Giải pháp Chatbot Tăng cường Bằng Truy xuất Dữ liệu (RAG)
Giới thiệu
Trong thế giới ngày nay, mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã chứng tỏ sức mạnh vượt trội trong việc xử lý và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn nhất mà chúng phải đối mặt là khả năng hiểu và xử lý dữ liệu cụ thể của người dùng. Giải pháp Truy xuất Tăng cường (RAG) xuất hiện như một cầu nối giữa LLM và dữ liệu riêng của bạn, giúp cải thiện độ chính xác và tính phù hợp của câu trả lời.
Truy xuất Tăng cường là gì?
Truy xuất Tăng cường (RAG) là một phương pháp kết hợp việc truy xuất tài liệu với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), nhằm tạo ra câu trả lời có ngữ cảnh và đáng tin cậy. Mô hình này hoạt động dựa trên hai vòng lặp chính:
1. Chuẩn bị kiến thức (Indexing)
- Quy trình:
- Nhập tài liệu thô → phân mảnh → nhúng → lưu vào chỉ mục tìm kiếm.
2. Truy vấn kiến thức (Answering)
- Quy trình:
- Nhận truy vấn của người dùng → nhúng → truy xuất các phần liên quan → kết hợp với truy vấn → LLM tạo ra câu trả lời có cơ sở.
RAG đảm bảo rằng câu trả lời của LLM là chính xác, cập nhật và cụ thể cho lĩnh vực của bạn, đồng thời giảm thiểu sự nhầm lẫn.
Công nghệ cần thiết cho giải pháp RAG
Để xây dựng một hệ thống RAG chất lượng sản xuất, cần kết hợp nhiều công nghệ khác nhau. Dưới đây là quy trình từ đầu đến cuối và vai trò của từng thành phần:
1. Lưu trữ tài liệu (Document Storage)
- Vai trò: Lưu trữ các tài liệu nguồn chưa qua xử lý (PDF, Word, văn bản, HTML, v.v.).
- Ví dụ:
- Đám mây: Azure Blob Storage, AWS S3, Google Cloud Storage
- Tại chỗ: Máy chủ tệp, cơ sở dữ liệu
- Tại sao cần thiết? RAG bắt đầu với tài liệu của bạn. Lưu trữ là “kệ sách” của cơ sở kiến thức.
2. Xử lý dữ liệu / Phân mảnh (Data Processing / Chunking)
- Vai trò: Chia nhỏ tài liệu thành các phần nhỏ hơn (ví dụ: 500–2000 token) để có thể nhúng và truy xuất hiệu quả.
- Ví dụ:
- Thư viện: LangChain, LlamaIndex, Haystack
- Kịch bản tùy chỉnh để phân chia theo đoạn, phần, hoặc ranh giới ngữ nghĩa
- Tại sao cần thiết? Các LLM không thể xử lý tài liệu lớn tùy ý. Phân mảnh đảm bảo rằng khả năng hồi tưởng và ngữ cảnh phù hợp với cửa sổ token của LLM.
3. Mô hình nhúng (Embedding Model)
- Vai trò: Chuyển đổi các phần văn bản và truy vấn thành biểu diễn vector (mảng số).
- Ví dụ:
- Đám mây: Azure OpenAI Embeddings (
text-embedding-3-large), OpenAI, Cohere, mô hình của Hugging Face
- Đám mây: Azure OpenAI Embeddings (
- Tại sao cần thiết? Vectors cho phép tìm kiếm sự tương đồng ngữ nghĩa—tìm kiếm các sự phù hợp “có ý nghĩa”, không chỉ là từ khóa.
4. Cơ sở dữ liệu vector / Chỉ mục tìm kiếm (Vector Database / Search Index)
- Vai trò: Lưu trữ nhúng + siêu dữ liệu; cho phép tìm kiếm vector nhanh chóng (kNN) và tìm kiếm lai (vector + từ khóa).
- Ví dụ:
- Đám mây: Azure Cognitive Search, Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant
- Cơ sở dữ liệu truyền thống hỗ trợ vector: PostgreSQL + pgvector, MongoDB Atlas Vector Search
- Tại sao cần thiết? Đây là “thủ thư” nhanh chóng tìm thấy các đoạn văn liên quan nhất.
5. Trình truy xuất / Điều phối (Retriever / Orchestrator)
- Vai trò: Thực hiện chiến lược truy xuất—nhận truy vấn của người dùng, nhúng nó, chạy tìm kiếm vector, và định dạng các phần được truy xuất cho LLM.
- Ví dụ:
- Khung: LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel
- Tại sao cần thiết? Truy xuất không chỉ đơn giản là tìm kiếm—nó quyết định số lượng phần cần lấy, bộ lọc nào, và cách truyền ngữ cảnh đến LLM.
6. LLM (Generator Answer)
- Vai trò: Sử dụng truy vấn + ngữ cảnh đã truy xuất + System Prompt + Guardrail để tạo ra câu trả lời có cơ sở, thân thiện với người dùng.
- Ví dụ:
- Đám mây: Azure OpenAI GPT (GPT-4o, GPT-4o mini), Anthropic Claude, Google Gemini
- Mã nguồn mở: LLaMA 3, Mistral, Falcon (nếu chạy cục bộ)
- Tại sao cần thiết? LLM là “người viết” tạo ra câu trả lời trôi chảy, có ngữ cảnh, nhưng chỉ sau khi được cung cấp các trang đúng.
7. Lớp ứng dụng (Application Layer - Client + API)
- Vai trò: Cung cấp giao diện người dùng và các điểm cuối API cho tải lên, tìm kiếm và hỏi đáp.
- Ví dụ:
- Frontend: React.js, Next.js (tải tệp, giao diện chat)
- Backend: Node.js, Python FastAPI/Flask (để điều phối quy trình và ẩn bí mật)
- Tại sao cần thiết? Đây là những gì người dùng cuối tương tác—dù là một chatbot, một thanh tìm kiếm, hay một dịch vụ API.
8. Dịch vụ hỗ trợ (Supporting Services)
- Xác thực & Bảo mật: Microsoft Entra ID (Azure AD), OAuth, cổng API
- Giám sát: Application Insights, Datadog, Prometheus cho ghi log, số liệu, theo dõi
- Quản lý bí mật: Azure Key Vault, AWS Secrets Manager
- Sự kiện / Pipelines: Event Grid, Kafka, Airflow cho việc tự động nhập dữ liệu
Quy trình RAG với vai trò
Dưới đây là cách các thành phần tương tác với nhau:
- Tài liệu đến → được lưu trữ trong Blob Storage.
- Pipeline phân mảnh chia tách văn bản → mỗi phần được nhúng với mô hình nhúng.
- Cơ sở dữ liệu vector (Cognitive Search) lưu trữ vectors + siêu dữ liệu để truy xuất.
- Người dùng đặt câu hỏi trong ứng dụng frontend.
- Backend nhúng truy vấn → truy vấn CSDL vector → truy xuất các phần hàng đầu.
- Trình truy xuất truyền truy vấn + các phần vào LLM với System Prompt + Guardrail → câu trả lời có cơ sở được tạo ra.
- Người dùng thấy câu trả lời + trích dẫn trong giao diện người dùng.
Mô hình tư duy
Hãy tưởng tượng RAG như một hệ thống thư viện:
- Blob Storage = kệ sách của tất cả các sách (tài liệu thô)
- Phân mảnh + Nhúng = lập chỉ mục các trang sách theo ý nghĩa
- Cơ sở dữ liệu vector / Tìm kiếm = thủ thư nhanh chóng tìm thấy các trang đúng
- Trình truy xuất = trợ lý quyết định chọn trang nào để hiển thị cho tác giả
- LLM = tác giả viết tóm tắt/câu trả lời
- Frontend/API = phòng đọc nơi người dùng hỏi và nhận câu trả lời
Những điểm cần nhớ
- RAG làm tăng cường LLM với kiến thức riêng tư, động của bạn.
- Mỗi thành phần trong ngăn xếp đóng vai trò khác nhau (lưu trữ, tìm kiếm, lý luận).
- Giải pháp là mô-đun: bạn có thể thay thế các thành phần (CSDL vector khác, LLM khác) khi cần.
- Khi bạn hiểu quy trình, bạn có thể mở rộng nó: thêm tự động nhập, lọc, xếp hạng lại, và giám sát.
Kết luận
RAG không chỉ là một giải pháp công nghệ, mà còn là một cách tiếp cận chiến lược giúp tối ưu hóa khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách triển khai một ứng dụng mẫu với mã nguồn hoạt động trong bài viết tiếp theo, hãy theo dõi chúng tôi!
👉 Tài liệu tham khảo:
