Chào mừng trở lại với series “AI Engineer Roadmap – Lộ trình học Kỹ sư AI 2025“! Trong các bài viết trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá Kỹ Sư AI là gì, phân biệt vai trò giữa Kỹ sư AI và Kỹ sư ML, cũng như tìm hiểu về tầm quan trọng của việc bắt đầu với các mô hình AI được huấn luyện trước và cách sử dụng chúng thông qua các API như OpenAI Chat Completions hay các mô hình trên Hugging Face. Chúng ta cũng đã chạm đến các khái niệm như Tokens và Cửa sổ ngữ cảnh, và cả những thách thức như Tấn công Prompt Injection hay vấn đề về Thiên vị, Công bằng và Quyền riêng tư.
Khi xây dựng các ứng dụng AI thực tế, đặc biệt là những ứng dụng tương tác với lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, một khái niệm đóng vai trò cực kỳ quan trọng mà bất kỳ AI Engineer nào cũng cần nắm vững chính là Embeddings. Chúng không chỉ là nền tảng cho những tính năng tìm kiếm thông minh (AI Search) mà còn là chìa khóa mở ra nhiều ứng dụng AI tiên tiến khác. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu tìm hiểu Embeddings là gì, cách chúng hoạt động và vì sao chúng lại trở thành “nòng cốt” của AI Search hiện đại.
Mục lục
Embeddings Là Gì? Biểu Diễn Thế Giới Thực Vào Không Gian Số
Hãy tưởng tượng bạn có hàng triệu cuốn sách trong thư viện. Nếu muốn tìm một cuốn về “lập trình Python cho người mới bắt đầu”, bạn có thể bắt đầu bằng cách tìm trong mục “Tin học”, rồi “Lập trình”, rồi “Python”, và cuối cùng tìm các sách có chứa cụm từ “người mới bắt đầu”. Đây là cách tìm kiếm dựa trên danh mục và từ khóa – hiệu quả nhưng khá cứng nhắc.
Bây giờ, hãy tưởng tượng một cách khác: Thay vì dựa vào từ khóa chính xác, bạn muốn tìm các cuốn sách có “ý nghĩa” tương đồng với truy vấn của mình. Một cuốn sách về “giới thiệu về Python và các bước đầu tiên” cũng nên xuất hiện, mặc dù không dùng chính xác từ “người mới bắt đầu”. Đây là lúc Embeddings phát huy sức mạnh.
Về cơ bản, Embeddings là quá trình biểu diễn các đối tượng (như từ, câu, đoạn văn, hình ảnh, âm thanh, hoặc thậm chí cả người dùng và sản phẩm) dưới dạng các vector số học trong một không gian đa chiều. Mỗi chiều của vector đại diện cho một đặc tính tiềm ẩn nào đó của đối tượng. Điều kỳ diệu là, trong không gian vector này, các đối tượng có “ý nghĩa” hoặc “ngữ cảnh” tương đồng sẽ nằm gần nhau.
Hãy dùng một ví dụ đơn giản hơn: Biểu diễn các thành phố trên bản đồ 2D. Thành phố Hồ Chí Minh có tọa độ (X1, Y1), Hà Nội có (X2, Y2). Khoảng cách giữa hai điểm này trên bản đồ (không gian 2 chiều) phản ánh khoảng cách địa lý thực tế. Trong không gian Embeddings, các đối tượng được biểu diễn trong không gian có thể lên tới vài trăm hoặc vài nghìn chiều, và “khoảng cách” giữa các vector này (thường đo bằng các metric như Cosine Similarity) phản ánh mức độ tương đồng về mặt ngữ nghĩa, nội dung, hoặc đặc tính.
Ví dụ, từ “king” (nhà vua) và “queen” (nữ hoàng) có thể có vector Embeddings nằm gần nhau trong không gian vector vì chúng đều liên quan đến hoàng gia. Thậm chí, trong một số mô hình cũ hơn (như Word2Vec), phép toán vector còn có thể biểu diễn mối quan hệ: vector('king') - vector('man') + vector('woman') có thể cho ra một vector rất gần với vector('queen').
Làm Thế Nào Embeddings Được Tạo Ra? Sức Mạnh Của Mô Hình Ngôn Ngữ
Việc tạo ra các vector Embeddings ý nghĩa không phải là một quá trình ngẫu nhiên. Chúng thường được tạo ra bởi các mô hình học sâu (Deep Learning models) đã được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ.
Đối với văn bản, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs – Large Language Models) như các mô hình nền tảng chúng ta đã thảo luận trước đây (ví dụ: các phiên bản của GPT, BERT, RoBERTa, các mô hình từ Hugging Face) đóng vai trò chính. Các mô hình này được huấn luyện để hiểu ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ, câu, đoạn văn.
Quá trình huấn luyện thường bao gồm các tác vụ như dự đoán từ tiếp theo trong câu, điền vào chỗ trống, hoặc xác định mối quan hệ giữa hai câu. Trong quá trình học này, các lớp ẩn (hidden layers) của mạng nơ-ron sẽ học cách tạo ra các biểu diễn số hóa (các vector) nắm bắt được ý nghĩa và ngữ cảnh của dữ liệu đầu vào.
Khi đã huấn luyện xong, các mô hình này có thể được sử dụng để tạo ra Embeddings cho văn bản mới. Khi bạn cung cấp một đoạn văn bản cho mô hình, mô hình sẽ xử lý nó và trả về một vector số học duy nhất (hoặc nhiều vector, tùy thuộc vào cách bạn sử dụng mô hình) biểu diễn nội dung của đoạn văn bản đó.
Đây chính là lý do tại sao việc sử dụng các mô hình AI được huấn luyện trước lại hiệu quả. Chúng đã được “học” cách tạo ra các Embeddings chất lượng cao trên lượng dữ liệu đa dạng, giúp bạn không cần phải tự mình huấn luyện từ đầu.
Vì Sao Embeddings Là “Nòng Cốt” Của AI Search? Vượt Ra Ngoài Từ Khóa
Tìm kiếm truyền thống dựa trên từ khóa hoạt động bằng cách so khớp các chuỗi ký tự. Nếu bạn tìm “apple”, nó sẽ tìm các tài liệu có chứa từ “apple”. Nó có thể bỏ sót các tài liệu nói về “táo” (tiếng Việt của apple) hoặc nói về “iPhone” (một sản phẩm của Apple) trừ khi có các kỹ thuật mở rộng truy vấn phức tạp.
Ngược lại, AI Search (hay còn gọi là Semantic Search – Tìm kiếm ngữ nghĩa) sử dụng Embeddings để tìm kiếm dựa trên ý nghĩa. Đây là cách nó hoạt động:
- Nhúng dữ liệu nguồn (Offline/Batch): Toàn bộ tài liệu hoặc dữ liệu mà bạn muốn tìm kiếm (các trang web, bài viết, sản phẩm, v.v.) sẽ được chuyển đổi thành các vector Embeddings và lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu đặc biệt gọi là Vector Database.
- Nhúng truy vấn (Online/Real-time): Khi người dùng nhập một truy vấn, truy vấn đó cũng được chuyển đổi thành một vector Embedding bằng cùng mô hình đã dùng để nhúng dữ liệu nguồn.
- Tìm kiếm lân cận nhất (Nearest Neighbor Search): Hệ thống tìm kiếm sẽ so sánh vector Embedding của truy vấn với tất cả các vector Embeddings của dữ liệu nguồn trong Vector Database và tìm ra các vector “gần nhất” trong không gian đa chiều.
- Trả về kết quả: Các tài liệu/đối tượng tương ứng với các vector gần nhất sẽ được trả về cho người dùng. “Gần nhất” ở đây có nghĩa là có độ tương đồng ngữ nghĩa cao nhất.
Đây là lý do tại sao Embeddings là nòng cốt:
- Hiểu Ngữ Nghĩa Sâu Sắc: Thay vì chỉ khớp từ khóa, AI Search hiểu được ý định và ngữ cảnh của người dùng. Truy vấn “mua điện thoại thông minh giá rẻ” sẽ không chỉ tìm các trang có cụm từ đó mà còn có thể tìm các trang nói về “smartphone bình dân”, “điện thoại dưới 5 triệu”, hay “thiết bị di động kinh tế”.
- Xử lý Từ Đồng Nghĩa, Khác Biệt Từ Ngữ: Nếu tài liệu dùng từ “car” còn truy vấn dùng “automobile”, AI Search dựa trên Embeddings vẫn có thể tìm thấy vì cả hai từ này có ý nghĩa tương đồng và vector Embeddings của chúng sẽ nằm gần nhau.
- Kết quả Liên Quan Theo Ngữ Cảnh: Nếu bạn tìm “apple” sau khi đọc bài viết về công nghệ, kết quả trả về sẽ ưu tiên các sản phẩm của Apple (iPhone, Mac). Nếu bạn tìm “apple” sau khi đọc bài về dinh dưỡng, kết quả sẽ ưu tiên về loại quả này. Embeddings giúp nắm bắt được ngữ cảnh rộng hơn.
- Xử lý Dữ liệu Phi Cấu Trúc Hiệu Quả: Embeddings là cách hiệu quả nhất để biểu diễn và tìm kiếm trong các loại dữ liệu mà trước đây khó xử lý bằng tìm kiếm truyền thống, như các đoạn văn dài, email, đánh giá sản phẩm, v.v.
Bảng dưới đây tóm tắt sự khác biệt chính giữa tìm kiếm truyền thống và tìm kiếm AI dựa trên Embeddings:
| Tính năng | Tìm kiếm truyền thống (Keyword) | Tìm kiếm AI (Semantic) |
|---|---|---|
| Cách Hoạt Động | Tìm các tài liệu chứa chính xác hoặc biến thể của từ khóa. Dựa trên chỉ mục ngược (inverted index). | Tìm các tài liệu có ý nghĩa tương đồng với truy vấn. Dựa trên biểu diễn vector (Embeddings) và tìm kiếm lân cận nhất. |
| Độ Hiểu Ngữ Nghĩa | Hạn chế, dựa vào khớp từ khóa. Không hiểu ý định hay ngữ cảnh sâu sắc. | Cao, hiểu được ngữ cảnh, từ đồng nghĩa, ý định người dùng. |
| Xử lý Từ đồng nghĩa/Khác biệt từ ngữ | Kém, cần danh sách từ đồng nghĩa hoặc kỹ thuật mở rộng truy vấn thủ công. | Tốt, tự động nhận diện ý nghĩa tương đồng dựa trên vị trí vector trong không gian. |
| Xử lý Dữ liệu Phi cấu trúc | Khó khăn, cần xử lý trước để trích xuất từ khóa hoặc cấu trúc dữ liệu. | Hiệu quả, biểu diễn nội dung đầy đủ dưới dạng vector. |
| Kết quả Trả về | Chính xác về từ ngữ, có thể bỏ sót các kết quả liên quan về mặt ý nghĩa. Độ chính xác cao khi từ khóa rõ ràng, kém khi truy vấn mơ hồ. | Liên quan về mặt ý nghĩa, có thể bao gồm các tài liệu không chứa chính xác từ khóa. Độ liên quan cao ngay cả với truy vấn phức tạp, tự nhiên. |
| Yêu cầu Hạ tầng | Chủ yếu là hệ thống database/indexing truyền thống (ví dụ: Elasticsearch, Apache Solr). | Cần mô hình nhúng (embedding model) và cơ sở dữ liệu vector (vector database) chuyên dụng. |
Triển Khai AI Search Với Embeddings: Góc Nhìn Kỹ Sư AI
Với tư cách là một AI Engineer, việc xây dựng hệ thống AI Search dựa trên Embeddings bao gồm nhiều bước và quyết định quan trọng:
1. Chọn Mô Hình Embedding Phù Hợp
Có rất nhiều mô hình Embeddings khác nhau, mỗi loại có ưu nhược điểm riêng về hiệu suất, tốc độ, kích thước vector, và chi phí. Các bạn có thể tham khảo lại bài viết So Sánh Các Mô Hình AI Hàng Đầu hoặc Cách Tìm và Sử Dụng Mô Hình Trên Hugging Face. Một số lựa chọn phổ biến bao gồm:
- Các mô hình từ OpenAI (text-embedding-ada-002, text-embedding-3-small/large): Dễ sử dụng qua API, hiệu quả cao cho nhiều tác vụ. Chi phí tính theo tokens.
- Các mô hình từ Hugging Face/Sentence-Transformers: Rất nhiều lựa chọn mã nguồn mở, có thể chạy cục bộ (ví dụ với Ollama), tùy chỉnh được. Phù hợp khi cần kiểm soát hoặc xử lý dữ liệu nhạy cảm.
- Các mô hình từ Google, Cohere, v.v.
Khi chọn mô hình, hãy cân nhắc:
- Hiệu suất trên dữ liệu của bạn: Một số mô hình hoạt động tốt hơn trên các loại văn bản cụ thể (code, y tế, pháp luật…).
- Kích thước vector: Các vector lớn hơn (ví dụ 1536 chiều của text-embedding-ada-002 hoặc 3072/768 của text-embedding-3) thường mã hóa nhiều thông tin hơn nhưng tốn bộ nhớ và tính toán hơn.
- Tốc độ và chi phí: Sử dụng API có thể nhanh và tiện lợi nhưng có chi phí theo lượt dùng. Chạy mô hình cục bộ cần hạ tầng nhưng có thể kinh tế hơn cho lượng lớn dữ liệu.
- Cửa sổ ngữ cảnh (Context Window): Một số mô hình có giới hạn về độ dài văn bản có thể nhúng cùng lúc. (Tham khảo Tokens, Cửa sổ Ngữ cảnh và Chi phí API).
2. Xử Lý Dữ Liệu (Chunking)
Các mô hình Embeddings thường có giới hạn về độ dài đầu vào (tính bằng tokens). Nếu tài liệu của bạn quá dài, bạn cần chia nhỏ chúng thành các “chunks” (đoạn) trước khi tạo Embedding. Kích thước và cách chia chunk ảnh hưởng lớn đến chất lượng tìm kiếm. Chia quá nhỏ có thể làm mất ngữ cảnh. Chia quá lớn có thể vượt quá giới hạn của mô hình hoặc khiến các vector trở nên quá “chung chung”, khó phân biệt.
Ví dụ:
# Ví dụ đơn giản về chia chunk (cần logic phức tạp hơn trong thực tế)
def chunk_text(text, max_tokens):
tokens = text.split() # Ví dụ đơn giản, thực tế dùng tokenizer
chunks = []
current_chunk = []
current_length = 0
for token in tokens:
token_length = 1 # Giả sử mỗi từ 1 token, thực tế phức tạp hơn
if current_length + token_length <= max_tokens:
current_chunk.append(token)
current_length += token_length
else:
chunks.append(" ".join(current_chunk))
current_chunk = [token]
current_length = token_length
if current_chunk:
chunks.append(" ".join(current_chunk))
return chunks
long_document = "Đây là một tài liệu rất dài cần được chia thành các đoạn nhỏ hơn để có thể tạo embeddings một cách hiệu quả. Việc chia đoạn đúng cách là rất quan trọng để không làm mất đi ngữ cảnh của nội dung..."
chunks = chunk_text(long_document, max_tokens=50)
# Sau đó tạo embedding cho từng chunk
# chunk_embeddings = [embed(chunk) for chunk in chunks]
3. Lựa Chọn và Sử Dụng Vector Database
Lưu trữ và tìm kiếm hiệu quả trong hàng triệu hoặc hàng tỷ vector là một thách thức. Các cơ sở dữ liệu truyền thống không được tối ưu cho việc tìm kiếm “lân cận nhất” trong không gian đa chiều.
Vector Database được thiết kế đặc biệt cho mục đích này. Chúng sử dụng các thuật toán như HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds) hoặc FAISS (Facebook AI Similarity Search) để xây dựng chỉ mục (index) cho các vector, cho phép tìm kiếm lân cận nhanh chóng, ngay cả trên quy mô lớn.
Một số Vector Database phổ biến:
- Pinecone
- Weaviate
- Qdrant
- Chroma (thường dùng cho các dự án nhỏ/local)
- Milvus
- Ngoài ra, một số CSDL truyền thống như PostgreSQL có extension (pgvector) hỗ trợ lưu trữ và tìm kiếm vector.
Công việc của bạn là tích hợp quy trình nhúng dữ liệu vào Vector Database. Điều này bao gồm:
- Trích xuất dữ liệu nguồn.
- Xử lý và chia nhỏ dữ liệu (chunking).
- Tạo Embedding cho từng chunk bằng mô hình đã chọn.
- Lưu trữ vector Embedding cùng với metadata (thông tin về tài liệu gốc, số trang, tiêu đề chunk…) vào Vector Database.
# Pseudocode minh họa quá trình nhúng và lưu vào Vector DB
from embedding_model import embed
from vector_database_client import VectorDBClient # Tưởng tượng có client cho DB
db_client = VectorDBClient(url="your_vector_db_url", api_key="...")
documents_to_process = [
{"id": "doc1", "content": "Nội dung tài liệu 1..."},
{"id": "doc2", "content": "Nội dung tài liệu 2..."},
# ...
]
vectors_to_upload = []
for doc in documents_to_process:
chunks = chunk_text(doc["content"], max_tokens=100) # Giả sử max_tokens=100
for i, chunk in enumerate(chunks):
chunk_embedding = embed(chunk)
vectors_to_upload.append({
"id": f"{doc['id']}_chunk{i}", # ID duy nhất cho mỗi chunk
"vector": chunk_embedding,
"metadata": {"document_id": doc["id"], "chunk_index": i, "text": chunk} # Lưu thêm thông tin cần thiết
})
# Upload các vector vào Vector Database
db_client.upload_vectors(vectors_to_upload)
print(f"Đã tạo và lưu trữ {len(vectors_to_upload)} vector embeddings.")
Khi có truy vấn, bạn sẽ sử dụng client của Vector Database để tìm kiếm các vector lân cận vector truy vấn, sau đó sử dụng metadata để lấy lại nội dung hoặc thông tin của các tài liệu gốc.
# Pseudocode minh họa tìm kiếm
query = "làm thế nào để cài đặt python"
query_embedding = embed(query)
search_results = db_client.search_similar(query_embedding, k=5) # Tìm 5 vector gần nhất
print("Kết quả tìm kiếm:")
for result in search_results:
metadata = result["metadata"]
print(f"- Tài liệu: {metadata['document_id']}, Đoạn: {metadata['chunk_index']}")
print(f" Nội dung đoạn: {metadata['text'][:200]}...") # In 200 ký tự đầu
print(f" Độ tương đồng: {result['similarity']:.4f}")
Embeddings Còn Được Sử Dụng Ở Đâu Khác?
Mặc dù là nòng cốt của AI Search, Embeddings còn là nền tảng cho rất nhiều ứng dụng AI khác:
- Hệ thống Gợi ý (Recommendation Systems): Nhúng người dùng và sản phẩm/nội dung vào cùng một không gian vector. Nếu vector của người dùng gần với vector của sản phẩm nào, hãy gợi ý sản phẩm đó.
- Phân cụm (Clustering): Gom nhóm các đối tượng có Embeddings gần nhau để tìm ra các nhóm có đặc điểm tương đồng (ví dụ: phân cụm các bài báo theo chủ đề, phân cụm người dùng theo sở thích).
- Phát hiện Bất thường (Anomaly Detection): Các đối tượng có Embeddings nằm xa các nhóm chính trong không gian vector có thể là bất thường.
- Phân loại (Classification): Sử dụng Embeddings làm đặc trưng (features) cho các mô hình phân loại (ví dụ: phân loại cảm xúc của bình luận).
- Tạo sinh Văn bản và Q&A: Đặc biệt quan trọng trong kỹ thuật Retrieval Augmented Generation (RAG), nơi Embeddings được dùng để truy xuất các thông tin liên quan từ một kho tri thức riêng trước khi đưa vào LLM để sinh câu trả lời. Đây là một kỹ thuật rất phổ biến để làm cho LLMs trả lời dựa trên dữ liệu tùy chỉnh của bạn, điều mà các mô hình được huấn luyện trước không thể làm được. (Chúng ta sẽ có bài viết sâu hơn về RAG trong tương lai).
Hiểu và làm chủ Embeddings mở ra cánh cửa cho bạn để xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ và thông minh hơn rất nhiều.
Lời Kết
Embeddings là một khái niệm trừu tượng nhưng vô cùng mạnh mẽ, cho phép máy tính “hiểu” và làm việc với ý nghĩa của dữ liệu phi cấu trúc bằng cách biểu diễn chúng trong một không gian số học. Đối với AI Engineer, đặc biệt là những người quan tâm đến việc xây dựng các hệ thống thông minh tương tác với văn bản hoặc dữ liệu đa phương tiện, nắm vững Embeddings và cách sử dụng chúng trong AI Search (cùng với Vector Database) là một kỹ năng nền tảng không thể thiếu.
AI Search không chỉ là một tính năng tìm kiếm nâng cao, mà còn là một mô hình cốt lõi để các ứng dụng AI tương tác với tri thức. Từ các chatbot trả lời câu hỏi dựa trên tài liệu nội bộ đến các hệ thống gợi ý sản phẩm thông minh, tất cả đều phụ thuộc vào khả năng biểu diễn và tìm kiếm ý nghĩa của Embeddings.
Hãy tiếp tục hành trình của mình trên AI Engineer Roadmap. Ở các bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào các kỹ thuật sử dụng Embeddings trong các ứng dụng thực tế, bao gồm cả kỹ thuật RAG quan trọng. Hẹn gặp lại các bạn!
