AI Engineer Roadmap: RAG là gì và khi nào nên sử dụng nó thay vì Fine-Tuning?

Chào mừng các bạn quay trở lại với chuỗi bài viết “AI Engineer Roadmap” – Lộ trình trở thành Kỹ sư AI trong kỷ nguyên mới. Sau khi đã cùng nhau tìm hiểu về sức mạnh của các mô hình AI được huấn luyện trước cũng như những hạn chế cố hữu của chúng, đặc biệt là Large Language Models (LLMs), chúng ta nhận ra rằng để LLMs thực sự hữu ích trong các ứng dụng thực tế của doanh nghiệp hoặc dựa trên dữ liệu cá nhân, chúng cần được “biết” về thông tin cụ thể đó.

Có hai phương pháp chính mà Kỹ sư AI thường sử dụng để giúp các mô hình ngôn ngữ lớn tiếp cận với thông tin mới, chuyên biệt hoặc cập nhật: Fine-Tuning (Tinh chỉnh) và RAG (Retrieval-Augmented Generation – Sinh có Tăng cường Truy xuất). Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào RAG, so sánh nó với Fine-Tuning và cùng nhau phân tích khi nào nên ưu tiên phương pháp nào cho dự án của bạn.

Mặt Hạn Chế Của LLMs Khi Thiếu Dữ Liệu Chuyên Biệt

Các LLMs mạnh mẽ hiện nay như GPT-4, Claude 3 hay Gemini được huấn luyện trên một lượng dữ liệu khổng lồ từ internet. Chúng có khả năng hiểu ngôn ngữ, suy luận và tạo ra văn bản mạch lạc một cách ấn tượng. Tuy nhiên, kiến thức của chúng chỉ giới hạn trong tập dữ liệu huấn luyện và thường bị “đóng băng” tại thời điểm huấn luyện.

Điều này dẫn đến các vấn đề:

• Kiến thức lỗi thời: Chúng không biết về các sự kiện, dữ liệu hoặc thông tin mới xuất hiện sau thời điểm huấn luyện.
• Thiếu hiểu biết chuyên sâu: Chúng không có kiến thức chi tiết về các lĩnh vực ngách, dữ liệu nội bộ của công ty, hay các tài liệu cá nhân của người dùng.
• Ảo giác (Hallucinations): Khi được hỏi về thông tin không có trong tập huấn luyện, mô hình có xu hướng “sáng tác” câu trả lời nghe có vẻ hợp lý nhưng hoàn toàn sai sự thật hoặc không có căn cứ.

Để vượt qua những rào cản này, chúng ta cần một cơ chế để cung cấp thông tin bổ sung, kịp thời và chính xác cho mô hình trong quá trình tạo sinh câu trả lời. RAG và Fine-Tuning là hai cách tiếp cận chính giải quyết vấn đề này.

RAG Là Gì? – Sức Mạnh Của Việc “Nhìn” Trước Khi Nói

RAG là viết tắt của Retrieval-Augmented Generation. Ý tưởng cốt lõi của RAG là cho phép mô hình ngôn ngữ lớn tra cứu thông tin liên quan từ một nguồn dữ liệu bên ngoài (cơ sở kiến thức) trước khi đưa ra câu trả lời. Thay vì chỉ dựa vào kiến thức “nội tại” đã được huấn luyện, mô hình sẽ “tham khảo” các tài liệu được tìm thấy và sử dụng thông tin đó để tạo ra phản hồi.

Quy trình hoạt động cơ bản của RAG bao gồm các bước sau:

1. Xử lý Dữ liệu và Lập chỉ mục (Indexing)

Đây là bước chuẩn bị cơ sở kiến thức của bạn. Nó thường bao gồm:

1. Tải dữ liệu: Thu thập tất cả các tài liệu, văn bản, cơ sở dữ liệu mà bạn muốn mô hình có thể truy cập (ví dụ: tài liệu nội bộ, bài viết blog, sách, v.v.).
2. Phân chia (Chunking): Chia các tài liệu dài thành các đoạn (chunk) nhỏ hơn. Điều này quan trọng vì cửa sổ ngữ cảnh (context window) của LLMs là có hạn. Các đoạn nhỏ giúp việc tìm kiếm chính xác và đưa được nhiều thông tin liên quan vào prompt hơn.
3. Nhúng (Embedding): Chuyển đổi mỗi đoạn văn bản thành một vector số học bằng cách sử dụng các mô hình embedding. Vector này biểu diễn ý nghĩa ngữ nghĩa của đoạn văn bản. Các đoạn có ý nghĩa tương tự sẽ có vector gần nhau trong không gian đa chiều. Chúng ta đã thảo luận về embeddings trong các bài trước (ví dụ với OpenAI Embedding API hoặc các mô hình mã nguồn mở).
4. Lưu trữ: Lưu trữ các vector embedding này vào một cơ sở dữ liệu vector (Vector Database). Cơ sở dữ liệu vector được tối ưu để thực hiện tìm kiếm sự tương đồng (similarity search) giữa các vector một cách hiệu quả và nhanh chóng.

Quá trình này thường chỉ cần thực hiện một lần khi thiết lập ban đầu hoặc khi dữ liệu nguồn có sự thay đổi lớn.

2. Truy xuất (Retrieval)

Khi người dùng đặt câu hỏi:

1. Câu hỏi của người dùng cũng được chuyển đổi thành vector embedding bằng cùng mô hình embedding đã dùng ở bước Indexing.
2. Vector embedding của câu hỏi được sử dụng để truy vấn cơ sở dữ liệu vector.
3. Cơ sở dữ liệu vector tìm kiếm và trả về các đoạn văn bản có vector embedding gần nhất với vector câu hỏi, tức là các đoạn văn bản có ý nghĩa liên quan nhất đến câu hỏi của người dùng. Đây là kỹ thuật tìm kiếm ngữ nghĩa (semantic search).

3. Tăng cường (Augmentation)

Các đoạn văn bản được truy xuất (thường là Top-K đoạn liên quan nhất) không được đưa trực tiếp cho người dùng. Thay vào đó, chúng được thêm vào prompt (lời nhắc) gửi đến LLM. Cấu trúc prompt thường sẽ bao gồm:

• Các chỉ dẫn cho mô hình (system prompt).
• Câu hỏi gốc của người dùng.
• Các đoạn văn bản được truy xuất từ cơ sở kiến thức, thường được đặt trong các thẻ hoặc phần rõ ràng để mô hình dễ nhận biết (ví dụ: “Dưới đây là thông tin tham khảo: [các đoạn văn bản]”).

Bước này tận dụng kỹ thuật prompt engineering và khả năng xử lý cửa sổ ngữ cảnh của LLMs.

4. Tạo sinh (Generation)

Cuối cùng, LLM nhận toàn bộ prompt (bao gồm câu hỏi và thông tin bổ sung) và tạo ra câu trả lời dựa trên cả kiến thức nội tại của nó và thông tin được cung cấp trong prompt. Mô hình có thể tổng hợp thông tin từ các đoạn văn bản, trả lời trực tiếp câu hỏi, hoặc kết hợp cả hai.

Ưu điểm của RAG:

• Cập nhật kiến thức dễ dàng: Chỉ cần cập nhật cơ sở dữ liệu vector mà không cần huấn luyện lại mô hình LLM gốc.
• Giảm ảo giác: Mô hình dựa vào thông tin có sẵn, có căn cứ để trả lời, giúp giảm thiểu việc “sáng tác” thông tin sai.
• Khả năng truy xuất nguồn gốc (Traceability): Có thể chỉ ra (hoặc cho phép mô hình chỉ ra) đoạn văn bản nào trong cơ sở kiến thức đã được sử dụng để tạo ra câu trả lời, tăng tính minh bạch và độ tin cậy.
• Hiệu quả chi phí: Sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước và chỉ cần đầu tư vào cơ sở dữ liệu vector và quy trình xử lý dữ liệu. Chi phí inference (suy luận) thường ổn định hơn so với chi phí fine-tuning và inference trên mô hình đã fine-tuned nếu lượng dữ liệu cần bổ sung rất lớn.
• Linh hoạt: Có thể dễ dàng thay đổi nguồn dữ liệu hoặc mô hình embedding mà không ảnh hưởng đến mô hình LLM gốc.

Nhược điểm của RAG:

• Phụ thuộc vào chất lượng truy xuất: Nếu hệ thống truy xuất không tìm được các đoạn văn bản liên quan, câu trả lời của mô hình sẽ kém chất lượng hoặc sai.
• Chi phí hạ tầng: Cần thiết lập và duy trì cơ sở dữ liệu vector.
• Giới hạn cửa sổ ngữ cảnh: Nếu thông tin liên quan quá dài hoặc nằm rải rác, việc đưa tất cả vào prompt có thể vượt quá giới hạn của mô hình.
• Không thay đổi được “phong cách” của mô hình: RAG cung cấp thông tin, không thay đổi cách mô hình diễn đạt hay xử lý thông tin đó.

Nhắc Lại Về Fine-Tuning – Thay Đổi “Bộ Não” Của Mô Hình

Chúng ta đã có một bài viết chi tiết về cách Fine-Tuning hoạt động. Tóm lại, Fine-Tuning là quá trình huấn luyện bổ sung một mô hình ngôn ngữ lớn đã được huấn luyện trước trên một tập dữ liệu mới, nhỏ hơn nhưng chuyên biệt hơn. Mục tiêu là điều chỉnh các trọng số (weights) của mô hình để nó thích nghi tốt hơn với một tác vụ cụ thể, một kiểu dữ liệu nhất định, hoặc để “nạp” kiến thức mới vào chính cấu trúc nội tại của mô hình.

Ưu điểm của Fine-Tuning:

• Tích hợp kiến thức sâu: Kiến thức mới được “khắc sâu” vào mô hình, có thể dẫn đến hiệu suất tốt hơn trên các tác vụ cụ thể nếu dữ liệu fine-tuning chất lượng cao và phù hợp.
• Điều chỉnh phong cách và định dạng: Mô hình có thể học để trả lời theo một phong cách, giọng điệu, hoặc định dạng cụ thể (ví dụ: luôn trả lời bằng JSON, luôn sử dụng thuật ngữ chuyên ngành của công ty).
• Xử lý tốt các tác vụ tạo sinh phức tạp: Đối với các tác vụ yêu cầu tạo sinh văn bản sáng tạo hoặc tuân theo các quy tắc phức tạp, fine-tuning có thể hiệu quả hơn.

Nhược điểm của Fine-Tuning:

• Tốn kém: Yêu cầu thời gian và tài nguyên tính toán đáng kể để huấn luyện lại mô hình, đặc biệt với các mô hình rất lớn.
• Cần dữ liệu lớn và chất lượng cao: Để fine-tuning hiệu quả, bạn cần một tập dữ liệu đủ lớn, đa dạng và được gắn nhãn chính xác cho tác vụ mong muốn.
• Kiến thức “đóng băng”: Sau khi fine-tuning, kiến thức mới cũng lại bị đóng băng. Để cập nhật kiến thức, bạn cần thực hiện fine-tuning lại toàn bộ quá trình.
• Nguy cơ “quên” (Catastrophic Forgetting): Huấn luyện trên dữ liệu mới có thể khiến mô hình quên đi một phần kiến thức hoặc khả năng ban đầu của nó.
• Khó truy xuất nguồn gốc: Không thể dễ dàng chỉ ra phần nào của câu trả lời đến từ dữ liệu fine-tuning cụ thể nào.

RAG vs. Fine-Tuning: So Sánh Chi Tiết

Để đưa ra quyết định phù hợp, hãy cùng xem xét bảng so sánh các yếu tố chính giữa RAG và Fine-Tuning:

Khi Nào Nên Sử Dụng RAG?

RAG là lựa chọn ưu việt trong nhiều trường hợp thực tế, đặc biệt là khi:

• Kiến thức cần cập nhật thường xuyên: Nếu thông tin bạn cần cung cấp cho mô hình thay đổi theo ngày, giờ, hoặc thậm chí phút (ví dụ: giá cổ phiếu, tin tức mới nhất, dữ liệu nội bộ thay đổi liên tục), RAG là lựa chọn duy nhất hợp lý. Việc cập nhật cơ sở dữ liệu vector nhanh chóng và không làm gián đoạn hoạt động của LLM.
• Làm việc với dữ liệu chuyên biệt hoặc riêng tư: Dữ liệu nội bộ của công ty, tài liệu cá nhân của người dùng, hoặc các báo cáo chuyên ngành không có trên internet công cộng. Bạn không thể và không nên dùng fine-tuning với dữ liệu nhạy cảm hoặc độc quyền trên các mô hình công cộng. RAG cho phép mô hình truy cập dữ liệu này một cách an toàn thông qua API mà không làm rò rỉ nó vào mô hình gốc.
• Cần dẫn chứng nguồn gốc (Citation): Trong các ứng dụng yêu cầu độ tin cậy cao (ví dụ: trả lời câu hỏi y tế, pháp lý, nghiên cứu), khả năng chỉ ra nguồn thông tin (đoạn tài liệu nào đã được sử dụng) là cực kỳ quan trọng. RAG cho phép điều này một cách tự nhiên.
• Giảm thiểu chi phí và tăng tốc triển khai: Fine-tuning tốn kém và mất thời gian. RAG cho phép bạn tận dụng ngay các mô hình LLM mạnh mẽ có sẵn và chỉ cần xây dựng hạ tầng dữ liệu xung quanh chúng.
• Đối phó với ảo giác cho các câu hỏi dựa trên dữ kiện: Khi người dùng hỏi những câu hỏi mà câu trả lời nằm trong cơ sở kiến thức của bạn, RAG giúp mô hình tìm thấy câu trả lời chính xác thay vì đoán mò hoặc “sáng tác”.
• Quy mô dữ liệu lớn: Cơ sở kiến thức của bạn có thể lên tới hàng triệu hoặc tỷ tài liệu. Việc fine-tuning trên lượng dữ liệu như vậy là bất khả thi hoặc cực kỳ tốn kém. Cơ sở dữ liệu vector được thiết kế để xử lý tìm kiếm trên quy mô lớn.

Ví dụ ứng dụng điển hình cho RAG:

• Chatbot hỗ trợ khách hàng dựa trên cơ sở kiến thức sản phẩm và chính sách mới nhất.
• Hệ thống hỏi đáp nội bộ cho nhân viên truy vấn tài liệu công ty, quy định, báo cáo.
• Công cụ tóm tắt và trả lời câu hỏi về các tài liệu nghiên cứu, báo cáo tài chính.
• Ứng dụng tìm kiếm thông tin và trả lời câu hỏi dựa trên lịch sử cuộc trò chuyện hoặc dữ liệu cá nhân của người dùng (có sự đồng ý).

Khi Nào Nên Sử Dụng Fine-Tuning?

Mặc dù RAG rất mạnh mẽ, vẫn có những trường hợp Fine-Tuning là phương pháp phù hợp hơn:

• Điều chỉnh phong cách và định dạng trả lời: Nếu bạn muốn mô hình luôn trả lời theo một giọng điệu cụ thể (thân thiện, chuyên nghiệp, hài hước), sử dụng thuật ngữ riêng của ngành/công ty (không chỉ là trích xuất), hoặc định dạng đầu ra theo một cấu trúc nhất định (ví dụ: luôn trả về JSON Schema cho tích hợp hệ thống), Fine-Tuning là lựa pháp hiệu quả nhất. RAG chỉ cung cấp thông tin, không dạy mô hình cách “nói” theo một phong cách.
• Dạy mô hình các “kỹ năng” mới hoặc cách xử lý dữ liệu cụ thể: Ví dụ, bạn muốn mô hình học cách tóm tắt loại tài liệu X theo một cấu trúc Y, hoặc trích xuất thông tin từ văn bản theo một mẫu Z không phổ biến. Nếu bạn có đủ cặp ví dụ đầu vào-đầu ra chất lượng cao cho tác vụ này, Fine-Tuning có thể giúp mô hình học các quy tắc ẩn hoặc cấu trúc dữ liệu tốt hơn là chỉ đưa ví dụ vào prompt mỗi lần.
• Cải thiện hiệu suất trên một tác vụ hẹp, chuyên biệt khi dữ liệu cần bổ sung không chỉ là “dữ kiện”: Đôi khi, dữ liệu bạn muốn mô hình “biết” không chỉ là thông tin để tra cứu, mà còn là cách phản ứng, cách suy luận trên dữ liệu đó. Nếu dữ liệu này có thể được đóng gói thành tập huấn luyện fine-tuning chất lượng cao và tác vụ đó rất quan trọng, fine-tuning có thể mang lại hiệu suất vượt trội.
• Kiến thức cần bổ sung tương đối tĩnh và không thay đổi thường xuyên: Nếu kiến thức bạn muốn thêm vào mô hình là ổn định (ví dụ: lịch sử công ty, định nghĩa thuật ngữ cốt lõi không thay đổi), việc fine-tuning một lần có thể là đủ.

Ví dụ ứng dụng điển hình cho Fine-Tuning:

• Tạo sinh mã nguồn theo một phong cách hoặc framework cụ thể của công ty.
• Tóm tắt các bài viết tin tức theo một định dạng báo cáo nội bộ nhất định.
• Phân loại văn bản thành các loại rất chuyên biệt mà mô hình gốc không hiểu.
• Chatbot có phong cách giao tiếp riêng, cá nhân hóa cao.

Có Thể Kết Hợp Cả RAG và Fine-Tuning Không?

Hoàn toàn có thể! Trên thực tế, đây thường là cách tiếp cận mạnh mẽ nhất. Bạn có thể Fine-Tune mô hình LLM để nó hiểu tốt hơn về định dạng dữ liệu của bạn, có phong cách trả lời mong muốn, hoặc thành thạo một số tác vụ cốt lõi. Sau đó, bạn sử dụng mô hình đã Fine-Tuned này trong quy trình RAG để nó có thể truy xuất và kết hợp thông tin cập nhật từ cơ sở dữ liệu vector.

Cách tiếp cận hybrid này cho phép bạn hưởng lợi từ cả hai phương pháp: sự chính xác, cập nhật của RAG và sự thích nghi sâu, điều chỉnh phong cách của Fine-Tuning.

Ví dụ: Fine-tune mô hình để hiểu và trích xuất thông tin từ các báo cáo tài chính theo cấu trúc nội bộ, sau đó sử dụng RAG để cho phép mô hình trả lời các câu hỏi về dữ liệu tài chính *mới nhất* được lưu trong cơ sở dữ liệu của bạn.

Ví Dụ Cấu Trúc RAG (Python – Ý tưởng)

Dưới đây là một ví dụ cấu trúc RAG đơn giản bằng Python, minh họa các bước chính (không bao gồm chi tiết triển khai vector database và embedding models):

# Bước 1: Indexing (Chỉ chạy một lần hoặc khi cập nhật dữ liệu)
from your_embedding_library import EmbeddingModel
from your_vector_db_library import VectorDatabase
from your_chunking_library import recursive_character_text_splitter # Ví dụ

# Giả sử 'documents' là danh sách các chuỗi văn bản từ tài liệu của bạn
documents = ["...", "..."] 

# 1a. Chia đoạn
text_splitter = recursive_character_text_splitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
chunks = text_splitter.split_documents(documents) # Hoặc split_text nếu documents là chuỗi dài

# 1b. Nhúng các đoạn
embedding_model = EmbeddingModel("your-embedding-model-name")
chunk_embeddings = embedding_model.get_embeddings([chunk.page_content for chunk in chunks])

# 1c. Lưu trữ vào Vector Database
vector_db = VectorDatabase("your-db-name")
# Lưu trữ cặp (embedding, metadata) vào DB. Metadata có thể chứa source document, chunk index, v.v.
vector_db.add_embeddings(chunk_embeddings, metadata=[{"source": chunk.metadata.get("source"), "chunk_index": i} for i, chunk in enumerate(chunks)])

print("Indexing complete.")

# Bước 2 & 3 & 4: Retrieval, Augmentation, and Generation (Chạy mỗi khi có câu hỏi)
from your_llm_library import LLM

def ask_with_rag(query, vector_db, embedding_model, llm):
    # 2. Truy xuất: Nhúng câu hỏi
    query_embedding = embedding_model.get_embeddings([query])[0]

    # 2. Truy xuất: Tìm các đoạn liên quan trong DB
    # Giả sử search_similar trả về list of (chunk_text, similarity_score, metadata) tuples
    relevant_chunks = vector_db.search_similar(query_embedding, top_k=5) 

    # 3. Tăng cường: Xây dựng context cho prompt
    context_text = "\n---\n".join([chunk[0] for chunk in relevant_chunks]) # Lấy nội dung các đoạn

    # Cấu trúc prompt (ví dụ đơn giản)
    prompt_template = f"""Dựa vào thông tin tham khảo dưới đây, hãy trả lời câu hỏi của người dùng.
    Nếu thông tin tham khảo không đủ để trả lời, hãy nói rằng bạn không có đủ thông tin.

    Thông tin tham khảo:
    {context_text}

    Câu hỏi: {query}

    Trả lời:
    """

    # 4. Tạo sinh: Gọi LLM
    llm_model = LLM("your-llm-model-name")
    response = llm_model.generate(prompt_template)

    return response, relevant_chunks # Trả về cả nguồn để minh bạch

# Ví dụ sử dụng:
# Giả sử vector_db, embedding_model, llm đã được khởi tạo từ trước
query = "Lịch sử thành lập công ty Evotek là gì?"
answer, sources = ask_with_rag(query, vector_db, embedding_model, llm)

print("\nAnswer:", answer)
print("\nSources Used:")
for chunk_text, score, metadata in sources:
    print(f"- Source: {metadata.get('source')}, Score: {score:.4f}")
    # print(f"  Content: {chunk_text[:100]}...") # Có thể in đoạn trích

Đoạn mã trên chỉ là minh họa cấu trúc logic. Trong thực tế, bạn sẽ sử dụng các thư viện chuyên nghiệp như LangChain, LlamaIndex để đơn giản hóa việc kết nối các thành phần (Loading documents, Chunking, Embedding, Vector DB, LLM integration).

Kết Luận

RAG và Fine-Tuning là hai kỹ thuật mạnh mẽ và bổ sung cho nhau trong bộ công cụ của Kỹ sư AI để làm cho các LLMs trở nên hữu ích hơn với dữ liệu chuyên biệt. Hiểu rõ sự khác biệt, ưu nhược điểm và các trường hợp sử dụng phù hợp của từng phương pháp là điều cốt lõi để xây dựng các ứng dụng AI thành công.

Nếu bạn cần mô hình cập nhật kiến thức liên tục, truy vấn dữ liệu riêng tư, hoặc cần khả năng truy xuất nguồn gốc, RAG thường là lựa chọn tối ưu. Nếu bạn cần điều chỉnh sâu về phong cách, định dạng, hoặc dạy mô hình các kỹ năng mới trên một tập dữ liệu tĩnh có sẵn, Fine-Tuning có thể phù hợp hơn. Và đừng quên sức mạnh của việc kết hợp cả hai!

Trên hành trình trở thành một Kỹ sư AI, việc nắm vững cả RAG và Fine-Tuning sẽ mở ra cánh cửa cho bạn xây dựng vô số ứng dụng AI mạnh mẽ và phù hợp với thế giới thực.

Tiếp tục theo dõi chuỗi “AI Engineer Roadmap” để cùng nhau khám phá sâu hơn các khía cạnh khác của lĩnh vực đầy hứa hẹn này nhé!