chunk liên quan nhất (top-k chunks).
- Xây dựng Prompt: Kết hợp câu hỏi gốc và các đoạn chunk đã truy xuất vào một prompt duy nhất, định dạng phù hợp để gửi đến LLM.
- Gọi LLM (LLM Call): Gửi prompt đã xây dựng đến LLM và nhận câu trả lời.
- Trả lời người dùng: Hiển thị câu trả lời do LLM tạo ra. Tùy chọn, bạn có thể hiển thị cả các đoạn nguồn mà LLM đã tham khảo để tăng tính minh bạch.
Các framework như LangChain hay LlamaIndex được thiết kế để giúp bạn xây dựng các pipeline RAG này một cách dễ dàng hơn, cung cấp các module sẵn có cho từng bước (Data Loaders, Text Splitters, Embedding Models, Vector Stores, LLMs).
Ví dụ đơn giản về cách một prompt RAG có thể được xây dựng trong code:
# Giả sử 'retrieved_chunks' là list các đoạn văn bản đã truy xuất
# Giả sử 'user_query' là câu hỏi của người dùng
context_text = "\n\n".join(retrieved_chunks)
prompt_template = f"""Sử dụng thông tin sau để trả lời câu hỏi một cách chính xác và đầy đủ:
--- Thông tin tham khảo ---
{context_text}
--- Kết thúc thông tin tham khảo ---
Câu hỏi: {user_query}
Trả lời:
"""
# Gửi prompt_template này đến LLM
# response = llm.generate(prompt_template)
# print(response)
Đoạn code trên chỉ là minh họa cơ bản. Trong thực tế, việc xử lý context (quản lý cửa sổ ngữ cảnh) và tối ưu hóa truy xuất là các bước phức tạp hơn.
Lợi ích của RAG cho AI Agent
Việc tích hợp RAG vào AI Agent mang lại nhiều lợi ích đáng kể:
- Kiến thức chính xác và cập nhật: Agent có thể truy cập thông tin mới nhất hoặc chuyên sâu từ nguồn dữ liệu bạn cung cấp, giảm thiểu việc trả lời sai do thiếu kiến thức.
- Giảm thiểu “ảo giác”: Bằng cách dựa vào thông tin từ nguồn xác thực, Agent ít có xu hướng bịa đặt câu trả lời.
- Sử dụng dữ liệu riêng tư/độc quyền: RAG cho phép Agent khai thác thông tin từ các tài liệu nội bộ, cơ sở dữ liệu khách hàng, báo cáo kinh doanh, v.v., mở ra nhiều trường hợp sử dụng mạnh mẽ.
- Tăng tính giải thích: Bạn có thể dễ dàng xác định đoạn văn bản nguồn nào đã dẫn đến một câu trả lời cụ thể, giúp người dùng tin tưởng hơn vào Agent.
- Hiệu quả chi phí: Cập nhật kiến thức bằng RAG (chỉ cần indexing lại) thường rẻ hơn và nhanh hơn nhiều so với việc fine-tuning lại mô hình LLM.
- Linh hoạt: Dễ dàng thêm hoặc bớt các nguồn dữ liệu khác nhau mà không ảnh hưởng đến mô hình LLM gốc.
Khi một AI Agent cần thực hiện một tác vụ đòi hỏi thông tin cụ thể từ thế giới thực hoặc một kho dữ liệu riêng (đóng vai trò như một công cụ), RAG cung cấp cơ chế để Agent “nhận thức” (Perception trong Vòng Lặp Agent) thông tin đó trước khi thực hiện “suy luận” (Reasoning) và “hành động” (Action).
Thách thức và Cân nhắc
Mặc dù mạnh mẽ, triển khai RAG cũng có những thách thức:
- Chất lượng dữ liệu và Chunking: Chất lượng của kho kiến thức nguồn và cách bạn chia nhỏ dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả truy xuất. Chunking quá nhỏ có thể làm mất ngữ cảnh, quá lớn có thể vượt quá cửa sổ ngữ cảnh hoặc chứa nhiều thông tin nhiễu.
- Hiệu quả truy xuất (Retrieval Accuracy): Việc tìm ra các đoạn văn bản *thực sự* liên quan nhất là rất quan trọng. Mô hình embedding, thuật toán tìm kiếm vector, và chiến lược chunking đều ảnh hưởng đến điều này. Các kỹ thuật nâng cao như re-ranking các đoạn truy xuất có thể cần thiết.
- Độ trễ (Latency): Quá trình truy xuất (embedding query và tìm kiếm vector) thêm thời gian vào tổng thời gian phản hồi của Agent. Đối với các ứng dụng yêu cầu phản hồi tức thì, điều này cần được tối ưu.
- Quản lý Kho kiến thức: Cập nhật, đồng bộ hóa và quản lý một kho kiến thức lớn có thể phức tạp, đặc biệt khi nguồn dữ liệu thay đổi thường xuyên.
- Chi phí Token: Dù giảm chi phí huấn luyện, việc nhồi nhiều đoạn văn bản vào prompt có thể làm tăng đáng kể số lượng token gửi đến LLM, ảnh hưởng đến chi phí inference (Định Giá Dựa Trên Token). Cần cân bằng giữa lượng context và chi phí.
Để khắc phục những thách thức này, các nhà phát triển đang liên tục nghiên cứu các kỹ thuật RAG nâng cao, chẳng hạn như sử dụng các chiến lược truy xuất phức tạp hơn (ví dụ: truy xuất nhiều giai đoạn, truy vấn đồ thị tri thức – knowledge graph), tối ưu hóa chunking, và cải thiện mô hình embedding.
Kết luận
RAG là một kỹ thuật nền tảng và cực kỳ quan trọng trong việc phát triển các AI Agent thực tế, thông minh và đáng tin cậy. Bằng cách trang bị cho Agent khả năng truy cập và sử dụng thông tin từ các nguồn bên ngoài, chúng ta đã vượt qua được giới hạn cố hữu của kiến thức “đóng băng” trong các mô hình LLM. RAG cho phép Agent của bạn trả lời các câu hỏi chuyên sâu, làm việc với dữ liệu riêng tư và luôn cập nhật thông tin mới nhất.
Nếu bạn đang bắt đầu hành trình xây dựng AI Agent, hiểu và áp dụng RAG chắc chắn sẽ là một bước tiến lớn. Nó không chỉ cải thiện hiệu suất của Agent mà còn mở ra cánh cửa cho vô số trường hợp sử dụng mà trước đây là không thể với chỉ riêng LLM.
Trong các bài viết tiếp theo của chuỗi “AI Agent Roadmap”, chúng ta sẽ tiếp tục khám phá các khía cạnh khác để xây dựng AI Agent ngày càng mạnh mẽ và đa năng. Hẹn gặp lại!
