Chào mừng các bạn quay trở lại với series AI Engineer Roadmap! Trong các bài viết trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá những khái niệm nền tảng của AI hiện đại, từ vai trò của Kỹ sư AI, sự khác biệt giữa AI và AGI, cho đến cách bắt đầu với các mô hình tiền huấn luyện và sử dụng các API phổ biến như OpenAI Chat Completions.
Một trong những kỹ thuật mạnh mẽ nhất để giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trả lời chính xác và cập nhật thông tin dựa trên dữ liệu riêng của bạn chính là Retrieval Augmented Generation (RAG). Chúng ta đã tìm hiểu RAG là gì và khi nào nên sử dụng nó thay vì Fine-Tuning, cách xây dựng pipeline RAG cơ bản bao gồm phân đoạn (chunking), nhúng (embedding) và truy xuất (retrieval), và làm quen với Embeddings, Cơ sở dữ liệu Vector, và các framework như LangChain hoặc LlamaIndex.
Khi bắt tay vào triển khai RAG trong thực tế, bạn sẽ đứng trước một lựa chọn quan trọng: sử dụng các công cụ tích hợp sẵn mạnh mẽ như OpenAI Assistants API với tính năng Retrieval, hay tự xây dựng pipeline RAG “thủ công” (Manual RAG) bằng cách kết hợp các thành phần khác nhau. Mỗi phương án đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Bài viết này sẽ đi sâu phân tích hai cách tiếp cận này để giúp bạn đưa ra quyết định phù hợp nhất cho dự án của mình.
Mục lục
RAG Hoạt Động Như Thế Nào? (Nhắc lại nhanh)
Trước khi so sánh, hãy cùng điểm lại cách RAG giải quyết vấn đề “trí nhớ” và “kiến thức cập nhật” của LLM. Về cơ bản, RAG hoạt động như sau:
- Tải dữ liệu: Thu thập dữ liệu tùy chỉnh của bạn (tài liệu, database, web,…).
- Phân đoạn (Chunking): Chia nhỏ dữ liệu thành các đoạn nhỏ hơn.
- Nhúng (Embedding): Chuyển đổi các đoạn văn bản này thành vector số (embeddings) sử dụng các mô hình embedding (ví dụ OpenAI Embedding API hoặc các mô hình mã nguồn mở).
- Lưu trữ Vector: Lưu trữ các vector này trong một cơ sở dữ liệu vector.
- Truy vấn: Khi người dùng đặt câu hỏi, chuyển câu hỏi đó thành vector.
- Truy xuất (Retrieval): Tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu vector để lấy ra các đoạn văn bản gốc có embedding gần nhất với vector câu hỏi. Đây là các đoạn thông tin liên quan nhất.
- Tạo Prompt: Ghép các đoạn văn bản được truy xuất vào prompt cùng với câu hỏi của người dùng.
- Tạo phản hồi: Gửi prompt đầy đủ này đến LLM để mô hình tạo ra câu trả lời dựa trên cả kiến thức nền tảng và thông tin được cung cấp.
Quá trình này giúp LLM có “ngữ cảnh” (context) từ dữ liệu của bạn để trả lời chính xác hơn, giảm thiểu “ảo giác” (hallucination) và cung cấp thông tin cập nhật mà mô hình không được huấn luyện trực tiếp.
Cách Tiếp Cận 1: OpenAI Assistants API (Với Tool Retrieval)
OpenAI Assistants API là một lớp trừu tượng cao hơn được thiết kế để giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI dựa trên tác nhân (agent-like applications) một cách dễ dàng hơn. Nó cung cấp các tính năng tích hợp sẵn như quản lý luồng hội thoại (state management), thực thi code (Code Interpreter), gọi hàm (Function Calling) và đặc biệt là Retrieval.
Khi bạn sử dụng Assistants API với tool Retrieval được bật, bạn chỉ cần tải các file tài liệu của mình lên Assistant. OpenAI sẽ tự động xử lý các bước phân đoạn, nhúng và lưu trữ trong hệ thống của họ. Khi một thread (luồng hội thoại) sử dụng Assistant đó, nếu câu hỏi của người dùng yêu cầu thông tin từ các file đã tải lên, Assistant sẽ tự động thực hiện truy vấn, lấy các đoạn thông tin liên quan và đưa vào ngữ cảnh (context window) của mô hình để tạo phản hồi.
Mô hình hoạt động của Assistants API bao gồm các đối tượng chính:
- Assistant: Định nghĩa cấu hình chung (model, tools, instructions).
- Thread: Biểu diễn một phiên hội thoại liên tục với người dùng, lưu trữ lịch sử tin nhắn.
- Message: Một tin nhắn trong thread, có thể là từ người dùng hoặc Assistant.
- Run: Một lần thực thi Assistant trên một thread để tạo ra phản hồi mới dựa trên tin nhắn gần nhất của người dùng và lịch sử hội thoại.
Tool Retrieval là một trong những “tools” mà Assistant có thể sử dụng trong quá trình Run.
Ưu Điểm của OpenAI Assistants API (Với Retrieval)
- Dễ sử dụng và triển khai nhanh chóng: Đây là ưu điểm lớn nhất. Bạn không cần quan tâm đến việc chọn mô hình embedding, cơ sở dữ liệu vector, hay xây dựng pipeline phức tạp. Chỉ cần tải file lên, cấu hình Assistant và gọi API. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian phát triển ban đầu.
- Quản lý trạng thái hội thoại tích hợp: Assistants API tự động quản lý lịch sử hội thoại (Thread), giúp LLM duy trì ngữ cảnh qua nhiều lượt trao đổi mà không cần bạn phải tự xây dựng logic này.
- Các công cụ mạnh mẽ khác đi kèm: Ngoài Retrieval, bạn còn có Code Interpreter (thực thi code Python để phân tích dữ liệu, giải toán,…) và Function Calling (kết nối LLM với các API bên ngoài). Việc tích hợp các khả năng này vào ứng dụng trở nên liền mạch hơn.
- Hạ tầng được quản lý: OpenAI lo liệu việc lưu trữ vector, scaling và các vấn đề hạ tầng liên quan đến Retrieval. Bạn không cần quản lý vector database riêng.
- Cải tiến liên tục từ OpenAI: OpenAI thường xuyên cải thiện các thuật toán Retrieval tích hợp, tiềm năng mang lại hiệu suất tốt hơn theo thời gian mà bạn không cần can thiệp.
Nhược Điểm của OpenAI Assistants API (Với Retrieval)
- Vendor Lock-in: Bạn bị phụ thuộc hoàn toàn vào hệ sinh thái và hạ tầng của OpenAI. Nếu muốn chuyển sang LLM của nhà cung cấp khác (Claude, Gemini) hoặc mô hình mã nguồn mở, bạn sẽ phải xây dựng lại phần RAG.
- Ít kiểm soát và tùy chỉnh: Bạn không thể tùy chỉnh chi tiết các bước trong pipeline RAG:
- Không chọn được mô hình embedding.
- Không chọn được cơ sở dữ liệu vector.
- Không kiểm soát được chiến lược phân đoạn (chunking strategy) hay kích thước đoạn.
- Không tinh chỉnh được thuật toán truy vấn (ví dụ: tìm kiếm HNSW, sử dụng filters, re-ranking, multi-query retrieval…).
- Giới hạn về định dạng và kích thước file: Có những giới hạn về loại file và kích thước tối đa cho các file bạn tải lên (ví dụ: PDF, DOCX, JSON, CSV,… với giới hạn kích thước cụ thể). Dữ liệu phức tạp hơn hoặc database không được hỗ trợ trực tiếp.
- Chi phí: Chi phí sử dụng Assistants API (bao gồm cả Retrieval) có thể cao hơn so với việc tự xây dựng với các thành phần mã nguồn mở, đặc biệt khi xử lý lượng dữ liệu lớn hoặc số lượng request cao. Chi phí cũng tính dựa trên dung lượng file lưu trữ cho Retrieval.
- Tính minh bạch thấp: Bạn không thấy rõ quy trình Retrieval diễn ra như thế nào bên trong hệ thống của OpenAI. Việc debug khi kết quả không như mong đợi có thể khó khăn.
Cách Tiếp Cận 2: Manual RAG
Manual RAG, hay tự xây dựng pipeline RAG, là cách bạn tự tay kết nối các mảnh ghép: chọn mô hình embedding, thiết lập cơ sở dữ liệu vector (FAISS, Chroma, Pinecone, Weaviate,…), viết code để tải và xử lý dữ liệu, tạo embeddings, index vào vector DB, xử lý truy vấn người dùng, thực hiện tìm kiếm vector, lấy đoạn văn bản gốc, và đóng gói tất cả vào prompt trước khi gọi LLM API (ví dụ: OpenAI Chat Completions API, Anthropic Messages API, hay các mô hình mã nguồn mở chạy trên Ollama hoặc các nền tảng khác).
Việc này thường được thực hiện với sự trợ giúp của các framework orchestration như LangChain hoặc LlamaIndex, nhưng bạn hoàn toàn có thể xây dựng nó từ đầu nếu muốn kiểm soát tối đa.
Ưu Điểm của Manual RAG
- Kiểm soát và tùy chỉnh tối đa: Đây là ưu điểm vượt trội. Bạn có thể:
- Chọn mô hình embedding phù hợp nhất với dữ liệu và ngân sách của bạn.
- Chọn cơ sở dữ liệu vector tối ưu cho nhu cầu về hiệu suất, scalability, chi phí.
- Áp dụng các chiến lược phân đoạn phức tạp (sliding window, recursive splitting) và tối ưu hóa kích thước đoạn.
- Triển khai các kỹ thuật truy vấn nâng cao (ví dụ: HyDE – Hypothetical Document Embedding, Step-back prompting, RAG-Fusion, multi-query, filtering metadata, re-ranking kết quả tìm kiếm).
- Xử lý các loại dữ liệu phức tạp, phi cấu trúc hoặc tích hợp với các nguồn dữ liệu không được Assistants API hỗ trợ trực tiếp (ví dụ: database SQL, API nội bộ).
- Linh hoạt và tránh Vendor Lock-in: Bạn không bị ràng buộc vào một nhà cung cấp LLM hay một hệ thống hạ tầng duy nhất. Bạn có thể dễ dàng chuyển đổi giữa OpenAI, Claude, Gemini, hoặc các mô hình mã nguồn mở tùy theo yêu cầu dự án, chi phí, hoặc hiệu suất.
- Tiềm năng tối ưu chi phí: Bằng cách chọn các mô hình embedding và vector database phù hợp (ví dụ: sử dụng mô hình embedding mã nguồn mở và vector DB tự host hoặc các dịch vụ cạnh tranh), bạn có thể kiểm soát và tối ưu chi phí tốt hơn.
- Minh bạch và dễ debug: Vì bạn tự xây dựng pipeline, bạn hiểu rõ từng bước diễn ra như thế nào, giúp việc debug và tối ưu hiệu suất trở nên dễ dàng hơn.
- Học hỏi sâu sắc về RAG: Việc tự tay xây dựng giúp bạn hiểu rất sâu về cách hoạt động của RAG, các thành phần quan trọng, và những điểm cần lưu ý để đạt hiệu suất tốt nhất. Điều này cực kỳ giá trị trên con đường trở thành một Kỹ sư AI giỏi.
Nhược Điểm của Manual RAG
- Phức tạp và tốn thời gian phát triển ban đầu: Yêu cầu kiến thức về các thành phần RAG (embeddings, vector DBs, index structure), các framework orchestration (nếu sử dụng), và cần viết nhiều code hơn để xử lý dữ liệu, xây dựng pipeline end-to-end.
- Yêu cầu quản lý hạ tầng: Bạn phải tự quản lý hoặc sử dụng dịch vụ của bên thứ ba cho cơ sở dữ liệu vector, điều này đòi hỏi kiến thức vận hành và có thể tốn kém nếu không được quy hoạch tốt.
- Cần nhiều kiến thức chuyên sâu hơn: Để xây dựng một hệ thống RAG hiệu quả, bạn cần hiểu về cách chọn mô hình embedding phù hợp, cách tối ưu hóa index trong vector DB, và các kỹ thuật truy vấn nâng cao.
- Quản lý trạng thái hội thoại thủ công hơn: Nếu không sử dụng framework hỗ trợ, bạn sẽ cần tự xây dựng logic để quản lý lịch sử hội thoại và đưa nó vào prompt một cách hiệu quả, điều này có thể phức tạp hơn so với Assistants API.
So Sánh Trực Quan: OpenAI Assistants API vs. Manual RAG
Để dễ hình dung hơn, đây là bảng tóm tắt so sánh hai cách tiếp cận:
| Tiêu Chí | OpenAI Assistants API (với Retrieval) | Manual RAG |
|---|---|---|
| Độ phức tạp triển khai ban đầu | Rất thấp, chỉ cần tải file và gọi API. | Trung bình đến cao, cần tích hợp nhiều thành phần. |
| Thời gian phát triển (ban đầu) | Rất nhanh (Proof of Concept, ứng dụng đơn giản). | Chậm hơn, tốn công xây dựng pipeline. |
| Mức độ kiểm soát & Tùy chỉnh | Rất thấp (gần như không có). | Rất cao (chọn mô hình, DB, chiến lược…). |
| Linh hoạt & Khả năng chuyển đổi | Thấp (khóa với OpenAI). | Rất cao (có thể dùng với bất kỳ LLM/Embedding/Vector DB nào). |
| Quản lý hạ tầng | Được OpenAI quản lý hoàn toàn. | Tự quản lý hoặc sử dụng dịch vụ bên ngoài. |
| Chi phí | Dễ dự đoán ban đầu, có thể tăng nhanh với lượng dữ liệu lớn/request nhiều. Tính phí lưu trữ file. | Có thể tối ưu, phụ thuộc vào lựa chọn các thành phần (embedding models, vector DB). Chi phí có thể thay đổi. |
| Minh bạch & Khả năng Debug | Thấp (black box). | Cao (white box), dễ dàng theo dõi luồng dữ liệu. |
| Hỗ trợ định dạng dữ liệu | Giới hạn ở một số loại file phổ biến. | Rất linh hoạt, có thể xử lý mọi loại dữ liệu có thể chuyển thành văn bản. |
| Các tính năng đi kèm khác | Code Interpreter, Function Calling tích hợp liền mạch. | Cần tích hợp thủ công (sử dụng Function Calling của LLM API, tự xây dựng agent logic). |
Khi Nào Nên Chọn Cách Tiếp Cận Nào?
Việc lựa chọn giữa OpenAI Assistants API và Manual RAG phụ thuộc vào nhiều yếu tố của dự án, bao gồm mục tiêu, nguồn lực, yêu cầu về hiệu suất, khả năng mở rộng và kế hoạch dài hạn:
Chọn OpenAI Assistants API (với Retrieval) Nếu:
- Bạn cần Proof of Concept (PoC) nhanh: Muốn thử nghiệm ý tưởng RAG với dữ liệu của mình một cách nhanh nhất mà không tốn nhiều công sức cài đặt.
- Ứng dụng của bạn đơn giản: Nhu cầu RAG cơ bản, chỉ cần hỏi đáp trên các file tài liệu đơn giản (PDF, DOCX, CSV,…).
- Bạn chấp nhận sự phụ thuộc vào OpenAI: Dự án hiện tại và tương lai gần chỉ tập trung vào nền tảng OpenAI.
- Nhóm của bạn muốn tập trung vào logic ứng dụng hơn là xây dựng hạ tầng RAG: Ít kinh nghiệm hoặc tài nguyên cho việc quản lý vector database và tối ưu pipeline.
- Bạn muốn tận dụng các công cụ tích hợp khác (Code Interpreter, Function Calling) một cách liền mạch.
Chọn Manual RAG Nếu:
- Bạn cần kiểm soát và tùy chỉnh cao: Yêu cầu chiến lược phân đoạn, nhúng hoặc truy vấn đặc thù cho dữ liệu của bạn để đạt hiệu suất cao nhất.
- Dữ liệu của bạn phức tạp hoặc có nhiều định dạng khác nhau: Cần xử lý dữ liệu từ database, API, hoặc các nguồn không phải file đơn giản.
- Bạn muốn tránh Vendor Lock-in: Có kế hoạch sử dụng hoặc dễ dàng chuyển đổi giữa các nhà cung cấp LLM khác nhau hoặc mô hình mã nguồn mở.
- Dự án của bạn có quy mô lớn và yêu cầu tối ưu chi phí chặt chẽ: Có thể chọn các thành phần mã nguồn mở hoặc dịch vụ cạnh tranh hơn để giảm chi phí vận hành.
- Đội ngũ của bạn có kinh nghiệm về data engineering, MLOps và quản lý hạ tầng.
- Bạn muốn hiểu sâu sắc và có khả năng tối ưu hiệu suất của từng bước trong pipeline RAG.
- Cần tích hợp các kỹ thuật truy vấn nâng cao (advanced retrieval techniques) không có sẵn trong Assistants API.
Một Ví dụ Khái Niệm
Hãy xem xét sự khác biệt về mặt khái niệm trong code (Python):
# --- Cách tiếp cận với OpenAI Assistants API ---
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
# Bước 1: Tải file và tạo Assistant (chỉ làm 1 lần)
# upload_file = client.files.create(file=open("my_document.pdf", "rb"), purpose="assistants")
# assistant = client.beta.assistants.create(
# name="My Document Assistant",
# instructions="Bạn là trợ lý trả lời câu hỏi dựa trên tài liệu được cung cấp.",
# model="gpt-4o", # Hoặc gpt-4-turbo, gpt-3.5-turbo
# tools=[{"type": "retrieval"}],
# file_ids=[upload_file.id]
# )
# Giả sử assistant đã được tạo với file_id
assistant_id = "asst_..."
file_id = "file_..."
# Bước 2: Tạo Thread (mỗi phiên hội thoại mới)
thread = client.beta.threads.create()
# Bước 3: Thêm tin nhắn người dùng
message = client.beta.threads.messages.create(
thread_id=thread.id,
role="user",
content="Tóm tắt các điểm chính về lợi ích RAG trong tài liệu này là gì?"
)
# Bước 4: Chạy Assistant để nhận phản hồi
run = client.beta.threads.runs.create(
thread_id=thread.id,
assistant_id=assistant_id,
# instructions="Thêm thông tin về...", # Có thể ghi đè instructions nếu cần
)
# Bước 5: Poll Run và lấy tin nhắn trả lời
# (Cần thêm logic loop để kiểm tra trạng thái run)
# Khi run hoàn thành...
# messages = client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread.id)
# latest_message = messages.data[0]
# print(latest_message.content[0].text.value)
# --- Cách tiếp cận Manual RAG (Ý tưởng, không phải code chạy được ngay) ---
# Giả sử đã có vector_store được tạo từ tài liệu với embeddings
# Bước 1: Xử lý truy vấn người dùng
user_question = "Tóm tắt các điểm chính về lợi ích RAG trong tài liệu này là gì?"
question_embedding = embedding_model.encode(user_question) # Sử dụng mô hình embedding tự chọn
# Bước 2: Truy xuất tài liệu liên quan từ Vector DB
retrieved_chunks = vector_store.search(question_embedding, k=5) # Tìm k đoạn liên quan
# Bước 3: Xây dựng Prompt
context_text = "\n".join([chunk.text for chunk in retrieved_chunks])
prompt_template = """Sử dụng các thông tin sau để trả lời câu hỏi của người dùng.
Nếu bạn không biết câu trả lời, hãy nói rằng bạn không tìm thấy thông tin liên quan.
Ngữ cảnh:
{context}
Câu hỏi:
{question}
Trả lời:"""
full_prompt = prompt_template.format(context=context_text, question=user_question)
# Bước 4: Gọi LLM API
# client = OpenAI() # Hoặc Anthropic, hoặc mô hình mã nguồn mở
# response = client.chat.completions.create(
# model="gpt-4o", # Hoặc claude-3, llama-2, mistral,...
# messages=[
# {"role": "system", "content": "Bạn là trợ lý hữu ích."},
# {"role": "user", "content": full_prompt}
# ]
# )
# print(response.choices[0].message.content)
# Note: Manual RAG cần thêm logic cho việc quản lý lịch sử hội thoại,
# chunking, indexing ban đầu,... sử dụng các thư viện như LangChain/LlamaIndex
# hoặc tự viết.
Bạn có thể thấy, Assistants API trừu tượng hóa rất nhiều bước, trong khi Manual RAG yêu cầu bạn tự viết code cho từng công đoạn chính.
Kết Luận
Cả OpenAI Assistants API với tính năng Retrieval và Manual RAG đều là những cách tiếp cận hiệu quả để triển khai Retrieval Augmented Generation cho ứng dụng của bạn. Lựa chọn không có câu trả lời đúng hay sai tuyệt đối mà phụ thuộc vào bối cảnh cụ thể của dự án.
Nếu bạn ưu tiên tốc độ phát triển, sự đơn giản và sẵn sàng chấp nhận sự phụ thuộc vào OpenAI cho các nhu cầu RAG cơ bản và tận dụng các công cụ tích hợp khác, Assistants API là một lựa chọn hấp dẫn.
Ngược lại, nếu bạn cần kiểm soát tối đa pipeline RAG, xử lý dữ liệu phức tạp, yêu cầu hiệu suất đặc thù, muốn tránh vendor lock-in hoặc đơn giản là muốn hiểu sâu hơn về cách RAG hoạt động, Manual RAG sẽ mang lại sự linh hoạt và sức mạnh cần thiết.
Trên con đường trở thành một Kỹ sư AI chuyên nghiệp, việc hiểu rõ cả hai cách tiếp cận này và khi nào nên áp dụng cái nào là vô cùng quan trọng. Đừng ngần ngại thử nghiệm với cả hai để xem phương pháp nào phù hợp nhất với các yêu cầu cụ thể của bạn.
Trong các bài viết tiếp theo của series AI Engineer Roadmap, chúng ta sẽ tiếp tục khám phá sâu hơn các khía cạnh khác trong việc xây dựng các ứng dụng AI, từ tối ưu hóa hiệu suất đến các kỹ thuật triển khai và giám sát.
Hẹn gặp lại các bạn!
