Giới thiệu về RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) là một khung công tác mạnh mẽ kết hợp giữa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4, LLaMA và Mistral với các nguồn kiến thức bên ngoài như tài liệu công ty, cơ sở dữ liệu, hoặc thông tin trên web. Hãy tưởng tượng LLM như một sinh viên thông minh với trí nhớ khổng lồ, thì RAG giống như việc cung cấp cho sinh viên đó quyền truy cập vào một thư viện đầy đủ những cuốn sách và ghi chú mới nhất. Nhờ vậy, họ không chỉ dựa vào những gì đã nhớ từ nhiều năm trước, mà còn có thể tra cứu thông tin trước khi trả lời.

Giới hạn của LLM

Mặc dù các LLM rất hữu ích, nhưng chúng cũng có một số hạn chế:

• Kiến thức hạn chế: Chúng chỉ biết những gì đã được huấn luyện, do đó có thể thiếu thông tin cập nhật hoặc chi tiết chuyên biệt.
• Hành vi ảo giác: Đôi khi, chúng tự tin tạo ra thông tin sai lệch, mặc dù có thể nghe có vẻ thuyết phục.
• Câu trả lời chung chung: Nếu không có ngữ cảnh cụ thể, chúng có thể phản hồi một cách mơ hồ.

RAG giải quyết những vấn đề này bằng cách cho phép mô hình truy xuất thông tin thực tế trước khi tạo ra câu trả lời có thông tin.

Các bước thiết lập khung RAG

1. Thu thập dữ liệu

Quá trình này liên quan đến việc tập hợp kiến thức mà hệ thống sẽ dựa vào, chẳng hạn như chính sách công ty, SOP, tài liệu HR, FAQs, hướng dẫn sản phẩm, báo cáo kinh doanh hoặc thậm chí là các nguồn bên ngoài như tài liệu nghiên cứu và quy định. Dữ liệu có thể ở nhiều định dạng khác nhau, bao gồm PDF, tài liệu Word, bảng tính, cơ sở dữ liệu, hoặc trang web. Điều quan trọng là chỉ thu thập thông tin liên quan, làm sạch và cập nhật thường xuyên, tổ chức theo danh mục, và bảo mật các tệp nhạy cảm. Ví dụ, một công ty điện thoại có thể thu thập các tài liệu hướng dẫn, tài liệu bảo hành và hướng dẫn xử lý sự cố để hỗ trợ một bot RAG cung cấp hỗ trợ khách hàng chính xác.

2. Phân đoạn dữ liệu

Quá trình này bao gồm việc chia nhỏ các tài liệu lớn thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý (ví dụ: 500-1000 từ) để hệ thống chỉ truy xuất các phần liên quan nhất. Để tránh cắt đứt ngữ cảnh quan trọng giữa câu hoặc đoạn văn, các đoạn thường được tạo ra với một phần chồng chéo nhỏ (khoảng 50-100 từ) giữa chúng. Phần chồng chéo này đảm bảo tính liên tục mượt mà, ngăn chặn mất mát ý nghĩa, và cải thiện chất lượng câu trả lời được tạo ra bởi LLM.

3. Nhúng tài liệu

Giai đoạn này liên quan đến việc chuyển đổi các đoạn văn bản thành các vector số, giúp nắm bắt ý nghĩa của chúng, từ đó cho phép tìm kiếm theo sự tương đồng thay vì từ khóa chính xác. Các vector này được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector (như FAISS, Pinecone, hoặc Chroma), cho phép bộ truy xuất nhanh chóng tìm thấy các đoạn phù hợp nhất khi người dùng đặt câu hỏi. Khi tạo nhúng, bạn có thể truyền các tham số (kwargs) như tên mô hình, kích thước lô, hoặc tùy chọn chuẩn hóa để tùy chỉnh cách tạo nhúng. Bước này rất quan trọng vì nhúng chất lượng cao trực tiếp xác định độ chính xác của việc truy xuất và phân loại thông tin trong hệ thống RAG của bạn.

4. Truy vấn người dùng

Các truy vấn từ người dùng sẽ được chuyển đổi thành các nhúng để có thể so sánh với các nhúng tài liệu trong cơ sở dữ liệu vector. Bộ truy xuất sau đó chọn các đoạn phù hợp nhất dựa trên sự tương đồng, thường sử dụng các tham số như k để kiểm soát số lượng kết quả được trả về. Những đoạn này được kết hợp với truy vấn và gửi đến LLM, mô hình này sẽ tạo ra câu trả lời có ngữ cảnh.

5. Tạo câu trả lời

Truy vấn và các đoạn đã chọn sẽ được truyền vào LLM, mô hình này sẽ sử dụng cả hai để tạo ra câu trả lời thông tin và chính xác. Bạn có thể tinh chỉnh bước này với các tham số như temperature (kiểm soát tính sáng tạo), max_tokens (giới hạn độ dài câu trả lời), và các kwargs khác cho hành vi tùy chỉnh. Điều này đảm bảo rằng câu trả lời cuối cùng không chỉ chính xác về mặt thực tế mà còn rõ ràng, mạch lạc và phù hợp với nhu cầu của người dùng.

Sức mạnh thực sự của RAG

i. Hỗ trợ khách hàng

RAG có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng một cách chính xác. Ví dụ, nếu một khách hàng hỏi, "Bảo hành cho Model X200 là gì?" → RAG sẽ lấy thông tin từ chính sách bảo hành và trả lời: "Model X200 có bảo hành 2 năm cho các lỗi sản xuất."

ii. Nghiên cứu thị trường

RAG tóm tắt các đánh giá của khách hàng, mạng xã hội hoặc báo cáo ngành. Ví dụ, khi hỏi "Khách hàng đang nói gì về bản cập nhật ứng dụng mới của chúng ta?" → RAG sẽ phân tích phản hồi và cung cấp một cái nhìn tổng quan về cảm xúc.

iii. Tạo nội dung

RAG tự động tạo mô tả sản phẩm, wikis hoặc báo cáo. Một ví dụ là khi RAG tạo ra một báo cáo bán hàng bằng cách lấy các số liệu mới nhất từ cơ sở dữ liệu công ty.

iv. Phân tích dữ liệu & Thông tin doanh nghiệp

RAG có thể trích xuất thông tin từ các tập dữ liệu lớn. Ví dụ, nếu có câu hỏi "5 lý do chính cho khiếu nại của khách hàng trong quý trước là gì?" → RAG sẽ quét các bản ghi và tóm tắt các phát hiện.

v. Quản lý kiến thức

RAG giúp việc truy cập các chính sách và quy trình của công ty dễ dàng hơn. Ví dụ, nhân viên mới có thể hỏi, "Chính sách nghỉ phép là gì?" và ngay lập tức nhận được câu trả lời chính thức từ phòng nhân sự.

Kết luận

RAG là một công cụ thay đổi cuộc chơi vì nó: Giữ cho các câu trả lời chính xác và cập nhật, giảm thiểu sự ảo giác từ LLMs, làm cho AI hữu ích cho các vấn đề thực tế trong kinh doanh và linh hoạt khi hoạt động với các API đám mây (như GPT-4, Claude) hoặc các mô hình mã nguồn mở tại chỗ (như Mistral, LLaMA). Ở cốt lõi, RAG = LLM + Dữ liệu của bạn = Trợ lý Thông minh, Đáng tin cậy. Nó cung cấp cho AI trí tuệ của một mô hình ngôn ngữ cộng thêm bộ nhớ của một công cụ tìm kiếm, biến nó thành một trong những công cụ mạnh mẽ nhất cho doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và người dùng hàng ngày.

Câu hỏi thường gặp

RAG có thể áp dụng cho lĩnh vực nào?

RAG có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau như hỗ trợ khách hàng, nghiên cứu thị trường, tạo nội dung, và phân tích dữ liệu.

Làm thế nào để đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào cho RAG?

Để đảm bảo chất lượng, bạn nên thu thập dữ liệu có liên quan, làm sạch và tổ chức thường xuyên, tránh thông tin lỗi thời hoặc không chính xác.

Có cần kỹ năng lập trình để triển khai RAG không?

Mặc dù có thể cần một số kỹ năng lập trình, nhưng nhiều công cụ hiện nay đã giúp đơn giản hóa quy trình triển khai cho những người không chuyên.

RAG có thể hoạt động với các mô hình nào?

RAG có thể hoạt động với nhiều mô hình khác nhau, bao gồm cả các mô hình mã nguồn mở như Mistral và LLaMA, cũng như các API đám mây như GPT-4.