Chào mừng các bạn quay trở lại với chuỗi bài viết “AI Engineer Roadmap”! Trong các bài trước, chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về vai trò của Kỹ sư AI, so sánh Kỹ sư AI và Kỹ sư ML, khám phá sự khác biệt giữa AI và AGI, và bắt đầu làm quen với các mô hình AI được huấn luyện trước. Chúng ta cũng đã đi sâu vào các mô hình LLM phổ biến như OpenAI, Claude, Gemini, và học cách sử dụng API của OpenAI hay làm việc với Hugging Face.
Hôm nay, chúng ta sẽ tập trung vào một khái niệm cốt lõi, đóng vai trò nền tảng cho rất nhiều ứng dụng AI hiện đại: Embeddings. Nếu bạn chưa đọc bài giới thiệu về Embeddings Là Gì? Vì Sao Chúng Là Nòng Cốt Của AI Search, tôi rất khuyến khích bạn nên xem qua trước khi đi sâu vào bài này.
Hiểu về embeddings không chỉ giúp bạn xây dựng các hệ thống thông minh hơn mà còn mở ra cánh cửa cho vô số ứng dụng sáng tạo. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những trường hợp sử dụng phổ biến và mạnh mẽ nhất của embeddings, từ tìm kiếm ngữ nghĩa đột phá đến phân cụm dữ liệu và nhiều hơn thế nữa.
Mục lục
Embeddings: Nhắc Lại Khái Niệm Cơ Bản
Như chúng ta đã thảo luận ở bài trước, embeddings là cách biểu diễn dữ liệu (văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v.) dưới dạng các vector số học dày đặc trong không gian đa chiều. Điều kỳ diệu của embeddings là chúng mã hóa ngữ nghĩa hoặc đặc trưng của dữ liệu. Các mục có ý nghĩa hoặc đặc điểm tương tự sẽ có các vector embedding gần nhau trong không gian này.
Ví dụ đơn giản nhất là với văn bản: từ “vua” và “hoàng tử” có thể có vector embedding gần nhau hơn rất nhiều so với từ “quả táo” và “chiếc xe”, bởi vì chúng có mối quan hệ ngữ nghĩa chặt chẽ hơn.
Sức mạnh của embeddings nằm ở khả năng chuyển đổi dữ liệu phức tạp, phi cấu trúc thành một định dạng mà các thuật toán máy học có thể dễ dàng xử lý và tìm ra mối quan hệ. Thay vì làm việc trực tiếp với từ ngữ hay pixel ảnh, chúng ta làm việc với các vector số.
Trường Hợp Sử Dụng 1: Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa (Semantic Search)
Đây có lẽ là ứng dụng phổ biến và dễ thấy nhất của embeddings, đặc biệt trong bối cảnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bùng nổ. Tìm kiếm truyền thống (keyword search) dựa vào việc khớp các từ khóa. Nó gặp khó khăn khi người dùng sử dụng từ đồng nghĩa, cụm từ khác nhau nhưng có cùng ý nghĩa, hoặc khi truy vấn cần hiểu ngữ cảnh sâu hơn.
Embeddings giải quyết vấn đề này như thế nào?
- Mã hóa tất cả tài liệu (văn bản, sản phẩm, v.v.) thành các vector embeddings.
- Khi có một truy vấn (query), mã hóa truy vấn đó thành một vector embedding.
- Tìm kiếm các vector tài liệu gần nhất với vector truy vấn trong không gian embedding. Sự “gần” này thường được đo bằng độ tương đồng cosine (cosine similarity) hoặc khoảng cách Euclide (Euclidean distance).
Kết quả là gì? Hệ thống trả về các tài liệu có ý nghĩa tương tự với truy vấn, ngay cả khi chúng không chứa chính xác các từ khóa đó. Ví dụ, tìm kiếm “nhà cung cấp dụng cụ làm vườn thân thiện với môi trường” có thể trả về kết quả chứa “cửa hàng bán đồ làm vườn hữu cơ” hoặc “nơi mua thiết bị trồng cây xanh”.
Ví dụ điển hình:
- Tìm kiếm tài liệu/FAQ: Khách hàng nhập câu hỏi tự nhiên, hệ thống tìm kiếm các bài viết FAQ hoặc tài liệu liên quan nhất về mặt ngữ nghĩa.
- Tìm kiếm sản phẩm trong thương mại điện tử: Người dùng mô tả sản phẩm họ muốn (“giày chạy bộ nhẹ cho mùa hè”), hệ thống tìm kiếm các sản phẩm có đặc điểm phù hợp, không chỉ dựa vào tên sản phẩm.
- Tìm kiếm hình ảnh/video: Sử dụng embeddings của nội dung hình ảnh/video để tìm kiếm các mục tương tự hoặc liên quan đến một mô tả văn bản.
Để triển khai Semantic Search hiệu quả, bạn cần một nơi để lưu trữ và tìm kiếm các vector một cách nhanh chóng trên quy mô lớn. Đây là lúc các Vector Database như Pinecone, Milvus, Weaviate, hay các thư viện tìm kiếm xấp xỉ láng giềng gần nhất (Approximate Nearest Neighbor – ANN) như Faiss, Annoy, ScaNN trở nên cực kỳ quan trọng.
# Đoạn code conceptual về cách hoạt động
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
# Giả định bạn đã có embeddings cho tài liệu và truy vấn
# embeddings_tai_lieu là một list các vector embedding của các tài liệu
# embedding_truy_van là vector embedding của truy vấn
embeddings_tai_lieu = [
np.array([...]), # embedding tài liệu 1
np.array([...]), # embedding tài liệu 2
np.array([...]), # embedding tài liệu 3
# ...
]
embedding_truy_van = np.array([...])
# Tính độ tương đồng cosine giữa truy vấn và từng tài liệu
scores = [cosine_similarity([embedding_truy_van], [doc_emb])[0][0] for doc_emb in embeddings_tai_lieu]
# Sắp xếp tài liệu theo điểm số tương đồng giảm dần
indices_sap_xep = np.argsort(scores)[::-1]
# Lấy ra các tài liệu có điểm số cao nhất (gần nhất về mặt ngữ nghĩa)
top_k = 5
tai_lieu_lien_quan = [embeddings_tai_lieu[i] for i in indices_sap_xep[:top_k]]
print("Các tài liệu liên quan nhất (dựa trên độ tương đồng cosine):", indices_sap_xep[:top_k])
Trường Hợp Sử Dụng 2: Phân Cụm (Clustering)
Phân cụm là kỹ thuật nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau. Với dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh, việc định nghĩa sự “tương tự” theo cách truyền thống là rất khó. Embeddings cung cấp một giải pháp thanh lịch.
Khi bạn chuyển đổi dữ liệu sang không gian embedding, các mục tương tự sẽ nằm gần nhau. Do đó, các thuật toán phân cụm có thể dễ dàng xác định các nhóm (cụm) các vector gần nhau trong không gian này. Mỗi cụm đại diện cho một nhóm các mục có chung đặc điểm hoặc ý nghĩa.
Ví dụ điển hình:
- Phân tích chủ đề: Nhóm các bài báo, tweet, hoặc phản hồi của khách hàng thành các chủ đề khác nhau dựa trên nội dung của chúng.
- Phân khúc khách hàng: Dựa trên lịch sử tương tác, đánh giá sản phẩm, hoặc các văn bản khác liên quan đến khách hàng, bạn có thể phân cụm họ để hiểu rõ hơn về các nhóm hành vi hoặc sở thích.
- Nhận diện sự kiện mới: Trong dòng dữ liệu tin tức liên tục, phân cụm các bài viết mới có thể giúp phát hiện các sự kiện hoặc chủ đề mới đang nổi lên.
- Gom nhóm sản phẩm tương tự: Nhóm các sản phẩm có mô tả hoặc đặc điểm hình ảnh tương tự lại với nhau.
Các thuật toán phân cụm phổ biến hoạt động tốt với embeddings bao gồm k-Means, DBSCAN, Agglomerative Clustering, hoặc các phương pháp dựa trên biểu đồ.
# Đoạn code conceptual về phân cụm
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# Giả định bạn đã có một tập hợp các vector embedding
embeddings_data = np.array([
np.array([...]), # embedding mục 1
np.array([...]), # embedding mục 2
# ... hàng trăm hoặc hàng ngàn embeddings khác
])
# Áp dụng thuật toán K-Means (ví dụ)
n_clusters = 5 # Số cụm mong muốn
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0, n_init=10)
clusters = kmeans.fit_predict(embeddings_data)
# 'clusters' bây giờ chứa nhãn cụm cho từng mục dữ liệu
print("Nhãn cụm cho từng mục:", clusters)
# Bạn có thể phân tích các mục trong mỗi cụm để hiểu chủ đề của cụm đó
# Ví dụ: print("Mục 0 thuộc cụm:", clusters[0])
Trường Hợp Sử Dụng 3: Phân Loại (Classification)
Trong nhiều bài toán phân loại (ví dụ: phân loại văn bản, phân loại hình ảnh), việc sử dụng embeddings làm đầu vào cho mô hình phân loại thường mang lại hiệu quả cao hơn so với việc sử dụng dữ liệu thô hoặc các phương pháp biểu diễn đặc trưng truyền thống (như Bag-of-Words). Lý do là embeddings đã mã hóa ngữ nghĩa và đặc trưng quan trọng của dữ liệu.
Thay vì huấn luyện một mô hình phức tạp từ đầu trên dữ liệu thô, bạn có thể sử dụng một mô hình embedding đã được huấn luyện trước (ví dụ: từ Sentence-BERT cho văn bản hoặc ResNet cho hình ảnh) để tạo ra các vector đặc trưng, sau đó sử dụng các vector này để huấn luyện một mô hình phân loại đơn giản hơn (như Support Vector Machine – SVM, Logistic Regression, hoặc mạng neural nhỏ).
Ví dụ điển hình:
- Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis): Sử dụng embeddings của đánh giá sản phẩm hoặc bình luận để phân loại cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung lập).
- Phân loại spam: Biểu diễn email bằng embeddings và huấn luyện mô hình để phân loại spam.
- Phân loại hình ảnh: Sử dụng embeddings từ lớp cuối của mạng CNN đã huấn luyện trước để phân loại đối tượng trong ảnh.
- Phân loại tài liệu theo danh mục: Phân loại bài viết tin tức, báo cáo, hoặc email vào các danh mục định trước.
# Đoạn code conceptual về phân loại
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# Giả định bạn đã có embeddings và nhãn tương ứng cho dữ liệu huấn luyện
# embeddings_train: mảng NumPy các vector embedding
# labels_train: mảng NumPy các nhãn (ví dụ: 0 cho tiêu cực, 1 cho tích cực)
embeddings_train = np.array([...]) # tập embeddings huấn luyện
labels_train = np.array([...]) # tập nhãn huấn luyện
# Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra (tùy chọn)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(embeddings_train, labels_train, test_size=0.2, random_state=42)
# Khởi tạo và huấn luyện mô hình phân loại (ví dụ: Logistic Regression)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Đánh giá mô hình (tùy chọn)
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("Độ chính xác của mô hình:", accuracy)
# Để phân loại dữ liệu mới, tạo embedding cho dữ liệu mới và dùng model.predict()
# embedding_new_data = np.array([...]) # embedding dữ liệu mới
# predicted_label = model.predict([embedding_new_data])
# print("Nhãn dự đoán:", predicted_label)
Trường Hợp Sử Dụng 4: Hệ Thống Gợi Ý (Recommendation Systems)
Embeddings là một công cụ mạnh mẽ để xây dựng hệ thống gợi ý dựa trên nội dung hoặc dựa trên sự hợp tác. Ý tưởng chính là biểu diễn cả người dùng và các mục (sản phẩm, phim, bài hát, v.v.) dưới dạng các vector embedding trong cùng một không gian.
- Gợi ý dựa trên nội dung: Nếu bạn có embeddings của các mục, bạn có thể dễ dàng tìm các mục khác có embeddings gần đó. Ví dụ, nếu người dùng xem một bộ phim, bạn có thể gợi ý các bộ phim khác có embeddings gần với bộ phim đó.
- Gợi ý dựa trên sự hợp tác (Collaborative Filtering): Bạn có thể tạo embeddings cho người dùng dựa trên các mục họ đã tương tác. Sau đó, tìm các người dùng có embedding tương tự và gợi ý các mục mà những người dùng đó thích. Hoặc tìm các mục có embedding tương tự và gợi ý chúng cho người dùng hiện tại.
Bằng cách biểu diễn cả người dùng và mục dưới dạng vector, bạn có thể tính toán mức độ “phù hợp” giữa người dùng và mục bằng cách đo khoảng cách hoặc độ tương đồng giữa vector của họ.
Ví dụ điển hình:
- Gợi ý sản phẩm “khách hàng cũng xem”: Tìm các sản phẩm có embedding gần với sản phẩm mà khách hàng đang xem.
- Gợi ý phim/nhạc cá nhân hóa: Dựa trên lịch sử xem/nghe của người dùng, tạo embedding cho người dùng và tìm các phim/nhạc có embedding gần với embedding người dùng.
- Gợi ý bài viết/tin tức: Dựa trên các bài viết người dùng đã đọc, gợi ý các bài viết khác có nội dung tương tự (embedding gần).
Trường Hợp Sử Dụng 5: Phát Hiện Bất Thường (Anomaly Detection)
Trong không gian embedding, các điểm dữ liệu thông thường có xu hướng tạo thành các cụm hoặc phân bố theo một quy luật nhất định. Các điểm dữ liệu nằm xa các cụm chính hoặc ở những vùng thưa thớt của không gian thường là các điểm bất thường (anomalies).
Bạn có thể sử dụng embeddings kết hợp với các thuật toán phát hiện bất thường (như Isolation Forest, One-Class SVM, hoặc các phương pháp dựa trên khoảng cách) để xác định các điểm dữ liệu khác biệt đáng kể so với phần còn lại.
Ví dụ điển hình:
- Phát hiện gian lận: Sử dụng embeddings của mô tả giao dịch hoặc hành vi người dùng để xác định các giao dịch hoặc hành vi bất thường có khả năng là gian lận.
- Giám sát hệ thống: Biểu diễn log hệ thống hoặc các sự kiện dưới dạng embeddings và phát hiện các mẫu bất thường có thể chỉ ra lỗi hoặc tấn công.
- Kiểm soát chất lượng: Sử dụng embeddings của hình ảnh sản phẩm để phát hiện các sản phẩm lỗi có hình dạng hoặc đặc điểm khác biệt.
Hơn Thế Nữa: Những Ứng Dụng Tiềm Năng Khác
Khả năng biểu diễn dữ liệu phức tạp thành vector số mở ra rất nhiều cánh cửa khác:
- Trực quan hóa dữ liệu: Giảm chiều (dimensionality reduction) các vector embedding có chiều cao xuống 2D hoặc 3D (sử dụng t-SNE, UMAP) giúp trực quan hóa mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu. Bạn có thể thấy các cụm dữ liệu hoặc điểm bất thường trên biểu đồ.
- Giảm trùng lặp (Deduplication): Tìm các mục có embeddings rất gần nhau có thể giúp phát hiện các mục trùng lặp trong tập dữ liệu lớn (ví dụ: các bài báo có nội dung gần như giống nhau, các sản phẩm được list hai lần với mô tả hơi khác).
- Xây dựng Knowledge Graph: Embeddings có thể được sử dụng để biểu diễn các thực thể và mối quan hệ trong knowledge graph (Graph Embeddings), giúp suy luận và khám phá các mối liên kết mới.
- Fine-tuning mô hình: Embeddings được sử dụng làm lớp đầu vào cho các tác vụ downstream khi fine-tuning các mô hình ngôn ngữ hoặc thị giác. (Điều này liên quan đến chủ đề Fine-Tuning mà chúng ta đã thảo luận).
Tóm Tắt Các Trường Hợp Sử Dụng Chính
Để giúp bạn hình dung rõ hơn, đây là bảng tóm tắt các trường hợp sử dụng chính của embeddings:
| Trường Hợp Sử Dụng | Mục Đích Chính | Cách Embeddings Hỗ Trợ | Ví Dụ Điển Hình |
|---|---|---|---|
| Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa (Semantic Search) | Tìm dữ liệu có ý nghĩa liên quan đến truy vấn. | Biểu diễn truy vấn và dữ liệu dưới dạng vector; tìm vector gần nhất. | Tìm kiếm tài liệu/FAQ, tìm kiếm sản phẩm, tìm kiếm hình ảnh. |
| Phân Cụm (Clustering) | Nhóm các mục dữ liệu tương tự lại với nhau. | Các mục tương tự có vector embedding gần nhau trong không gian. | Phân tích chủ đề, phân khúc khách hàng, gom nhóm sản phẩm. |
| Phân Loại (Classification) | Gán nhãn hoặc danh mục cho dữ liệu. | Sử dụng embeddings làm đặc trưng đầu vào cho mô hình phân loại. | Phân tích cảm xúc, phân loại spam, phân loại hình ảnh. |
| Hệ Thống Gợi Ý (Recommendation Systems) | Gợi ý các mục phù hợp cho người dùng. | Biểu diễn người dùng và mục dưới dạng vector; tìm vector người dùng gần vector mục hoặc vector người dùng khác. | Gợi ý sản phẩm, gợi ý phim/nhạc, gợi ý bài viết. |
| Phát Hiện Bất Thường (Anomaly Detection) | Xác định các điểm dữ liệu khác biệt đáng kể. | Các điểm bất thường nằm xa các cụm chính trong không gian embedding. | Phát hiện gian lận, giám sát hệ thống, kiểm soát chất lượng. |
| Trực quan hóa dữ liệu | Hiểu cấu trúc và mối quan hệ trong dữ liệu. | Giảm chiều các vector embedding để hiển thị trên biểu đồ 2D/3D. | Trực quan hóa phân bố tài liệu, khám phá các cụm ẩn. |
Vai Trò Của Kỹ Sư AI Với Embeddings
Là một Kỹ sư AI (tương lai), hiểu và biết cách làm việc với embeddings là kỹ năng cực kỳ quan trọng. Nó không chỉ là lý thuyết, mà là công cụ thực tế bạn sẽ sử dụng hàng ngày.
Bạn cần biết:
- Cách chọn và sử dụng các mô hình embedding phù hợp cho tác vụ của mình (ví dụ: tìm và sử dụng mô hình trên Hugging Face).
- Cách tạo (generate) embeddings cho dữ liệu của bạn.
- Cách lưu trữ và quản lý embeddings, đặc biệt với lượng dữ liệu lớn (làm quen với vector database).
- Cách thực hiện tìm kiếm láng giềng gần nhất (nearest neighbor search) trên embeddings.
- Cách tích hợp embeddings vào các pipeline AI lớn hơn (ví dụ: kết hợp với OpenAI API cho các ứng dụng RAG – Retrieval Augmented Generation).
- Hiểu về chi phí tính toán và bộ nhớ khi làm việc với các không gian embedding có chiều cao và số lượng vector lớn. (Điều này liên quan đến các khái niệm về Tokens, cửa sổ ngữ cảnh và chi phí API).
Embeddings là cầu nối giúp AI hiểu được ngữ nghĩa và đặc trưng của dữ liệu phi cấu trúc, biến chúng thành định dạng mà máy có thể làm việc hiệu quả. Nắm vững embeddings sẽ giúp bạn xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ, thông minh và có khả năng mở rộng cao.
Kết Luận
Chúng ta đã cùng nhau đi qua các trường hợp sử dụng hàng đầu của embeddings, từ tìm kiếm ngữ nghĩa mang tính cách mạng, đến phân cụm, phân loại, gợi ý và phát hiện bất thường. Có thể nói, embeddings là một trong những “nguyên liệu” cơ bản và thiết yếu trong bộ công cụ của một Kỹ sư AI hiện đại.
Hiểu sâu về cách embeddings hoạt động và cách áp dụng chúng vào các bài toán thực tế sẽ giúp bạn tạo ra những giải pháp AI đột phá và hiệu quả hơn. Đây là một kỹ năng không thể thiếu trên lộ trình trở thành một Kỹ sư AI chuyên nghiệp.
Trong các bài viết tiếp theo của series “AI Engineer Roadmap”, chúng ta sẽ tiếp tục khám phá những chủ đề quan trọng khác, đi sâu hơn vào các kỹ thuật và công cụ mà bạn cần nắm vững. Hãy tiếp tục theo dõi!
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc muốn chia sẻ về trải nghiệm của mình với embeddings, đừng ngần ngại để lại bình luận bên dưới nhé!
Hẹn gặp lại trong bài viết tiếp theo!
