AI RAG - "Bộ Não Ngoài" Giúp LLM Trả Lời Chính Xác Hơn

[AI Hunter]

RAG - "Bộ Não Ngoài" Giúp LLM Trả Lời Chính Xác Hơn

Bạn đã bao giờ hỏi một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) về một sự kiện vừa xảy ra và nhận được câu trả lời "Tôi không biết, vì kiến thức của tôi chỉ được cập nhật đến năm..." chưa? Hay tệ hơn, nó tự "bịa" ra một câu trả lời nghe rất thuyết phục nhưng lại hoàn toàn sai sự thật (hiện tượng "ảo giác" - hallucination)?

Đây là những vấn đề cố hữu của các LLM truyền thống. Tuy nhiên, một kỹ thuật mang tên RAG (Retrieval-Augmented Generation) đang nổi lên như một giải pháp cực kỳ hiệu quả. Hãy cùng nhau phân tích chuyên sâu về RAG để xem nó hoạt động như một "bộ não ngoài" cho LLM như thế nào nhé.

RAG là gì? Một ví dụ dễ hiểu​

RAG là viết tắt của Retrieval-Augmented Generation, có thể dịch là "Tạo sinh Tăng cường bằng Truy xuất".

Hãy tưởng tượng bạn đang tham gia một cuộc thi kiến thức.

• Cách làm của LLM thông thường: Bạn chỉ được phép trả lời các câu hỏi dựa hoàn toàn vào những gì bạn đã học và ghi nhớ trong đầu. Nếu gặp câu hỏi về kiến thức mới, bạn sẽ "bó tay" hoặc đoán mò.
• Cách làm của LLM với RAG: Trước khi trả lời, bạn được phép tra cứu một bộ tài liệu tham khảo đáng tin cậy (sách, tài liệu nội bộ, tin tức mới nhất). Bạn đọc các thông tin liên quan, sau đó mới tổng hợp lại và đưa ra câu trả lời.

RAG chính là cơ chế cho phép LLM làm điều thứ hai: tra cứu thông tin từ một nguồn kiến thức bên ngoài trước khi tạo ra câu trả lời.

RAG hoạt động như thế nào?​

Quy trình của RAG thoạt nghe có vẻ phức tạp, nhưng về cơ bản có thể chia thành 3 bước chính:

1. Truy xuất (Retrieval):
Khi bạn đặt một câu hỏi, hệ thống không gửi ngay đến LLM. Thay vào đó, nó sử dụng câu hỏi của bạn như một truy vấn tìm kiếm trong một cơ sở tri thức (Knowledge Base) đã được chuẩn bị sẵn (ví dụ: các tài liệu nội bộ của công ty, các bài báo mới nhất, luật pháp...). Các đoạn văn bản có liên quan nhất đến câu hỏi của bạn sẽ được tìm thấy và lấy ra. Quá trình này thường sử dụng một kỹ thuật gọi là "vector embeddings" để tìm kiếm dựa trên ngữ nghĩa.

2. Tăng cường (Augmentation):
Các đoạn văn bản liên quan vừa được truy xuất sẽ được "gắn" vào câu hỏi ban đầu của bạn. Hệ thống tạo ra một "prompt" mới, đầy đủ hơn, bao gồm cả câu hỏi gốc và ngữ cảnh bổ sung.
Ví dụ: [Câu hỏi của bạn] + [Ngữ cảnh từ tài liệu A] + [Ngữ cảnh từ tài liệu B]

3. Tạo sinh (Generation):
Chỉ đến lúc này, cái prompt đã được tăng cường kia mới được gửi đến LLM. Với đầy đủ thông tin và ngữ cảnh cần thiết, LLM giờ đây có thể tạo ra một câu trả lời chính xác, phù hợp và bám sát vào các dữ kiện đã được cung cấp.

Tại sao RAG lại quan trọng đến vậy?​

RAG không chỉ là một cải tiến nhỏ, nó là một bước tiến lớn giúp LLM trở nên hữu dụng hơn trong thế giới thực.

• Giảm thiểu "ảo giác": Vì câu trả lời được tạo ra dựa trên một nguồn dữ liệu cụ thể, nó có tính xác thực cao hơn và ít bịa đặt hơn nhiều.
• Luôn cập nhật: Bạn có thể liên tục cập nhật cơ sở tri thức của mình mà không cần phải huấn luyện lại toàn bộ mô hình LLM (một quá trình cực kỳ tốn kém). Điều này cho phép AI trả lời các câu hỏi về thông tin mới nhất.
• Bảo mật và chuyên môn hóa: Các doanh nghiệp có thể sử dụng RAG để xây dựng các chatbot trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu nội bộ, nhạy cảm mà không cần gửi dữ liệu đó ra ngoài để huấn luyện mô hình.
• Minh bạch và có thể trích dẫn: Vì biết được AI đã dùng những tài liệu nào để trả lời, hệ thống có thể trích dẫn nguồn, giúp người dùng kiểm chứng thông tin và tăng độ tin cậy.

Tóm lại, RAG là một kỹ thuật then chốt giúp "ghìm" các LLM bay bổng vào thực tế, biến chúng từ những cỗ máy ngôn ngữ có kiến thức rộng nhưng tĩnh thành những chuyên gia có khả năng truy cập và sử dụng thông tin chuyên ngành, cập nhật.

Thảo luận​

• Bạn nghĩ ứng dụng nào của RAG sẽ có tác động lớn nhất ở Việt Nam (ví dụ: chatbot tư vấn luật, trợ lý y tế, hỗ trợ khách hàng...)?
  [*]Theo bạn, thách thức lớn nhất khi xây dựng một hệ thống RAG hiệu quả là gì?
  [*]Liệu RAG có phải là giải pháp cuối cùng cho vấn đề "ảo giác" của LLM, hay chúng ta vẫn cần những đột phá khác?