Rag giúp quản lý kỳ vọng khi triển khai AI

[Tám với Ai]

Việc áp dụng công cụ AI đang tăng nhanh trong nhiều ngành, nhưng kỳ vọng quá cao có thể làm chậm tiến trình và phá hoại niềm tin. Phương pháp retrieval-augmented generation (RAG) giúp neo kết quả trên dữ liệu kiểm chứng, từ đó cải thiện độ tin cậy và thúc đẩy triển khai thực tế.

AI đang được áp dụng rộng rãi nhưng kỳ vọng còn chưa thực tế​

Sự chấp nhận AI đang tăng nhanh — nhiều tổ chức, từ tài chính, y tế đến sản xuất và bán lẻ, đã tích hợp công nghệ này để nâng cao hiệu suất. Câu hỏi giờ đây không còn là có nên dùng AI không, mà là dùng nhanh đến đâu và ở đâu.

Tuy nhiên, khi triển khai nhiều hơn thì kỳ vọng về hiệu suất hoàn hảo cũng tăng theo. Nhiều người cho rằng AI phải luôn cho ra kết quả không sai sót, và tiêu chuẩn kép này đang làm giảm niềm tin, làm chậm việc ứng dụng và kìm hãm đổi mới.

Nhìn AI như một đồng nghiệp cần học hỏi​

Những lỗi của AI không phải là "lỗi hệ thống" vô nghĩa mà là hệ quả của mô hình dựa trên xác suất. Mong đợi kết quả hoàn hảo giống như tuyển một nhân viên mới và yêu cầu họ không bao giờ mắc sai lầm — điều không thực tế.

Thay vì nghĩ theo lối nhị phân đúng/sai, tổ chức nên tập trung vào cách sử dụng kỹ thuật, các biện pháp bảo vệ và sự kết hợp giữa máy và con người. Các mô hình AI có thể thất bại, học hỏi và cải thiện nhanh chóng — đôi khi chỉ trong vài ngày hoặc vài phút — nên cách tiếp cận triển khai cũng cần linh hoạt tương ứng.

Chiến lược triển khai ngắn hạn, có kiểm soát​

Các tổ chức theo kế hoạch chuyển đổi nhiều năm và kiểu chỉ huy từ trên xuống có nguy cơ chờ đợi một phiên bản "hoàn hảo" của AI mà có thể không bao giờ tới. Thay vào đó, hãy bắt đầu bằng các dự án nhỏ, đạt được giá trị nhanh trong vài tuần hoặc vài tháng, rồi mở rộng dần.

Mỗi lỗi là cơ hội học hỏi: phân tích lỗi, tinh chỉnh prompt, thử nghiệm mô hình khác nhau và cải thiện dần theo thời gian. Những điều chỉnh nhỏ giúp nâng cao hiệu suất mà vẫn giữ dự án trong tầm kiểm soát.

RAG: neo kết quả trên dữ liệu kiểm chứng​

Một trong những cách hiệu quả nhất để tăng độ tin cậy là dùng Retrieval-Augmented Generation (RAG). Trong khuôn khổ RAG, hệ thống AI truy xuất thông tin liên quan và cập nhật từ nhiều nguồn trước khi tạo câu trả lời.

Điều này giúp kết quả được neo trên dữ liệu kiểm chứng, phù hợp bối cảnh và giảm nguy cơ "hallucination" (sai sự thật). RAG đặc biệt hữu ích khi cần thông tin mới, tài liệu nội bộ hoặc nguồn chuyên sâu mà mô hình cơ bản có thể không nhớ hoặc không biết.

Bước thực tế để triển khai an toàn và hiệu quả​

• Bắt đầu với các trường hợp sử dụng nhỏ, dễ đo lường và khả thi trong vài tuần.
• Áp dụng RAG để liên kết kết quả với nguồn dữ liệu đáng tin cậy và cập nhật.
• Thiết lập vòng lặp phản hồi: giám sát lỗi, phân tích nguyên nhân và tinh chỉnh liên tục.
• Duy trì kiểm soát và quản trị (governance) để đảm bảo tính chính xác, phù hợp và đạo đức.
• Giữ con người trong vòng lặp (human-in-the-loop) cho những quyết định nhạy cảm hoặc cần xác thực.

Kết hợp RAG với chiến lược thử nghiệm nhanh và quản trị tốt sẽ giúp tổ chức vừa khai thác được lợi ích của AI, vừa giảm rủi ro và xây dựng niềm tin lâu dài.

Nguồn: https://www.techradar.com/pro/retrieval-augmented-generation-can-manage-expectations-of-ai