AI Agent Roadmap: Giới thiệu về Embeddings và Tìm kiếm Vector

Chào mừng trở lại với chuỗi bài viết “AI Agent Roadmap”! Trong những bài trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá AI Agent là gì, đi sâu vào Vòng Lặp Agent (Perceive, Reason, Act), tìm hiểu cách xây dựng công cụ cho Agent, và thảo luận về vai trò cốt lõi của Transformers và LLM cũng như ảnh hưởng của Tokenization và Cửa sổ ngữ cảnh (Context Window). Hôm nay, chúng ta sẽ bước vào một khái niệm cực kỳ quan trọng giúp Agent “hiểu” và truy xuất thông tin một cách hiệu quả: Embeddings và Tìm kiếm Vector.

Đối với một Agent thông minh, khả năng truy cập, hiểu và sử dụng lượng lớn thông tin bên ngoài là điều thiết yếu. LLM có kiến thức được đào tạo, nhưng kiến thức này có thể lỗi thời hoặc không chứa thông tin chuyên biệt mà Agent cần để thực hiện một tác vụ cụ thể. Đây là lúc Embeddings và Vector Search tỏa sáng, mở ra cánh cửa đến các kỹ thuật mạnh mẽ như Retrieval Augmented Generation (RAG) – một nền tảng cho nhiều trường hợp sử dụng AI Agent thực tế.

Embeddings là gì? “Biến” Ý nghĩa thành Con số

Hãy tưởng tượng bạn có một câu văn, một đoạn tài liệu, một hình ảnh, hoặc thậm chí là một đoạn âm thanh. Làm thế nào để máy tính “hiểu” được ý nghĩa, ngữ cảnh hoặc nội dung của chúng? Cách truyền thống là sử dụng các phương pháp dựa trên từ khóa hoặc luật lệ cố định, nhưng chúng thường thất bại khi đối mặt với sự phức tạp và linh hoạt của ngôn ngữ và dữ liệu thực tế. Ví dụ, “xe hơi” và “ô tô” có ý nghĩa tương tự nhưng là hai từ khác nhau.

Embeddings giải quyết vấn đề này bằng cách biến dữ liệu (văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v.) thành các vector số học đa chiều. Mỗi vector này là một chuỗi các số (ví dụ: [0.1, 0.5, -0.2, …]) nằm trong một không gian vector nhiều chiều (có thể lên đến hàng trăm hoặc hàng nghìn chiều). Điểm mấu chốt là:

• Bảo toàn ý nghĩa: Các mục dữ liệu có ý nghĩa tương tự (ví dụ: câu văn nói về cùng một chủ đề, hình ảnh chứa đối tượng giống nhau) sẽ có các vector embeddings “gần nhau” trong không gian vector. Ngược lại, các mục khác nhau sẽ có vector “xa nhau”.
• Ngữ cảnh: Embeddings không chỉ xem xét từng từ riêng lẻ mà còn xem xét ngữ cảnh xung quanh. “Apple” trong “Tôi ăn một quả apple” sẽ có embedding khác với “Apple” trong “Tôi dùng máy tính Apple”.
• Là sản phẩm của Mô hình học sâu: Các embeddings thường được tạo ra bởi các mô hình học sâu mạnh mẽ, đặc biệt là các mô hình dựa trên kiến trúc Transformer (như chúng ta đã tìm hiểu trong bài trước). Các mô hình này được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ để học cách ánh xạ dữ liệu đầu vào sang không gian vector sao cho các mối quan hệ ngữ nghĩa được bảo toàn.

Hãy nghĩ về nó như một bản đồ khổng lồ nơi mỗi ý tưởng, khái niệm hoặc đối tượng được đặt tại một “điểm” (vector). Các điểm gần nhau trên bản đồ có liên quan đến nhau về mặt ý nghĩa.

Ví dụ đơn giản (chỉ minh họa):

# Minh họa ý tưởng (không phải giá trị embedding thực tế)
embedding_cua_vua = [0.8, 0.1, 0.3, 0.5]
embedding_cua_hoang_hau = [0.7, 0.2, 0.4, 0.6]
embedding_cua_dan_ong = [0.9, 0.0, 0.2, 0.4]
embedding_cua_phu_nu = [0.6, 0.3, 0.5, 0.7]

# Về mặt ý tưởng, chúng ta có thể có mối quan hệ vector:
# embedding(vua) - embedding(dan_ong) ≈ embedding(hoang_hau) - embedding(phu_nu)
# Tức là sự khác biệt giữa vua và đàn ông "tương tự" như sự khác biệt giữa hoàng hậu và phụ nữ.
# Đây là một ví dụ cổ điển từ word embeddings (Word2Vec), ý tưởng tương tự áp dụng cho embeddings hiện đại nhưng phức tạp hơn nhiều.

Tại sao Embeddings Quan trọng đối với AI Agents?

Đối với một Agent, embeddings cung cấp một cách hiệu quả để xử lý và hiểu dữ liệu phi cấu trúc từ thế giới thực. Thay vì chỉ dựa vào các từ khóa chính xác, Agent có thể làm việc với ý nghĩa ngữ nghĩa.

1. Hiểu Ngữ cảnh và Ý định của Người dùng: Khi người dùng đưa ra một yêu cầu, Agent có thể tạo embedding cho yêu cầu đó. Bằng cách so sánh embedding này với embeddings của các ý định hoặc tác vụ đã biết, Agent có thể hiểu người dùng muốn gì ngay cả khi sử dụng từ ngữ khác nhau.
2. Truy xuất Thông tin Liên quan (RAG – Retrieval Augmented Generation): Đây là ứng dụng phổ biến và mạnh mẽ nhất. Agent có một kho kiến thức (tài liệu, bài viết, cơ sở dữ liệu, v.v.). Bằng cách tạo embeddings cho tất cả các phần của kho kiến thức này và lưu trữ chúng, Agent có thể biến truy vấn của người dùng thành embedding và tìm kiếm các embeddings “gần nhất” trong kho. Các phần tài liệu tương ứng với các embeddings gần nhất này sau đó được truy xuất và đưa vào cửa sổ ngữ cảnh của LLM. LLM sau đó sử dụng thông tin được truy xuất này để tạo ra phản hồi chính xác và cập nhật hơn so với chỉ dựa vào kiến thức nội tại của nó.
3. Bộ nhớ Agent: Agent có thể lưu trữ kinh nghiệm, cuộc hội thoại trước đó hoặc thông tin học được dưới dạng embeddings. Khi cần nhớ lại, nó có thể tìm kiếm các embeddings liên quan đến tình huống hiện tại.
4. Lựa chọn Công cụ: Nếu Agent có nhiều công cụ hoặc chức năng (xây dựng công cụ AI tốt hơn), nó có thể sử dụng embedding của yêu cầu người dùng để tìm ra công cụ nào có “ý nghĩa” hoặc chức năng phù hợp nhất.

Từ Embeddings đến Tìm kiếm: Giới thiệu Vector Search

Một khi bạn đã có các embeddings cho dữ liệu của mình, câu hỏi tiếp theo là làm thế nào để tìm kiếm hiệu quả trong không gian đa chiều này. Đây là nơi Vector Search (Tìm kiếm Vector) xuất hiện.

Tìm kiếm Vector là kỹ thuật tìm kiếm các vector “tương tự” nhất (nearest neighbors) với một vector truy vấn trong một tập hợp lớn các vector. “Tương tự” ở đây được định nghĩa bằng các độ đo khoảng cách hoặc độ tương đồng trong không gian vector, phổ biến nhất là Cosine Similarity (độ tương đồng Cosine) và Euclidean Distance (khoảng cách Euclidean).

• Cosine Similarity: Đo góc giữa hai vector. Góc nhỏ (cosine gần 1) nghĩa là hai vector chỉ cùng hướng, tức là dữ liệu tương ứng có ý nghĩa tương tự. Ít bị ảnh hưởng bởi độ dài vector.
• Euclidean Distance: Đo khoảng cách “đường chim bay” giữa hai điểm (vector) trong không gian. Khoảng cách nhỏ nghĩa là hai vector gần nhau.

Ví dụ minh họa Cosine Similarity:

import numpy as np
from numpy.linalg import norm

def cosine_similarity(vec1, vec2):
    # Tính tích vô hướng
    dot_product = np.dot(vec1, vec2)
    # Tính độ dài (chuẩn L2) của mỗi vector
    norm_vec1 = norm(vec1)
    norm_vec2 = norm(vec2)
    # Tránh chia cho 0 nếu vector là vector zero
    if norm_vec1 == 0 or norm_vec2 == 0:
        return 0
    # Tính Cosine Similarity
    return dot_product / (norm_vec1 * norm_vec2)

# Minh họa với các vector ví dụ (kích thước nhỏ để dễ hình dung)
vec_apple_fruit = np.array([0.8, 0.1]) # Hướng về "trái cây"
vec_apple_company = np.array([0.1, 0.7]) # Hướng về "công nghệ"
vec_banana_fruit = np.array([0.7, 0.2]) # Gần apple_fruit

print(f"Cosine Similarity (Apple Fruit vs Banana Fruit): {cosine_similarity(vec_apple_fruit, vec_banana_fruit):.4f}")
print(f"Cosine Similarity (Apple Fruit vs Apple Company): {cosine_similarity(vec_apple_fruit, vec_apple_company):.4f}")

# Output sẽ cho thấy vec_apple_fruit và vec_banana_fruit có độ tương đồng Cosine cao hơn

Kết quả của Vector Search là một danh sách các mục dữ liệu có embeddings “gần gũi” nhất với embedding của truy vấn, được sắp xếp theo mức độ tương đồng.

Vector Search so với Keyword Search: Một Bảng So sánh

Để làm rõ hơn sự khác biệt và lợi ích của Vector Search, hãy so sánh nó với phương pháp Keyword Search truyền thống:

Rõ ràng, Vector Search mang lại khả năng hiểu và truy xuất thông tin vượt trội, đặc biệt quan trọng cho các Agent cần tương tác tự nhiên và thông minh với con người và dữ liệu thế giới thực.

Cách Vector Search Hoạt động (Sơ lược)

Tìm kiếm trong không gian vector hàng trăm/nghìn chiều có thể rất tốn kém về mặt tính toán nếu thực hiện duyệt toàn bộ (brute force search). Để giải quyết vấn đề này với các tập dữ liệu lớn (hàng triệu, tỷ embeddings), Vector Search sử dụng các thuật toán tìm kiếm “Hàng xóm gần nhất gần đúng” (Approximate Nearest Neighbor – ANN).

Các thuật toán ANN đánh đổi một chút độ chính xác (có thể bỏ lỡ một vài kết quả *rất* gần, nhưng vẫn tìm thấy các kết quả *rất* liên quan) để đạt được hiệu quả tìm kiếm nhanh hơn gấp nhiều lần. Một số thuật toán ANN phổ biến bao gồm:

• Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW): Xây dựng một đồ thị phân cấp để tìm kiếm hiệu quả.
• Inverted File Index (IVF): Phân cụm các vector và chỉ tìm kiếm trong các cụm gần nhất.
• Locality-Sensitive Hashing (LSH): Sử dụng các hàm hash để nhóm các vector tương tự.

Quá trình tìm kiếm vector thường diễn ra như sau:

1. Tạo Embedding truy vấn: Biến truy vấn của người dùng thành một vector embedding bằng cùng mô hình đã dùng để tạo embeddings cho dữ liệu nguồn.
2. Tìm kiếm ANN: Sử dụng vector truy vấn để tìm kiếm các vector gần nhất trong chỉ mục ANN đã xây dựng từ tập dữ liệu embeddings nguồn.
3. Truy xuất dữ liệu gốc: Với các vector gần nhất tìm được, truy xuất các mục dữ liệu gốc tương ứng (đoạn văn bản, ID hình ảnh, v.v.).
4. Xếp hạng và Trả về: Sắp xếp các kết quả theo độ tương đồng và trả về danh sách các mục dữ liệu liên quan nhất.

Các Công cụ cho Embeddings và Vector Search

Có nhiều lựa chọn để làm việc với embeddings và Vector Search, từ các thư viện cục bộ đến các cơ sở dữ liệu chuyên dụng:

1. Thư viện Embedding Models: Các thư viện như sentence-transformers, Hugging Face Transformers cung cấp các mô hình đã được huấn luyện sẵn để tạo embeddings cho văn bản. Các nhà cung cấp LLM lớn (OpenAI, Anthropic, Google, Cohere, v.v.) cũng cung cấp API để tạo embeddings.
2. Thư viện ANN: Các thư viện như Faiss (Facebook AI Similarity Search), Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah), ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) cung cấp các thuật toán ANN hiệu quả để xây dựng chỉ mục và tìm kiếm vector cục bộ. Thích hợp cho các tập dữ liệu vừa phải hoặc thử nghiệm.
3. Vector Databases: Đây là các hệ quản trị cơ sở dữ liệu được thiết kế đặc biệt để lưu trữ, quản lý và tìm kiếm vector embeddings quy mô lớn. Chúng cung cấp các tính năng như khả năng mở rộng, bền vững dữ liệu, lọc siêu dữ liệu (metadata filtering), và API dễ sử dụng. Các ví dụ phổ biến bao gồm:
   • Milvus
   • Pinecone
   • Weaviate
   • Chroma
   • Qdrant
   • Redis (với module RediSearch)
   • PostgreSQL (với extension pgvector)

   Việc sử dụng Vector Database thường là lựa chọn tốt nhất cho các ứng dụng Agent sản phẩm cần độ tin cậy, hiệu suất và khả năng mở rộng.

4. Các Framework AI Agent: Các framework như LangChain và LlamaIndex tích hợp chặt chẽ với các thư viện embedding, các nhà cung cấp API, và các Vector Database. Chúng cung cấp các abstraction giúp bạn dễ dàng tạo embeddings, lưu trữ vào Vector Store và thực hiện truy xuất cho các tác vụ như RAG. Đây là điểm khởi đầu tuyệt vời cho các developer xây dựng Agent.

Ứng dụng Thực tế trong AI Agents: RAG

Như đã đề cập, Retrieval Augmented Generation (RAG) là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của Embeddings và Vector Search cho AI Agent. Quy trình cơ bản của RAG như sau:

1. Tiền xử lý dữ liệu: Chia các tài liệu lớn thành các đoạn nhỏ hơn (chunks).
2. Tạo Embeddings: Tạo vector embedding cho mỗi đoạn văn bản bằng một mô hình embedding.
3. Lưu trữ: Lưu trữ các cặp (embedding, đoạn văn bản gốc/metadata) vào một Vector Database hoặc Vector Store.
4. Truy vấn: Khi người dùng đặt câu hỏi:
   • Agent tạo embedding cho câu hỏi.
   • Agent thực hiện Vector Search trong Vector Store để tìm các đoạn văn bản có embeddings tương tự nhất với embedding của câu hỏi.
5. Tổng hợp (Augmentation): Agent lấy câu hỏi gốc của người dùng CÙNG với các đoạn văn bản được truy xuất (context) và đưa tất cả vào cửa sổ ngữ cảnh của LLM.
6. Sinh phản hồi: LLM sử dụng thông tin được cung cấp trong ngữ cảnh (tức là các đoạn văn bản liên quan) để tạo ra câu trả lời chi tiết, chính xác và dựa trên dữ liệu cụ thể của bạn.

Kỹ thuật này cho phép Agent trả lời các câu hỏi về thông tin *không* có trong dữ liệu huấn luyện ban đầu của LLM, giảm thiểu hiện tượng “ảo giác” (hallucinations) và đảm bảo phản hồi dựa trên nguồn đáng tin cậy.

Bắt đầu với Embeddings và Vector Search

Đối với một junior developer muốn khám phá lĩnh vực này, đây là một số bước bạn có thể thực hiện:

1. Tìm hiểu về Embeddings Models: Thử nghiệm với các thư viện như sentence-transformers để tạo embeddings cho các câu văn của riêng bạn. Quan sát cách các câu tương tự nhau tạo ra các vector gần nhau.
2. Hiểu về Độ đo Tương đồng: Tự viết hoặc sử dụng các hàm tính Cosine Similarity/Euclidean Distance để tính toán khoảng cách giữa các vector embeddings.
3. Sử dụng một Thư viện ANN đơn giản: Thử nghiệm với Faiss hoặc Annoy để xây dựng một chỉ mục tìm kiếm nhỏ trên một tập hợp embeddings và thực hiện các truy vấn tìm kiếm hàng xóm gần nhất.
4. Khám phá một Vector Database: Cài đặt và chạy một Vector Database mã nguồn mở như Chroma hoặc Qdrant (thường có tùy chọn chạy local hoặc dùng Docker rất tiện). Tìm hiểu cách thêm dữ liệu (các cặp text/metadata và embeddings) và thực hiện truy vấn tìm kiếm.
5. Thử nghiệm với Frameworks: Sử dụng LangChain hoặc LlamaIndex để xây dựng một ứng dụng RAG đơn giản. Các framework này giúp trừu tượng hóa nhiều bước phức tạp, cho phép bạn tập trung vào luồng logic của Agent.

Đây là những kỹ năng nền tảng cực kỳ giá trị khi bạn tiến sâu hơn vào việc xây dựng các AI Agent phức tạp có khả năng tương tác và xử lý thông tin hiệu quả.

Những Thách thức ban đầu

Mặc dù mạnh mẽ, làm việc với embeddings và Vector Search cũng có những thách thức:

• Kích thước Vector: Embeddings thường có kích thước lớn (vài trăm đến vài nghìn chiều), yêu cầu bộ nhớ và tài nguyên tính toán đáng kể, đặc biệt với tập dữ liệu lớn.
• Chọn Mô hình Embedding phù hợp: Chất lượng của Vector Search phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của mô hình embedding được sử dụng. Các mô hình khác nhau phù hợp với các loại dữ liệu và tác vụ khác nhau.
• Chi phí: Sử dụng API của các nhà cung cấp để tạo embeddings hoặc chạy Vector Database trên cloud có thể phát sinh chi phí.
• Quản lý dữ liệu: Cập nhật dữ liệu trong Vector Database (thêm, xóa, sửa) cần chiến lược phù hợp.

Tuy nhiên, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, các công cụ ngày càng trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.

Kết luận

Embeddings và Vector Search là hai trụ cột quan trọng trong việc xây dựng thế hệ AI Agent tiếp theo. Chúng cho phép Agent vượt qua những hạn chế của việc xử lý dữ liệu dựa trên từ khóa truyền thống, mở khóa khả năng hiểu ngữ nghĩa sâu sắc và truy xuất thông tin liên quan một cách hiệu quả. Đặc biệt, kỹ thuật RAG dựa trên Embeddings và Vector Search đang trở thành một mô hình thiết kế chuẩn để xây dựng các Agent có kiến thức nền tảng vững chắc, có khả năng tương tác với thế giới thực thông qua dữ liệu cập nhật.

Khi bạn tiếp tục hành trình với “AI Agent Roadmap”, việc nắm vững các khái niệm này sẽ là nền tảng vững chắc để bạn xây dựng các Agent ngày càng thông minh và hữu ích. Hãy thực hành, thử nghiệm và chuẩn bị cho những khái niệm thú vị tiếp theo!