Sử Dụng Cơ Sở Dữ Liệu Vector và Bộ Nhớ Theo Giai Đoạn Trong AI Agent

Chào mừng các bạn quay trở lại với loạt bài viết “AI Agent Roadmap”. Trong những bài trước, chúng ta đã đi sâu vào khái niệm cơ bản về AI Agent, vòng lặp hoạt động, vai trò của Transformers và LLM, và giới thiệu về Embeddings và Tìm kiếm Vector. Chúng ta cũng đã tìm hiểu về các loại bộ nhớ của Agent AI: ngắn hạn (context window) và dài hạn (persistent storage).

Tuy nhiên, để xây dựng các AI Agent thực sự mạnh mẽ, có khả năng duy trì trạng thái, học hỏi từ kinh nghiệm và hoạt động hiệu quả trong thời gian dài, chúng ta cần các kỹ thuật quản lý bộ nhớ tinh vi hơn. Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng Cơ sở dữ liệu Vector (Vector Databases) như một hình thức bộ nhớ dài hạn hiệu quả và giới thiệu khái niệm Bộ nhớ theo giai đoạn (Episodic Memory) – một thành phần quan trọng giúp agent ghi nhớ và học hỏi từ các sự kiện cụ thể trong quá khứ.

Sự Cần Thiết của Bộ Nhớ Nâng Cao cho AI Agent

Như chúng ta đã biết, các Large Language Model (LLM) cốt lõi của AI Agent có một hạn chế lớn là cửa sổ ngữ cảnh (context window) có giới hạn. Cửa sổ ngữ cảnh cho phép LLM “nhớ” thông tin từ các turn hội thoại gần đây hoặc các văn bản được cung cấp trong prompt hiện tại. Tuy nhiên, khi cuộc trò chuyện kéo dài hoặc tác vụ trở nên phức tạp, vượt quá kích thước của cửa sổ ngữ cảnh, agent sẽ “quên” đi những thông tin quan trọng đã trao đổi trước đó.

Để giải quyết vấn đề này, agent cần một cơ chế bộ nhớ dài hạn có khả năng lưu trữ, tổ chức và truy xuất thông tin liên quan một cách hiệu quả. Đây là lúc Cơ sở dữ liệu Vector và Bộ nhớ theo giai đoạn phát huy tác dụng.

Cơ Sở Dữ Liệu Vector: Kho Lưu Trữ Tri Thức Dài Hạn

Cơ sở dữ liệu Vector được thiết kế đặc biệt để lưu trữ và tìm kiếm các vector nhúng (embeddings). Vector nhúng là các biểu diễn số hóa của văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc các loại dữ liệu khác trong không gian nhiều chiều, nơi mà các mục có ý nghĩa tương tự sẽ có vector nhúng gần nhau.

Trong bối cảnh AI Agent, Cơ sở dữ liệu Vector đóng vai trò là kho lưu trữ tri thức dài hạn khổng lồ. Thay vì chỉ dựa vào thông tin trong cửa sổ ngữ cảnh, agent có thể truy vấn Vector DB để tìm kiếm thông tin liên quan từ một tập dữ liệu lớn hơn nhiều, chẳng hạn như tài liệu nội bộ, lịch sử tương tác, hoặc dữ liệu công khai.

Quy trình thường diễn ra như sau:

  1. Tạo Embeddings: Các văn bản hoặc dữ liệu khác được xử lý bởi một mô hình nhúng (embedding model) để chuyển đổi chúng thành các vector số.
  2. Lưu trữ: Các vector này được lưu trữ trong Cơ sở dữ liệu Vector, thường cùng với siêu dữ liệu gốc (ví dụ: văn bản nguồn, thời gian tạo, nguồn).
  3. Truy vấn: Khi agent cần thông tin, nó sẽ chuyển đổi câu hỏi hoặc ngữ cảnh hiện tại thành một vector nhúng.
  4. Tìm kiếm Tương Tự: Agent thực hiện tìm kiếm tương tự (similarity search) trong Vector DB để tìm các vector lưu trữ có “gần” với vector truy vấn nhất về mặt ngữ nghĩa.
  5. Truy xuất và Cung cấp cho LLM: Các văn bản hoặc dữ liệu gốc tương ứng với các vector tương tự nhất sẽ được truy xuất và đưa vào cửa sổ ngữ cảnh của LLM làm thông tin bổ sung. Kỹ thuật này được gọi là Retrieval Augmented Generation (RAG).

Ưu điểm của việc sử dụng Vector DB cho bộ nhớ dài hạn:

  • Mở rộng quy mô: Có thể lưu trữ hàng triệu hoặc hàng tỷ vector.
  • Tìm kiếm ngữ nghĩa: Không chỉ tìm kiếm dựa trên từ khóa, mà dựa trên ý nghĩa thực sự của nội dung.
  • Tốc độ truy xuất: Các Vector DB được tối ưu hóa cho việc tìm kiếm tương tự nhanh chóng.
  • Hỗ trợ dữ liệu phi cấu trúc: Lưu trữ và tìm kiếm dễ dàng trên các loại dữ liệu khác nhau sau khi được nhúng thành vector.

Các Vector DB phổ biến bao gồm Pinecone, Milvus, Chroma, Weaviate, Qdrant, và pgvector (mở rộng cho PostgreSQL). Việc lựa chọn Vector DB phụ thuộc vào yêu cầu về quy mô, hiệu suất, tính năng và môi trường triển khai.


import chromadb
from chromadb.utils import embedding_functions

# Initialize ChromaDB client (in-memory for simplicity)
# You would typically connect to a persistent database
client = chromadb.Client()

# Get a collection
collection = client.get_or_create_collection("my_knowledge_base")

# Assume you have a list of documents and an embedding function
# For production, use a more robust embedding model (e.g., from OpenAI, Cohere, HuggingFace)
# Example: openai_ef = embedding_functions.DefaultEmbeddingFunction(api_key="YOUR_API_KEY")
# Here, using a dummy one for illustration
def dummy_embedding_function(texts):
# In a real application, this would call an embedding model API
return [[1.0] * 1536] * len(texts) # Example dummy embeddings

collection.add(
documents=["This is document one.", "This document talks about AI Agents.", "Another piece of information."],
ids=["doc1", "doc2", "doc3"]
)

# To query
query_text = "Tell me about AI Agent memory."
query_embedding = dummy_embedding_function([query_text])[0]

results = collection.query(
query_embeddings=[query_embedding],
n_results=2
)

print(results)
# Expected output structure might be similar to:
# {'ids': [['doc2', 'doc1']], 'documents': [['This document talks about AI Agents.', 'This is document one.']], ...}

Đoạn mã trên chỉ là một ví dụ đơn giản về cách tương tác với một Vector DB (ChromaDB). Trong ứng dụng thực tế, việc tích hợp này phức tạp hơn, bao gồm quản lý vòng đời dữ liệu, xử lý lỗi, và tối ưu hóa truy vấn.

Bộ Nhớ Theo Giai Đoạn (Episodic Memory): Ghi Nhớ Các Sự Kiện Cụ Thể

Trong tâm lý học, bộ nhớ theo giai đoạn là khả năng ghi nhớ các sự kiện cụ thể, trải nghiệm cá nhân, bao gồm cả bối cảnh (thời gian, địa điểm, cảm xúc). Ví dụ, nhớ lại lần đầu tiên bạn học lập trình là một ký ức theo giai đoạn.

Trong AI Agent, Bộ nhớ theo giai đoạn có thể được định nghĩa là khả năng lưu trữ và truy xuất các “giai đoạn” hoặc “sự kiện” cụ thể trong lịch sử tương tác và hoạt động của agent. Mỗi giai đoạn có thể bao gồm:

  • Thời gian (timestamp)
  • Quan sát (observation): Thông tin agent nhận được từ môi trường hoặc người dùng.
  • Hành động (action): Công cụ agent đã sử dụng hoặc quyết định đã đưa ra.
  • Kết quả (outcome): Phản hồi từ môi trường sau hành động.
  • Trạng thái nội bộ: Các suy luận, kế hoạch hiện tại của agent tại thời điểm đó.

Trong khi bộ nhớ dài hạn dựa trên Vector DB thường lưu trữ kiến thức chung (semantic memory – bộ nhớ ngữ nghĩa), thì bộ nhớ theo giai đoạn lưu trữ lịch sử các “việc đã xảy ra”. Điều này cực kỳ quan trọng cho các tác vụ phức tạp và kéo dài, nơi agent cần:

  • Duy trì bối cảnh lâu dài: Ghi nhớ các quyết định trước đó, lý do đưa ra quyết định đó, và kết quả.
  • Học hỏi từ sai lầm hoặc thành công: Phân tích các giai đoạn trong quá khứ để cải thiện hành vi trong tương lai.
  • Cá nhân hóa tương tác: Ghi nhớ lịch sử cụ thể với từng người dùng hoặc môi trường cụ thể.
  • Thực hiện lập kế hoạch phức tạp: Tham khảo các bước đã thực hiện trong các tác vụ tương tự trước đây.

Ví dụ, nếu một agent được giao nhiệm vụ đặt chuyến bay, bộ nhớ theo giai đoạn của nó có thể ghi lại các bước: “Người dùng yêu cầu đặt chuyến bay”, “Agent sử dụng công cụ tìm chuyến bay với các tiêu chí X”, “Công cụ trả về kết quả Y”, “Người dùng chọn chuyến Z”, “Agent sử dụng công cụ đặt vé”… Ghi nhớ chuỗi sự kiện này giúp agent hiểu được tiến trình công việc, tiếp tục từ điểm dừng, hoặc xử lý các yêu cầu chỉnh sửa dựa trên lịch sử đã có.

Việc triển khai bộ nhớ theo giai đoạn có thể đơn giản là lưu trữ các cặp (thời gian, sự kiện) trong một cơ sở dữ liệu truyền thống hoặc một file log. Tuy nhiên, để truy xuất hiệu quả, đặc biệt là khi lịch sử dày đặc, chúng ta có thể kết hợp nó với Vector DB.

Kết Hợp Cơ Sở Dữ Liệu Vector và Bộ Nhớ Theo Giai Đoạn

Sức mạnh thực sự đến từ việc kết hợp cả hai loại bộ nhớ này. Vector DB có thể được sử dụng không chỉ để lưu trữ kiến thức ngữ nghĩa chung mà còn để lưu trữ các biểu diễn vector của các giai đoạn trong bộ nhớ theo giai đoạn.

Khi agent cần nhớ lại một điều gì đó từ quá khứ, nó có thể tạo vector từ câu hỏi hiện tại hoặc trạng thái hiện tại của tác vụ và sử dụng Vector DB để tìm kiếm:

  • Các đoạn tri thức chung liên quan (từ bộ nhớ ngữ nghĩa).
  • Các giai đoạn lịch sử có ngữ cảnh hoặc hành động tương tự (từ bộ nhớ theo giai đoạn được lưu trữ dưới dạng vector).

Các kết quả truy xuất từ cả hai nguồn này sau đó có thể được đưa vào cửa sổ ngữ cảnh của LLM. Bằng cách này, LLM không chỉ có kiến thức nền rộng lớn mà còn có thông tin cụ thể về những gì đã xảy ra trong quá khứ liên quan đến tác vụ hiện tại.

graph LR
    A[Môi trường/Người dùng] --> B(Quan sát)
    B --> C(LLM - Suy luận)
    C --> D(Lập kế hoạch/Chọn Công cụ)
    D --> E[Hành động/Công cụ]
    E --> A

    C -- Truy vấn --> F[Vector DB]
    D -- Ghi/Truy vấn --> G[Bộ nhớ theo giai đoạn]

    F -- Truy xuất Tri thức --> C
    G -- Truy xuất Giai đoạn --> C

    E -- Ghi Sự kiện --> G

Mô hình trên minh họa cách LLM (trung tâm suy luận) tương tác với Vector DB (cho tri thức) và Bộ nhớ theo giai đoạn (cho lịch sử sự kiện) trong vòng lặp Perceive-Reason-Act của agent.

Để lưu trữ bộ nhớ theo giai đoạn trong Vector DB, mỗi “giai đoạn” (ví dụ: một cặp quan sát-hành động-kết quả) có thể được chuyển đổi thành một đoạn văn bản tóm tắt hoặc chi tiết, sau đó nhúng thành vector và lưu trữ. Việc truy xuất dựa trên sự tương đồng ngữ nghĩa cho phép agent tìm kiếm không chỉ các sự kiện chính xác mà còn các sự kiện *tương tự* với tình huống hiện tại, rất hữu ích cho việc học hỏi kinh nghiệm.

Việc quản lý bộ nhớ theo giai đoạn trong Vector DB đòi hỏi các chiến lược tinh vi:

  • Chiến lược nhúng: Cần nhúng các giai đoạn sao cho các yếu tố quan trọng (hành động, kết quả, bối cảnh) được thể hiện tốt trong vector.
  • Chiến lược truy xuất: Bên cạnh tìm kiếm tương tự, có thể cần các chiến lược khác như tìm kiếm theo thời gian (các sự kiện gần đây nhất) hoặc tìm kiếm theo mức độ quan trọng (các sự kiện được đánh dấu là quan trọng).
  • Quản lý quy mô: Bộ nhớ theo giai đoạn có thể phát triển rất nhanh. Cần có cơ chế tổng hợp, quên đi những ký ức ít quan trọng hoặc quá cũ.

So Sánh Cơ Sở Dữ Liệu Vector và Bộ Nhớ Theo Giai Đoạn

| Đặc Điểm | Cơ Sở Dữ Liệu Vector (Thường dùng cho Semantic Memory) | Bộ Nhớ Theo Giai Đoạn (Episodic Memory) |
| :—————– | :—————————————————- | :——————————————————— |
| **Nội dung** | Kiến thức chung, thông tin nền, dữ liệu tĩnh. | Lịch sử các sự kiện, tương tác, hành động, kết quả cụ thể. |
| **Mục đích** | Cung cấp thông tin ngữ cảnh, kiến thức nền cho LLM. | Duy trì trạng thái, học hỏi kinh nghiệm, cá nhân hóa. |
| **Đơn vị Lưu Trữ** | Đoạn văn bản, tài liệu, dữ liệu được nhúng. | “Giai đoạn” gồm quan sát, hành động, kết quả, thời gian. |
| **Cách Truy Xuất** | Tìm kiếm tương tự (semantic similarity search). | Theo thời gian, theo sự kiện, theo ngữ cảnh (thường kết hợp tìm kiếm tương tự). |
| **Thay đổi** | Ít thay đổi hoặc cập nhật định kỳ. | Liên tục được thêm mới sau mỗi hành động của agent. |
| **Thường kết hợp** | RAG (Retrieval Augmented Generation). | Cần cơ chế lưu trữ và truy xuất lịch sử hiệu quả (có thể dùng Vector DB). |

Bảng này cho thấy hai loại bộ nhớ này bổ trợ cho nhau như thế nào trong kiến trúc AI Agent. Vector DB cung cấp “kiến thức”, trong khi Bộ nhớ theo giai đoạn cung cấp “kinh nghiệm”.

Lợi Ích Khi Tích Hợp Hai Loại Bộ Nhớ

Việc sử dụng kết hợp Vector DB và Bộ nhớ theo giai đoạn mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho AI Agent:

  1. Nâng cao năng lực suy luận: LLM có thể đưa ra quyết định tốt hơn khi được cung cấp cả kiến thức nền liên quan và lịch sử các tình huống tương tự.
  2. Duy trì bối cảnh hiệu quả: Agent có thể nhớ lại các chi tiết quan trọng từ các tương tác trước đó, ngay cả khi chúng đã vượt ra ngoài cửa sổ ngữ cảnh trực tiếp.
  3. Khả năng học hỏi và thích ứng: Bằng cách phân tích các giai đoạn lịch sử (đặc biệt là kết quả của các hành động), agent có thể điều chỉnh hành vi và chiến lược của mình theo thời gian.
  4. Cá nhân hóa sâu sắc hơn: Agent có thể ghi nhớ lịch sử cụ thể với từng người dùng hoặc từng tác vụ kéo dài, tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa và nhất quán hơn.
  5. Xử lý tác vụ phức tạp, nhiều bước: Agent có thể lập kế hoạch và thực hiện các tác vụ phức tạp bằng cách tham khảo các bước đã hoàn thành hoặc thất bại trong quá khứ.

Ví dụ, một AI Agent làm trợ lý cá nhân (như cho NPC trong game hoặc trợ lý công việc) có thể sử dụng Vector DB để truy xuất thông tin chung về lịch trình của bạn, thông tin liên hệ, sở thích… Đồng thời, nó sử dụng bộ nhớ theo giai đoạn để ghi nhớ các cuộc hẹn đã đặt, các email đã gửi, các tác vụ đã hoàn thành, hoặc thậm chí là những lần bạn yêu cầu nó làm một việc gì đó theo một cách cụ thể. Khi bạn đưa ra một yêu cầu mới, agent có thể tham khảo cả kiến thức chung và lịch sử tương tác cụ thể của bạn để đưa ra phản hồi phù hợp và hiệu quả nhất.

Thách Thức và Hướng Phát Triển

Mặc dù mạnh mẽ, việc triển khai và quản lý bộ nhớ phức tạp cho AI Agent vẫn còn nhiều thách thức:

  • Quản lý quy mô: Lịch sử tương tác và các đoạn tri thức có thể tích lũy rất nhanh, đòi hỏi các giải pháp lưu trữ và truy xuất có khả năng mở rộng cao.
  • Chiến lược truy xuất thông minh: Việc xác định thông tin nào (từ kiến thức chung và lịch sử) là *thực sự* liên quan đến ngữ cảnh hiện tại là một bài toán phức tạp. Các chiến lược truy xuất nâng cao (ví dụ: kết hợp tìm kiếm tương tự, tìm kiếm theo thời gian, lọc theo siêu dữ liệu) là cần thiết.
  • Tổng hợp và quên: Để bộ nhớ không trở nên quá tải và vẫn hiệu quả, agent cần có khả năng tổng hợp các ký ức cũ, loại bỏ thông tin trùng lặp hoặc không quan trọng, hoặc áp dụng các cơ chế “quên” có chọn lọc.
  • Biểu diễn các giai đoạn: Cách tốt nhất để biểu diễn một “giai đoạn” lịch sử dưới dạng văn bản hoặc cấu trúc dữ liệu để nhúng và truy xuất hiệu quả vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu.
  • Tích hợp liền mạch: Việc tích hợp các thành phần bộ nhớ này vào vòng lặp hoạt động của agent đòi hỏi thiết kế kiến trúc cẩn thận và quản lý luồng dữ liệu hiệu quả.

    • Trong tương lai, chúng ta có thể thấy sự phát triển của các mô hình agent tự quản lý bộ nhớ của mình một cách linh hoạt hơn, chủ động quyết định khi nào cần ghi nhớ, khi nào cần quên, và làm thế nào để kết hợp thông tin từ các nguồn khác nhau một cách hiệu quả nhất.

    Kết Luận

    Bộ nhớ là một thành phần không thể thiếu của AI Agent, giúp chúng vượt qua giới hạn của các LLM đơn thuần và hoạt động một cách bền vững, thông minh hơn. Việc sử dụng Cơ sở dữ liệu Vector làm nền tảng cho bộ nhớ dài hạn (semantic memory) và kết hợp với khái niệm Bộ nhớ theo giai đoạn (episodic memory) là một kiến trúc mạnh mẽ để xây dựng các agent có khả năng ghi nhớ, học hỏi và tương tác một cách cá nhân hóa.

    Hiểu rõ cách thức hoạt động và tích hợp hai loại bộ nhớ này là kỹ năng cốt lõi cho các nhà phát triển AI Agent. Bằng cách cung cấp cho agent không chỉ kiến thức rộng (thông qua Vector DB) mà còn kinh nghiệm cụ thể từ quá khứ (thông qua Bộ nhớ theo giai đoạn), chúng ta có thể tạo ra các agent có năng lực vượt trội, sẵn sàng đối mặt với các tác vụ phức tạp trong thế giới thực.

    Hãy thử nghiệm với các Vector DB khác nhau và thiết kế các cách để lưu trữ và truy xuất lịch sử hoạt động của agent. Đó là một bước quan trọng trên con đường xây dựng các AI Agent thực sự tiên tiến trong “AI Agent Roadmap” của bạn.

    Hẹn gặp lại trong các bài viết tiếp theo của loạt bài này!

Recent News Articles

Fresh job related news content posted each day.

Mục lục

→ Chỉ mục