Chào mừng quay trở lại với loạt bài viết AI Agent Roadmap! Trong các bài trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá AI Agent là gì và Chúng Hoạt Động Như Thế Nào?, đi sâu vào Vòng Lặp Agent Được Giải Thích: Nhận Thức, Suy Luận và Hành Động, tìm hiểu cách Xây dựng Công cụ AI Tốt hơn, và thậm chí cả những trường hợp sử dụng thực tế. Chúng ta cũng đã đặt nền móng với việc Hiểu Về Transformers và LLM Cho AI Agent và thấy Ảnh Hưởng Của Tokenization Đến Hiệu Năng của AI Agent.
Hôm nay, chúng ta sẽ tập trung vào một khía cạnh kỹ thuật cực kỳ quan trọng quyết định khả năng “ghi nhớ” và xử lý thông tin dài của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Cửa sổ Ngữ cảnh (Context Window) và Độ dài Tối đa (Max Length). Hiểu rõ hai khái niệm này là điều cần thiết để xây dựng các AI Agent mạnh mẽ và đáng tin cậy, đặc biệt khi agent cần xử lý nhiều thông tin hoặc duy trì cuộc trò chuyện dài.
Mục lục
Cửa sổ Ngữ cảnh là gì và Tại sao nó Quan trọng?
Hãy hình dung bạn đang đọc một cuốn sách rất dài, nhưng trí nhớ ngắn hạn của bạn chỉ cho phép bạn nhớ được vài trang gần nhất. Cửa sổ ngữ cảnh của một LLM cũng tương tự như vậy. Nó là lượng văn bản (thường được đo bằng token) mà mô hình có thể xem xét cùng một lúc khi xử lý yêu cầu hiện tại của bạn.
Khi bạn gửi một câu lệnh (prompt) đến LLM, mô hình không “nhớ” toàn bộ lịch sử cuộc trò chuyện hoặc toàn bộ tài liệu bạn cung cấp từ đầu đến cuối. Thay vào đó, nó chỉ xử lý một đoạn dữ liệu giới hạn nằm trong “cửa sổ” này. Đoạn dữ liệu này bao gồm câu lệnh hiện tại của bạn và một phần của lịch sử trước đó hoặc văn bản bổ sung (nếu có) cho đến khi đạt đến giới hạn của cửa sổ ngữ cảnh.
Tại sao điều này lại quan trọng đối với AI Agent?
- Duy trì cuộc trò chuyện: Một agent cần nhớ những gì đã được nói trước đó để đưa ra phản hồi mạch lạc và phù hợp. Cửa sổ ngữ cảnh càng lớn, agent càng có thể “nhớ” được cuộc trò chuyện dài hơn.
- Xử lý tài liệu dài: Nếu agent cần tóm tắt một bài báo, phân tích một báo cáo, hoặc trích xuất thông tin từ nhiều nguồn, kích thước cửa sổ ngữ cảnh sẽ quyết định lượng văn bản nó có thể xử lý trong một lần gọi API.
- Thực hiện các tác vụ phức tạp: Các tác vụ yêu cầu nhiều bước suy luận hoặc tham chiếu chéo thông tin từ nhiều phần khác nhau của đầu vào sẽ cần cửa sổ ngữ cảnh đủ lớn để chứa tất cả thông tin cần thiết.
Nói cách khác, kích thước cửa sổ ngữ cảnh quyết định “trí nhớ” ngắn hạn và khả năng xử lý thông tin liên tục của LLM. Một cửa sổ ngữ cảnh nhỏ có thể khiến agent “quên” những chi tiết quan trọng từ đầu cuộc trò chuyện hoặc không thể xử lý các tác vụ yêu cầu đầu vào lớn.
Độ dài Tối đa (Max Length) được Giải thích
Độ dài tối đa (hay Max Length, thường được gọi là context length) là tổng số token tối đa mà mô hình có thể xử lý trong một lần gọi API. Điều này bao gồm cả token đầu vào (prompt, lịch sử, văn bản tham chiếu) và token đầu ra (phản hồi của mô hình).
Như chúng ta đã thảo luận trong bài về Tokenization, văn bản được chia thành các đơn vị nhỏ gọi là token. Mỗi mô hình có một giới hạn về số lượng token nó có thể xử lý. Giới hạn này chính là độ dài tối đa.
Công thức đơn giản là:
Tổng số Token = Số Token Đầu vào + Số Token Đầu ra
Và giới hạn là:
Tổng số Token <= Độ dài Tối đa của Mô hình
Điều này có ý nghĩa quan trọng:
- Nếu bạn sử dụng hết độ dài tối đa cho đầu vào, mô hình sẽ không thể tạo ra bất kỳ token đầu ra nào.
- Bạn cần để lại đủ "không gian" trong cửa sổ ngữ cảnh cho mô hình tạo ra câu trả lời của nó.
- Các mô hình khác nhau có độ dài tối đa khác nhau, từ vài nghìn token đến hàng trăm nghìn token (ví dụ: GPT-4 Turbo, Claude 2.1, Gemini 1.5 Pro).
Chọn một mô hình có độ dài tối đa phù hợp với nhu cầu của agent là rất quan trọng. Một agent cần xử lý các tài liệu pháp lý dài sẽ yêu cầu độ dài tối đa lớn hơn nhiều so với một agent chỉ cần trả lời các câu hỏi đơn giản dựa trên kiến thức chung.
Những Hạn chế của Cửa sổ Ngữ cảnh
Mặc dù kích thước cửa sổ ngữ cảnh đã tăng lên đáng kể trong những năm gần đây, chúng vẫn còn những hạn chế cố hữu:
- Chi phí Tính toán: Việc xử lý một cửa sổ ngữ cảnh lớn đòi hỏi sức mạnh tính toán và bộ nhớ đáng kể. Chi phí để chạy các mô hình có cửa sổ ngữ cảnh rất lớn thường cao hơn.
- Hiệu suất Giảm sút (Lost in the Middle): Nghiên cứu đã chỉ ra rằng ngay cả với cửa sổ ngữ cảnh lớn, các mô hình có xu hướng chú ý ít hơn đến thông tin ở giữa văn bản dài, tập trung nhiều hơn vào thông tin ở đầu hoặc cuối. Điều này được gọi là hiện tượng "Lost in the Middle".
- Giới hạn về Dung lượng: Không có cửa sổ ngữ cảnh nào là vô hạn. Agent sẽ luôn đối mặt với giới hạn về lượng thông tin nó có thể "ghi nhớ" trong một lần gọi.
- Thời gian Trễ: Xử lý cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn thường mất nhiều thời gian hơn, dẫn đến thời gian phản hồi chậm hơn cho agent.
Những hạn chế này đặt ra thách thức cho các nhà phát triển AI Agent. Làm thế nào để một agent xử lý thông tin vượt quá giới hạn cửa sổ ngữ cảnh của mô hình nền tảng?
Chiến lược Quản lý Ngữ cảnh cho AI Agent
Để vượt qua hoặc giảm thiểu tác động của giới hạn cửa sổ ngữ cảnh, các nhà phát triển agent sử dụng nhiều chiến lược khác nhau:
1. Chunking và Summarization (Phân đoạn và Tóm tắt)
Chia tài liệu hoặc lịch sử trò chuyện dài thành các đoạn nhỏ (chunks) phù hợp với kích thước cửa sổ ngữ cảnh. Xử lý từng đoạn hoặc tóm tắt chúng lại để chèn vào cửa sổ ngữ cảnh cho các tác vụ sau. Ví dụ, tóm tắt các phần trước của cuộc trò chuyện để giữ lại những điểm chính.
// Pseudocode: Chia tài liệu dài và tóm tắt
function process_long_document(document_text, model_context_size):
chunks = split_text_into_chunks(document_text, model_context_size * 0.8) // Chia nhỏ hơn để chừa chỗ cho prompt
summaries = []
for chunk in chunks:
prompt = f"Tóm tắt đoạn văn sau:\n\n{chunk}"
summary = call_llm(prompt, max_tokens=model_context_size * 0.2) // Tóm tắt
summaries.append(summary)
return combine_summaries(summaries) // Hoặc sử dụng tóm tắt cho bước tiếp theo
2. Retrieval Augmented Generation (RAG)
Đây là một chiến lược rất phổ biến và hiệu quả. Thay vì cố gắng đưa toàn bộ thông tin vào cửa sổ ngữ cảnh, agent chỉ tải (retrieve) các đoạn thông tin liên quan nhất từ một cơ sở kiến thức bên ngoài (ví dụ: vector database, cơ sở dữ liệu truyền thống) dựa trên truy vấn hiện tại. Các đoạn thông tin liên quan này sau đó được chèn vào cửa sổ ngữ cảnh cùng với câu lệnh của người dùng để mô hình tạo ra phản hồi.
RAG giúp agent truy cập và sử dụng lượng kiến thức khổng lồ mà không bị giới hạn bởi cửa sổ ngữ cảnh của LLM. Đây là kỹ thuật cốt lõi đằng sau nhiều agent có khả năng trả lời câu hỏi về dữ liệu tùy chỉnh của người dùng.
3. Prompt Engineering
Thiết kế prompt một cách khéo léo để hướng dẫn mô hình tập trung vào các phần quan trọng nhất của ngữ cảnh hoặc để cấu trúc đầu vào sao cho hiệu quả nhất trong giới hạn cửa sổ.
// Ví dụ prompt yêu cầu tập trung vào đoạn cuối "Dựa vào đoạn văn sau đây, chú ý đặc biệt đến kết luận ở cuối cùng, trả lời câu hỏi: [Câu hỏi của bạn]\n\n[Đoạn văn dài...]"
4. State Management (Quản lý Trạng thái)
Đối với các agent duy trì trạng thái qua nhiều lượt tương tác (như agent trò chuyện hoặc agent thực hiện kế hoạch nhiều bước), việc quản lý những thông tin nào cần được giữ lại và truyền vào cửa sổ ngữ cảnh tiếp theo là rất quan trọng. Điều này có thể bao gồm lưu trữ các biến, kết quả của các bước trung gian, hoặc các thông tin quan trọng được người dùng cung cấp.
Điều này liên quan chặt chẽ đến cách agent Nhận Thức, Suy Luận và Hành Động trong vòng lặp của nó.
Tác động lên Phát triển AI Agent
Hiểu rõ cửa sổ ngữ cảnh và độ dài tối đa ảnh hưởng trực tiếp đến cách bạn thiết kế và xây dựng AI Agent:
- Lựa chọn Mô hình: Nhu cầu về ngữ cảnh của agent sẽ là yếu tố chính khi chọn mô hình LLM. Một agent phân tích hợp đồng sẽ cần mô hình có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn nhiều so với một chatbot đơn giản.
- Kiến trúc Agent: Đối với các tác vụ phức tạp, bạn không thể chỉ dựa vào LLM "nhớ" mọi thứ. Bạn cần xây dựng kiến trúc agent có khả năng quản lý thông tin bên ngoài, sử dụng RAG, công cụ (tools), và các kỹ thuật quản lý trạng thái khác. Đây là lý do việc xây dựng công cụ cho agent lại quan trọng đến vậy.
- Thiết kế Quy trình (Workflow): Đối với các tác vụ vượt quá giới hạn ngữ cảnh, bạn cần chia nhỏ quy trình thành các bước nhỏ hơn mà mỗi bước có thể xử lý trong giới hạn đó. Kết quả của một bước có thể được tóm tắt hoặc sử dụng để truy vấn thông tin cho bước tiếp theo.
- Chi phí và Hiệu năng: Mô hình có cửa sổ ngữ cảnh lớn thường đắt hơn và chậm hơn. Bạn cần cân bằng giữa nhu cầu về ngữ cảnh và ngân sách/yêu cầu về tốc độ của ứng dụng agent.
- Trải nghiệm Người dùng: Một agent quên ngữ cảnh hoặc không thể xử lý yêu cầu dài sẽ mang lại trải nghiệm kém. Việc quản lý ngữ cảnh hiệu quả là chìa khóa để tạo ra các agent hữu ích và tự nhiên.
Xem xét ví dụ về Trợ Lý Cá Nhân cho NPC trong Game. Một NPC cần nhớ các cuộc trò chuyện trước đây với người chơi, các nhiệm vụ đã giao, và các sự kiện đã xảy ra trong thế giới game. Điều này đòi hỏi khả năng quản lý ngữ cảnh thông minh để duy trì tính nhất quán và cá nhân hóa tương tác, ngay cả khi lịch sử tương tác trở nên dài.
So sánh Cửa sổ Ngữ cảnh của một số LLM Phổ biến
Dưới đây là bảng so sánh (mang tính chất tham khảo vì các giá trị này có thể thay đổi khi mô hình cập nhật) cửa sổ ngữ cảnh của một số mô hình LLM phổ biến mà các nhà phát triển agent thường sử dụng:
| Mô hình LLM | Cửa sổ Ngữ cảnh (Token) | Ghi chú |
|---|---|---|
| GPT-3.5 Turbo | 4,096 / 16,384 | Phiên bản 16k cho phép ngữ cảnh dài hơn |
| GPT-4 | 8,192 / 32,768 | Phiên bản 32k cho ngữ cảnh mở rộng |
| GPT-4 Turbo (gpt-4-1106-preview, gpt-4-0125-preview) | 128,000 | Cửa sổ ngữ cảnh rất lớn |
| Claude 2.1 (Anthropic) | 200,000 | Một trong những mô hình có cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất hiện có |
| Gemini 1.5 Pro (Google) | 128,000 | Có tùy chọn mở rộng lên 1 triệu token cho người dùng xem trước |
| Llama 2 70B (Meta) | 4,096 | Mô hình nguồn mở phổ biến |
| Mixtral 8x7B (Mistral AI) | 32,768 | Mô hình nguồn mở có cửa sổ ngữ cảnh khá lớn |
(Lưu ý: Các con số này có thể thay đổi khi các nhà cung cấp cập nhật mô hình của họ.)
Như bạn thấy, có sự khác biệt đáng kể về khả năng xử lý ngữ cảnh giữa các mô hình. Việc lựa chọn mô hình phù hợp với yêu cầu về ngữ cảnh của agent là bước đầu tiên và quan trọng.
Tương lai của Cửa sổ Ngữ cảnh
Cộng đồng nghiên cứu và phát triển LLM đang không ngừng nỗ lực để mở rộng giới hạn của cửa sổ ngữ cảnh và cải thiện khả năng xử lý thông tin dài của mô hình. Các kỹ thuật như Attention Mechanism hiệu quả hơn (ví dụ: FlashAttention), kiến trúc mô hình mới, và các phương pháp huấn luyện tiên tiến đang giúp tạo ra các mô hình có thể xử lý lượng dữ liệu lớn hơn với hiệu quả cao hơn.
Việc có các mô hình với cửa sổ ngữ cảnh hàng trăm nghìn token (thậm chí lên đến 1 triệu token như Gemini 1.5 Pro) đang mở ra cánh cửa cho các ứng dụng agent mới mẻ và mạnh mẽ hơn, có khả năng phân tích toàn bộ cuốn sách, báo cáo tài chính phức tạp, hoặc codebase lớn trong một lần gọi.
Kết luận
Cửa sổ ngữ cảnh và độ dài tối đa là những khái niệm nền tảng mà mọi nhà phát triển AI Agent cần nắm vững. Chúng định hình khả năng "ghi nhớ", xử lý thông tin dài, và thực hiện các tác vụ phức tạp của LLM.
Mặc dù kích thước cửa sổ ngữ cảnh ngày càng tăng, việc hiểu rõ những hạn chế và áp dụng các chiến lược quản lý ngữ cảnh hiệu quả (như RAG, chunking, summarization) là điều cần thiết để xây dựng các agent mạnh mẽ, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng.
Khi bạn tiếp tục hành trình AI Agent Roadmap, hãy luôn xem xét cách dữ liệu được đưa vào và xử lý bởi mô hình nền tảng, và làm thế nào bạn có thể thiết kế kiến trúc agent để vượt qua những giới hạn cố hữu của LLM.
Trong bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ bắt đầu tìm hiểu về các framework phổ biến giúp bạn xây dựng AI Agent một cách có cấu trúc và hiệu quả hơn.
