RAG là gì? Giải thích siêu dễ hiểu về “bộ não thứ hai của AI”

Trong thế giới công nghệ phát triển như vũ bão, chúng ta liên tục nghe về những bước tiến đột phá của Trí tuệ nhân tạo (AI). Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT của OpenAI hay Gemini của Google đã và đang thay đổi cách chúng ta làm việc, học tập và sáng tạo. Chúng có thể viết thơ, soạn email, phân tích dữ liệu, thậm chí là lập trình. Chúng sở hữu một bộ kiến thức khổng lồ về gần như mọi lĩnh vực trên thế giới.

Tuy nhiên, có một câu hỏi lớn mà bất kỳ doanh nghiệp hay cá nhân nào khi muốn ứng dụng AI vào công việc thực tế đều trăn trở: “Làm thế nào để AI biết về những thông tin riêng của tôi? Làm sao để nó trả lời các câu hỏi về báo cáo tài chính nội bộ, chính sách nhân sự của công ty, hay đơn giản là toàn bộ tài liệu dự án mà tôi đã tích lũy trong nhiều năm?” Rõ ràng, những kiến thức này không hề tồn tại trong dữ liệu huấn luyện công khai của các mô hình AI. Đây chính là lúc một kỹ thuật mang tính “thay đổi cuộc chơi” xuất hiện, có tên là RAG – Retrieval-Augmented Generation.

Trong bài viết này, Toàn sẽ cùng các bạn đi sâu vào RAG, nhưng không phải bằng những thuật ngữ kỹ thuật khô khan và phức tạp. Thay vào đó, chúng ta sẽ tiếp cận nó qua những ví dụ đời thường, dễ hiểu nhất, để bất kỳ ai, dù là người làm kinh doanh, marketing hay vận hành, cũng có thể nắm bắt được bản chất và tiềm năng của nó. Hãy coi đây là một tấm bản đồ giúp bạn hiểu rõ cách trang bị cho AI một “bộ não thứ hai” – bộ não chứa đựng toàn bộ tri thức của riêng bạn.

Xem thêm về RAG một cách dễ hiểu tại: Giải thích dễ hiểu về RAG

I. HIỂU RAG QUA VÍ DỤ ĐƠN GIẢN NHẤT: NHÂN VIÊN MỚI VÀ KHO TÀI LIỆU

Để bắt đầu, hãy quên đi những khái niệm như vector, embedding hay database. Toàn muốn các bạn hình dung về một kịch bản rất quen thuộc tại bất kỳ công ty nào: chúng ta vừa tuyển một nhân viên mới.

1. Giới thiệu nhân viên mới – “AI” của chúng ta

Hãy tưởng tượng, con AI mà bạn đang dùng (như ChatGPT) chính là một bạn sinh viên mới ra trường, cực kỳ xuất sắc. Bạn này thông minh, có kiến thức nền tảng cực tốt về mọi thứ trên đời: từ lịch sử, địa lý, văn học cho đến vật lý, toán học. Bạn ấy có thể nói chuyện trôi chảy, lập luận logic và giải quyết các vấn đề chung rất ổn. Về cơ bản, bạn ấy là một người có năng lực học hỏi và xử lý thông tin tuyệt vời.

2. Vấn đề của nhân viên mới

Dù thông minh đến đâu, bạn nhân viên mới này vẫn có một điểm yếu chí mạng: bạn ấy hoàn toàn “mù tịt” về công ty của bạn. Bạn ấy không biết:

• Chính sách giảm giá tháng này cho sản phẩm A là gì?
• Báo cáo tài chính Quý 1 năm ngoái của công ty trông như thế nào?
• Khách hàng X đã từng phàn nàn về vấn đề gì trong quá khứ?
• Quy trình duyệt một đề xuất dự án mới gồm những bước nào?

Tất cả những kiến thức này là “tri thức nội bộ”, là dữ liệu độc quyền của doanh nghiệp bạn. Con AI, cũng giống như bạn nhân viên mới, không thể biết được những điều này vì nó chưa bao giờ được tiếp xúc với chúng.

3. Hai cách “dạy” nhân viên mới

Bây giờ, để bạn nhân viên này có thể làm việc hiệu quả, chúng ta có hai phương pháp để “truyền đạt” kiến thức công ty cho bạn ấy.

Cách 1: Đào tạo chuyên sâu (Tương đương Fine-tuning)

Đây là quá trình bạn cho nhân viên tham gia vào tất cả các khóa đào tạo của công ty, làm việc qua nhiều dự án, tiếp xúc với nhiều phòng ban. Sau 1-2 năm, bạn ấy sẽ thực sự “hiểu” văn hóa công ty, có tư duy của một người trong cuộc, và có thể tự mình đưa ra các phán đoán, quyết định dựa trên kinh nghiệm đã được tích lũy. Kiến thức đã ngấm vào “bộ não” của bạn ấy.

Trong thế giới AI, quá trình này gọi là Fine-tuning. Chúng ta lấy mô hình AI gốc và “đào tạo lại” nó với một tập dữ liệu chuyên biệt của riêng mình. Quá trình này thay đổi cấu trúc, các “tham số” bên trong của AI, giúp nó “suy nghĩ” theo cách phù hợp với lĩnh vực của bạn. Tuy nhiên, cách này có nhược điểm lớn:

• Tốn kém: Cần rất nhiều tài nguyên tính toán (GPU – bộ xử lý đồ họa – mạnh) và chi phí cao.
• Tốn thời gian: Quá trình đào tạo có thể mất nhiều ngày, thậm chí nhiều tuần, nhiều tháng, nhiều năm.
• Khó cập nhật: Mỗi khi có thông tin mới (ví dụ: chính sách giá mới), bạn lại phải thực hiện lại quá trình fine-tuning tốn kém này.

Cách 2: Cung cấp tài liệu tra cứu (Tương đương RAG)

Thay vì một quy trình đào tạo dài hơi, hãy tưởng tượng một tình huống đơn giản hơn. Một khách hàng gọi điện hỏi: “Chính sách khuyến mãi của dịch vụ tạo website bên công ty của Nguyễn Thiệu Toàn có gì?”. Bạn không cần phải đào tạo nhân viên mới về toàn bộ menu dịch vụ. Bạn chỉ cần nói: “Em vào kho tài liệu của công ty, mở file ‘Chuong_trinh_khuyen_mai.pdf’ ra, đọc và trả lời cho khách hàng.”

Bạn nhân viên mới, với trí thông minh sẵn có, sẽ nhanh chóng đọc, hiểu tài liệu và tổng hợp lại thành một câu trả lời hoàn chỉnh cho khách hàng. Bạn ấy không cần ghi nhớ vĩnh viễn tài liệu đó, chỉ cần biết cách tìm, đọc và sử dụng nó khi cần. Đây chính là bản chất của RAG.

RAG không thay đổi bộ não của AI. Thay vào đó, nó tạo ra một quy trình thông minh: Khi AI nhận được một câu hỏi, nó sẽ tự động “chạy đến kho tài liệu” (cơ sở dữ liệu của bạn), tìm kiếm những thông tin liên quan nhất, sau đó kết hợp thông tin tìm được với kiến thức sẵn có của nó để tạo ra một câu trả lời đầy đủ và chính xác.

Xem thêm về các công cụ AI mạnh nhất hiện nay tại: Top công cụ AI mạnh nhất

II. CƠ CHẾ HOẠT ĐỘNG CỦA RAG: HÀNH TRÌNH 3 BƯỚC

Bây giờ, khi đã hiểu tư tưởng cốt lõi, chúng ta hãy cùng “vén màn” xem cái “kho tài liệu” và quy trình “tìm kiếm” của RAG hoạt động như thế nào về mặt kỹ thuật, nhưng vẫn theo cách đơn giản nhất. Quá trình này gồm 3 bước chính: Indexing (Lập chỉ mục), Retrieval (Truy xuất), và Generation (Tạo sinh).

1. BƯỚC 1: Indexing (Lập chỉ mục) – Tổ chức kho tài liệu

Đây là bước chuẩn bị, giống như việc bạn sắp xếp lại toàn bộ thư viện tài liệu của công ty để nhân viên mới có thể tìm kiếm dễ dàng. Mục tiêu của bước này là biến những tài liệu ở định dạng con người đọc (văn bản, PDF, website) thành một định dạng mà máy tính có thể hiểu và so sánh về mặt “ngữ nghĩa”.

Chia nhỏ tài liệu (Chunking)

Một tài liệu dài hàng trăm trang sẽ quá lớn để AI xử lý cùng một lúc. Vì vậy, hệ thống sẽ tự động cắt nhỏ tài liệu này thành các đoạn ngắn hơn, dễ quản lý hơn, gọi là các chunk. Mỗi chunk có thể là một đoạn văn, một vài câu, hoặc một trang. Việc này giống như chia một cuốn sách dày thành từng chương, từng mục nhỏ.

Mã hóa ngữ nghĩa (Embedding)

Đây là bước “phép thuật” của RAG. Mỗi chunk văn bản sẽ được đưa qua một mô hình đặc biệt gọi là Embedding Model. Mô hình này sẽ “đọc” và “hiểu” ý nghĩa của đoạn văn bản đó, sau đó chuyển nó thành một dãy các con số, gọi là một vector.

Điều kỳ diệu ở đây là các vector này nắm bắt được ngữ nghĩa. Ví dụ:

• Vector của câu “Con chó có mấy chân” sẽ rất “gần” với vector của câu “Loài vật giữ nhà phổ biến có mấy chân”.
• Vector của từ “xanh lá” sẽ gần với vector của “xanh lục” hơn là vector của “màu đỏ đô”, và các vector này sẽ gần nhau hơn so với vector của “quả dứa”.

Về bản chất, chúng ta đang biến ngôn ngữ thành các tọa độ trong một không gian đa chiều, nơi những ý nghĩa tương đồng sẽ được đặt gần nhau.

Lưu trữ vào “Thư viện Vector” (Vector Database)

Tất cả các vector được tạo ra từ tài liệu của bạn sẽ được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu (database) chuyên biệt gọi là Vector Database (ví dụ: Pinecone, Qdrant, Supabase). Đây không phải là cơ sở dữ liệu thông thường. Nó được tối ưu hóa cho việc tìm kiếm các vector “gần nhau” (tương đồng về ngữ nghĩa) một cách cực kỳ nhanh chóng.

2. BƯỚC 2: Retrieval (Truy xuất) – Tìm kiếm thông tin

Bước này diễn ra khi người dùng (bạn) đặt một câu hỏi cho AI.

Đầu tiên, câu hỏi của bạn cũng sẽ được chuyển thành một vector bằng chính cái Embedding Model đã dùng ở Bước 1. Bây giờ, chúng ta có một “vector câu hỏi“.

Tiếp theo, hệ thống sẽ cầm “vector câu hỏi” này và tìm kiếm trong Vector Database để xem những vector nào của các chunk tài liệu là gần với nó nhất. Kết quả là hệ thống sẽ lấy ra được một vài chunk tài liệu được cho là có liên quan nhất đến câu hỏi của bạn.

Ví dụ, nếu bạn hỏi “Chương trình khuyến mãi”, hệ thống sẽ tìm ra các chunk văn bản nói về “ưu đãi”, “giảm giá”, “quà tặng”,…

3. BƯỚC 3: Generation (Tạo sinh) – Tổng hợp và trả lời

Đây là bước cuối cùng và cũng là nơi sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn được phát huy.

Hệ thống sẽ tạo ra một câu lệnh (prompt) mới, phức tạp hơn, và gửi cho AI. Câu lệnh này bao gồm:

• Bối cảnh (Context): Chính là các chunk tài liệu liên quan vừa được tìm thấy ở Bước 2.
• Câu hỏi gốc (Original Question): Câu hỏi ban đầu của bạn.
• Chỉ dẫn (Instruction): Một câu lệnh như “Dựa vào bối cảnh được cung cấp, hãy trả lời câu hỏi sau đây một cách chi tiết.”

Lúc này, con AI nhận được một “gói thông tin” hoàn chỉnh. Nó không còn phải trả lời dựa trên kiến thức chung chung của mình nữa. Nó sẽ đọc kỹ phần bối cảnh (dữ liệu của bạn) và sử dụng khả năng ngôn ngữ siêu việt của mình để tổng hợp, diễn giải và tạo ra một câu trả lời mạch lạc, chính xác và bám sát vào nguồn dữ liệu mà bạn đã cung cấp.

III. VÌ SAO RAG LÀ “GAME CHANGER” CHO DOANH NGHIỆP?

Qua 3 bước trên, chắc hẳn bạn đã thấy RAG không chỉ là một khái niệm công nghệ cao xa vời, mà là một giải pháp cực kỳ thực tiễn. Nó giải quyết những vấn đề cốt lõi mà các mô hình AI thông thường gặp phải khi áp dụng vào môi trường doanh nghiệp.

1. Cập nhật kiến thức theo thời gian thực

Kiến thức của LLM thường bị “đóng băng” tại thời điểm nó được huấn luyện. Nhưng với RAG, bạn chỉ cần cập nhật tài liệu mới vào Vector Database. Ngay lập tức, AI có thể truy xuất và sử dụng thông tin mới nhất mà không cần quá trình fine-tuning tốn kém.

2. Giảm thiểu “ảo giác” (Hallucination)

“Ảo giác” là tình trạng AI tự tin “bịa” ra thông tin sai sự thật. RAG giảm thiểu rủi ro này bằng cách “neo” câu trả lời của AI vào một nguồn dữ liệu thực tế. AI được hướng dẫn phải trả lời dựa trên bối cảnh được cung cấp, do đó tính chính xác và độ tin cậy tăng lên đáng kể.

3. Tăng cường kiến thức chuyên ngành

Bạn có thể tạo ra các “bộ não” AI chuyên biệt cho từng lĩnh vực: một chatbot chuyên về luật dựa trên kho văn bản luật, một trợ lý chuyên về y tế dựa trên các tài liệu nghiên cứu y khoa, hay một hệ thống hỗ trợ khách hàng chuyên về sản phẩm của bạn.

4. Tăng tính minh bạch và tin cậy

Vì câu trả lời được tạo ra từ các nguồn tài liệu cụ thể, các hệ thống RAG tiên tiến có thể trích dẫn nguồn. Ví dụ, khi trả lời, AI có thể cho bạn biết: “Tôi tìm thấy thông tin này trong tài liệu XYZ, trang 5”. Điều này giúp người dùng dễ dàng xác minh và tin tưởng vào câu trả lời.

5. Hiệu quả về chi phí so với Fine-tuning

Đối với hầu hết các ứng dụng cần tích hợp kiến thức riêng, RAG là một giải pháp hiệu quả hơn rất nhiều về mặt chi phí và thời gian triển khai so với việc phải fine-tune một mô hình AI khổng lồ.

IV. RAG KHÔNG PHẢI LÀ VIÊN ĐẠN BẠC: CÁC PHIÊN BẢN NÂNG CAO

Dù rất mạnh mẽ, RAG cơ bản (Naive RAG) mà Toàn vừa mô tả cũng có những hạn chế. Chất lượng của câu trả lời phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của thông tin được truy xuất ở Bước 2. Nếu bước này tìm sai tài liệu, hoặc tài liệu nhiễu, câu trả lời cuối cùng cũng sẽ sai. Các câu hỏi phức tạp, đòi hỏi suy luận từ nhiều nguồn thông tin khác nhau cũng là một thách thức.

Chính vì vậy, lĩnh vực này đang phát triển rất nhanh với các kỹ thuật Advanced RAG (RAG nâng cao). Các chuyên gia đang nghiên cứu cách tối ưu hóa mọi khâu trong quy trình:

• Trước khi truy xuất (Pre-retrieval): Cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào, tối ưu hóa cách chia chunk.
• Trong khi truy xuất (Retrieval): Sử dụng các thuật toán tìm kiếm và xếp hạng tinh vi hơn, ví dụ như tự động viết lại câu hỏi của người dùng thành nhiều phiên bản khác nhau để tìm kiếm toàn diện hơn (query transformation), nhằm tìm ra các chunk phù hợp nhất.
• Sau khi truy xuất (Post-retrieval): Tinh chỉnh lại các chunk đã tìm được để tăng độ chính xác. Các kỹ thuật tiên tiến ra đời để giải quyết vấn đề này, ví dụ như Self-RAG, một kiến trúc cho phép AI tự “phản tư” về chất lượng thông tin truy xuất được và quyết định xem có cần tìm kiếm lại hay không, hay Corrective-RAG (C-RAG) có khả năng tự đánh giá và sửa lỗi thông tin tìm được nếu nó không chính xác hoặc không liên quan trước khi tạo ra câu trả lời cuối cùng.

Bạn muốn tự tay xây dựng một chatbot RAG? Xem ngay tại: Hướng dẫn xây dựng RAG Chatbot đầu tiên

Kết luận

Hy vọng qua bài viết này, các bạn đã có một cái nhìn rõ ràng và trực quan về RAG. Về cơ bản, hãy nhớ đến câu chuyện về anh chàng nhân viên mới và kho tài liệu. RAG chính là cây cầu vững chắc, kết nối sức mạnh kiến thức tổng quát của các mô hình AI khổng lồ với kho tri thức chuyên biệt và độc quyền của bạn. Nó không phải là một công nghệ quá xa vời, mà là một phương pháp tiếp cận thực tế, hiệu quả và ngày càng dễ tiếp cận cho các doanh nghiệp và cá nhân muốn khai thác tối đa tiềm năng của AI. Đây chính là bước đầu tiên để biến AI từ một công cụ thông minh trở thành một “đồng nghiệp” thực thụ, am hiểu sâu sắc về công việc của bạn.

Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, đừng ngần ngại chia sẻ nó cho những người khác cũng đang tìm hiểu về lĩnh vực này. Và hãy đăng ký vào form bên dưới để nhận những bài viết chuyên sâu như thế này từ Toàn nhé. Cảm ơn các bạn đã theo dõi.

Nguyễn Thiệu Toàn

Tôi là người biến ý tưởng thành hệ thống AI và Tự động hóa thực tế. Tôi dùng Marketing để tìm hiểu những khó khăn bạn đang gặp, sau đó xây dựng các giải pháp tự động để giúp bạn thoát khỏi những công việc tẻ nhạt. Mục đích là để bạn có thể tập trung vào những việc lớn hơn, chứ không phải để thay thế vị trí của bạn.

Xem thêm

Xem thêm về Nguyễn Thiệu Toàn