Tìm Hiểu Về Tìm Kiếm Toàn Văn (Full-Text Search) Trong Azure AI Search
Dữ liệu ngày càng gia tăng với tốc độ chóng mặt, do đó, việc tìm kiếm thông tin trong khối lượng dữ liệu lớn trở nên cần thiết và đầy thách thức hơn bao giờ hết. Nhờ vào sự phát triển mạnh mẽ của Mô Hình Ngôn Ngữ Tự Nhiên (LLM) hiện nay, phương pháp Retrieval Augmented Generation (RAG) hứa hẹn sẽ tạo ra nhiều cơ hội mới. Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ kinh nghiệm của mình về các dự án liên quan đến RAG, đặc biệt là trong việc sử dụng Azure AI Search cho nhiệm vụ thu thập dữ liệu.
Azure AI Search Và Các Phương Thức Tìm Kiếm
Azure AI Search cung cấp ba phương thức tìm kiếm tài liệu liên quan:
- Tìm kiếm toàn văn (Full Text Search): Dựa trên nội dung văn bản.
- Tìm kiếm vector (Vector Search): Dựa trên sự tương đồng của các vector nhúng.
- Tìm kiếm lai (Hybrid Search): Kết hợp cả tìm kiếm toàn văn và tìm kiếm vector.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào vấn đề tìm kiếm toàn văn để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động và ứng dụng của nó. Hãy bắt đầu nhé!
1. Tìm Kiếm Toàn Văn Là Gì?
Tìm kiếm toàn văn là một công nghệ quan trọng trong việc khám phá thông tin từ các cơ sở dữ liệu hoặc tài liệu văn bản. Khác với các phương pháp tìm kiếm truyền thống, nó không chỉ dựa vào việc tìm từ hoặc cụm từ cụ thể, mà còn khai thác toàn bộ nội dung văn bản để đảm bảo độ chính xác và đầy đủ trong kết quả.
Khi thực hiện tìm kiếm toàn văn, hệ thống quét và phân tích toàn bộ nội dung văn bản, bao gồm các yếu tố như chủ đề, cách diễn đạt và trích dẫn. Điều này cho phép người dùng tìm kiếm theo nhiều tiêu chí khác nhau, từ các từ khóa đến ý nghĩa chung của câu hoặc đoạn văn.
Ví Dụ Về Tìm Kiếm Toàn Văn
Nếu bạn tìm kiếm cụm từ "machine learning", hệ thống tìm kiếm toàn văn có thể trả về không chỉ tài liệu chứa cụm từ này mà còn những tài liệu liên quan đến chủ đề như "artificial intelligence", "data analysis" và "predictive modeling".
Các Loại Hình Tìm Kiếm Toàn Văn Thường Gặp
- Tìm kiếm đơn giản
- Tìm kiếm Boolean
- Tìm kiếm mờ (Fuzzy search)
- Tìm kiếm dấu đại diện (Wildcard search)
- Tìm kiếm cụm từ (Phrase search)
- Tìm kiếm khoảng cách (Proximity search)
- Tìm kiếm theo khoảng (Range search)
- Tìm kiếm phân loại (Faceted search)
- ...
2. Kiến Trúc Tìm Kiếm Toàn Văn Trong Azure AI Search
Quá trình này gồm 4 giai đoạn chính:
- Phân tích truy vấn (Query Parsing)
- Phân tích từ vựng (Lexical Analysis)
- Thu Thập Tài Liệu (Document Retrieval)
- Xếp Hạng (Scoring)
Giai Đoạn 1: Phân Tích Truy Vấn
Chức năng của giai đoạn này là tách rời các toán tử trong truy vấn và biến nó thành các truy vấn con, với những kiểu hỗ trợ như:
- Term query: Tìm kiếm các thuật ngữ đơn lẻ, ví dụ: "search": "nữ".
- Phrase query: Tìm kiếm cụm từ chính xác, ví dụ: "search": "Cán bộ".
- Prefix query: Tìm kiếm thuật ngữ theo toán tử tiền tố.
Azure AI Search Hỗ Trợ Hai Kiểu Cú Pháp:
- Cú pháp truy vấn đơn giản: Dễ sử dụng cho truy vấn cơ bản, hỗ trợ các toán tử như AND, OR, NOT.
- Cú pháp truy vấn Lucene: Cung cấp tính linh hoạt cho các truy vấn phức tạp hơn.
Giai Đoạn 2: Phân Tích Từ Vựng
Giai đoạn này thực hiện các thao tác như:
- Phân tách thành token (Tokenization)
- Chuẩn hóa chữ hoa (Case normalization)
- Đưa về từ gốc (Stemming)
- Loại bỏ từ không quan trọng (Stop words removal)
Giai Đoạn 3: Thu Thập Tài Liệu
Quá trình lập chỉ mục giúp tổ chức dữ liệu theo từng thuật ngữ, cho phép tìm kiếm hiệu quả hơn thông qua chỉ mục đảo ngược (inverted index).
Giai Đoạn 4: Xếp Hạng
Mỗi tài liệu trong kết quả tìm kiếm sẽ được gán mức độ liên quan (relevance score) để xác định tính phù hợp với truy vấn đầu vào, dựa trên công thức TF/IDF (term frequency-inverse document frequency). Điều này cho phép người dùng nhận được kết quả chính xác và có liên quan nhất.
Kết Luận
Tìm kiếm toàn văn là một phần quan trọng trong việc triển khai Azure AI Search, mang đến khả năng tìm kiếm thông tin chính xác và đa chiều đến người dùng. Bằng cách áp dụng các công nghệ phân tích từ vựng và lập chỉ mục hiệu quả, Azure AI Search giúp nâng cao trải nghiệm tìm kiếm dữ liệu trong kho dữ liệu lớn ngày nay.
source: viblo
