Retrieval Augmented Generation (RAG) là gì?

Vì sao dùng RAG để cải thiện LLM? Ví dụ minh họa

Để minh họa rõ hơn RAG là gì và cách kỹ thuật này hoạt động, hãy xét một tình huống mà nhiều doanh nghiệp hiện nay đang gặp.

Hãy tưởng tượng bạn là lãnh đạo của một công ty điện tử bán các thiết bị như điện thoại thông minh và máy tính xách tay. Bạn muốn tạo một chatbot hỗ trợ khách hàng để trả lời câu hỏi liên quan đến thông số sản phẩm, xử lý sự cố, thông tin bảo hành, và nhiều nội dung khác.

Bạn muốn tận dụng khả năng của các LLM như GPT-3 hoặc GPT-4 để vận hành chatbot.

Tuy nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn có những hạn chế sau, dẫn đến trải nghiệm khách hàng kém hiệu quả:

Thiếu thông tin cụ thể

Các mô hình ngôn ngữ bị giới hạn ở những câu trả lời chung chung dựa trên dữ liệu huấn luyện. Nếu người dùng hỏi các câu cụ thể về phần mềm bạn bán, hoặc cần hướng dẫn xử lý sự cố chuyên sâu, một LLM truyền thống có thể không đưa ra câu trả lời chính xác.

Nguyên nhân là vì chúng không được huấn luyện trên dữ liệu riêng của tổ chức bạn. Hơn nữa, dữ liệu huấn luyện có ngày cắt, hạn chế khả năng cung cấp câu trả lời cập nhật.

Ảo giác

LLM có thể "ảo giác", nghĩa là chúng tự tin tạo ra câu trả lời sai dựa trên các "sự kiện" tưởng tượng. Thuật toán cũng có thể đưa ra câu trả lời lạc đề nếu không có đáp án chính xác cho câu hỏi, gây trải nghiệm không tốt cho khách hàng.

Câu trả lời chung chung

Các mô hình ngôn ngữ thường đưa ra câu trả lời chung, không phù hợp bối cảnh cụ thể. Đây là điểm trừ lớn trong hỗ trợ khách hàng, vì nhu cầu cá nhân hóa theo từng người dùng thường rất quan trọng.

RAG lấp đầy những khoảng trống này bằng cách cho phép bạn tích hợp nền tảng tri thức tổng quát của LLM với khả năng truy cập thông tin cụ thể, như dữ liệu trong cơ sở dữ liệu sản phẩm và hướng dẫn sử dụng. Cách làm này cho phép tạo ra câu trả lời chính xác, đáng tin cậy và phù hợp với nhu cầu của tổ chức bạn.

RAG hoạt động như thế nào?

Giờ bạn đã hiểu RAG là gì, hãy xem các bước để thiết lập khung này:

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Trước tiên bạn phải thu thập tất cả dữ liệu cần thiết cho ứng dụng. Với chatbot hỗ trợ khách hàng của công ty điện tử, dữ liệu có thể gồm hướng dẫn sử dụng, cơ sở dữ liệu sản phẩm và danh sách câu hỏi thường gặp (FAQ).

Bước 2: Chia nhỏ dữ liệu (chunking)

Chia nhỏ dữ liệu là quá trình tách dữ liệu thành các phần nhỏ, dễ xử lý hơn. Ví dụ, nếu bạn có một tài liệu hướng dẫn 100 trang, bạn có thể tách thành nhiều phần, mỗi phần có thể trả lời những câu hỏi khác nhau của khách hàng.

Cách này giúp mỗi mảnh dữ liệu tập trung vào một chủ đề cụ thể. Khi truy xuất thông tin từ tập dữ liệu nguồn, thông tin được lấy sẽ có nhiều khả năng phù hợp trực tiếp với câu hỏi, vì ta tránh đưa kèm nội dung không liên quan từ cả tài liệu dài.

Điều này cũng cải thiện hiệu suất, vì hệ thống có thể nhanh chóng lấy những phần thông tin liên quan nhất thay vì xử lý toàn bộ tài liệu.

Bước 3: Tạo embeddings cho tài liệu

Sau khi dữ liệu nguồn được chia nhỏ, cần chuyển đổi chúng thành biểu diễn vector. Việc này bao gồm biến văn bản thành embeddings, tức các biểu diễn số học nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa của văn bản.

Nói đơn giản, embeddings cho tài liệu giúp hệ thống hiểu truy vấn của người dùng và ghép nối với thông tin phù hợp trong tập nguồn dựa trên ý nghĩa văn bản, thay vì chỉ so sánh từ-với-từ. Cách này đảm bảo câu trả lời phù hợp và ăn khớp với truy vấn.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách chuyển văn bản thành biểu diễn vector, hãy xem hướng dẫn về text embeddings với OpenAI API của chúng tôi.

Bước 4: Xử lý truy vấn người dùng

Khi truy vấn của người dùng đi vào hệ thống, truy vấn đó cũng phải được chuyển thành embedding hay biểu diễn vector. Cùng một mô hình cần được dùng cho cả embedding của tài liệu và của truy vấn để đảm bảo tính thống nhất.

Sau khi chuyển truy vấn thành embedding, hệ thống so sánh embedding của truy vấn với embeddings của tài liệu. Hệ thống xác định và truy xuất các mảnh dữ liệu có embedding giống nhất với embedding của truy vấn, sử dụng các thước đo như độ tương đồng cosine và khoảng cách Euclid.

Những mảnh này được xem là phù hợp nhất với truy vấn của người dùng.

Bước 5: Tạo câu trả lời bằng LLM

Các mảnh văn bản được truy xuất, cùng với truy vấn ban đầu, sẽ được đưa vào mô hình ngôn ngữ. Thuật toán sử dụng thông tin này để tạo ra câu trả lời mạch lạc cho câu hỏi của người dùng thông qua giao diện trò chuyện.

Dưới đây là sơ đồ quy trình tóm tắt cách RAG hoạt động:

Hình ảnh của tác giả

Để thực hiện trơn tru các bước cần thiết nhằm tạo câu trả lời bằng LLM, bạn có thể dùng một khung dữ liệu như LlamaIndex.

Giải pháp này cho phép bạn phát triển ứng dụng LLM của riêng mình bằng cách quản lý hiệu quả luồng thông tin từ nguồn dữ liệu bên ngoài đến các mô hình ngôn ngữ như GPT-3. Để tìm hiểu thêm về khung này và cách dùng để xây dựng ứng dụng dựa trên LLM, hãy đọc hướng dẫn về LlamaIndex của chúng tôi.

Ứng dụng thực tiễn của RAG

Chúng ta đã biết RAG cho phép LLM tạo câu trả lời mạch lạc dựa trên thông tin nằm ngoài dữ liệu huấn luyện. Một hệ thống như vậy có nhiều trường hợp sử dụng trong kinh doanh giúp cải thiện hiệu suất tổ chức và trải nghiệm người dùng. Ngoài ví dụ chatbot chăm sóc khách hàng đã nêu, dưới đây là một số ứng dụng thực tế của RAG:

Tóm tắt văn bản

RAG có thể dùng nội dung từ nguồn bên ngoài để tạo bản tóm tắt chính xác, tiết kiệm đáng kể thời gian. Chẳng hạn, các quản lý và lãnh đạo cấp cao thường bận rộn và không có thời gian đọc kỹ các báo cáo dài.

Với ứng dụng dùng RAG, họ có thể nhanh chóng nắm bắt những phát hiện quan trọng nhất từ dữ liệu văn bản và ra quyết định hiệu quả hơn thay vì đọc hết tài liệu dài.

Gợi ý cá nhân hóa

Hệ thống RAG có thể phân tích dữ liệu khách hàng, như lịch sử mua hàng và đánh giá, để đưa ra gợi ý sản phẩm. Điều này nâng cao trải nghiệm tổng thể của người dùng và cuối cùng tạo thêm doanh thu cho tổ chức.

Ví dụ, các ứng dụng RAG có thể gợi ý phim hay hơn trên nền tảng phát trực tuyến dựa trên lịch sử xem và xếp hạng của người dùng. Chúng cũng có thể phân tích các đánh giá viết tay trên nền tảng thương mại điện tử.

Vì LLM giỏi trong việc hiểu ngữ nghĩa đằng sau dữ liệu văn bản, hệ thống RAG có thể đưa ra gợi ý cá nhân hóa tinh tế hơn so với hệ thống gợi ý truyền thống.

Trí tuệ doanh nghiệp

Tổ chức thường ra quyết định kinh doanh bằng cách theo dõi đối thủ và phân tích xu hướng thị trường. Điều này được thực hiện bằng cách phân tích cẩn thận dữ liệu trong báo cáo kinh doanh, báo cáo tài chính và tài liệu nghiên cứu thị trường.

Với ứng dụng RAG, tổ chức không còn phải phân tích thủ công và tìm xu hướng trong các tài liệu này. Thay vào đó, có thể dùng LLM để rút ra insight có ý nghĩa một cách hiệu quả và cải thiện quy trình nghiên cứu thị trường.

Thách thức và thực tiễn tốt khi triển khai hệ thống RAG

Mặc dù ứng dụng RAG giúp kết nối giữa truy xuất thông tin và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, việc triển khai lại có một số thách thức riêng. Phần này sẽ xem xét các phức tạp khi xây dựng ứng dụng RAG và cách giảm thiểu chúng.

Độ phức tạp tích hợp

Tích hợp hệ thống truy xuất với LLM có thể khó. Độ phức tạp tăng khi có nhiều nguồn dữ liệu bên ngoài ở các định dạng khác nhau. Dữ liệu đưa vào hệ thống RAG phải nhất quán, và embeddings tạo ra cần đồng nhất trên mọi nguồn.

Để vượt qua thách thức này, có thể thiết kế các mô-đun riêng xử lý từng nguồn dữ liệu độc lập. Dữ liệu trong mỗi mô-đun sau đó được tiền xử lý để thống nhất, và dùng một mô hình chuẩn hóa để đảm bảo embeddings có định dạng nhất quán.

Khả năng mở rộng

Khi lượng dữ liệu tăng, việc duy trì hiệu suất của hệ thống RAG trở nên khó hơn. Cần thực hiện nhiều thao tác phức tạp—như tạo embeddings, so sánh ý nghĩa giữa các đoạn văn bản, và truy xuất dữ liệu theo thời gian thực.

Những tác vụ này đòi hỏi nhiều tính toán và có thể làm chậm hệ thống khi quy mô dữ liệu nguồn tăng.

Để giải quyết, bạn có thể phân tán tải tính toán lên các máy chủ khác nhau và đầu tư hạ tầng phần cứng mạnh. Để cải thiện thời gian phản hồi, cũng có thể cache các truy vấn được hỏi thường xuyên.

Việc triển khai cơ sở dữ liệu vector cũng giúp giảm thách thức về khả năng mở rộng trong hệ thống RAG. Các cơ sở dữ liệu này giúp xử lý embeddings dễ dàng và có thể nhanh chóng truy xuất các vector gần nhất với mỗi truy vấn.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về việc triển khai cơ sở dữ liệu vector trong ứng dụng RAG, bạn có thể xem phiên code-along trực tiếp của chúng tôi, có tiêu đề Retrieval Augmented Generation with GPT and Milvus. Hướng dẫn này cung cấp từng bước kết hợp Milvus, một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở, với các mô hình GPT.

Chất lượng dữ liệu

Hiệu quả của hệ thống RAG phụ thuộc lớn vào chất lượng dữ liệu đưa vào. Nếu nội dung nguồn mà ứng dụng truy cập kém chất lượng, các câu trả lời sinh ra sẽ thiếu chính xác.

Tổ chức cần đầu tư vào quy trình tuyển chọn nội dung và tinh chỉnh một cách cẩn trọng. Cần tinh lọc nguồn dữ liệu để nâng cao chất lượng. Với ứng dụng thương mại, việc mời chuyên gia lĩnh vực rà soát và lấp đầy khoảng trống thông tin trước khi dùng tập dữ liệu trong hệ thống RAG có thể rất hữu ích.

Kết luận

Hiện nay, RAG là kỹ thuật hiệu quả nhất để khai thác năng lực ngôn ngữ của LLM cùng với cơ sở dữ liệu chuyên biệt. Các hệ thống này giải quyết một số thách thức cấp bách khi làm việc với mô hình ngôn ngữ và mang đến giải pháp đổi mới trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Tuy nhiên, giống như công nghệ khác, ứng dụng RAG cũng có hạn chế—đặc biệt là phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Để khai thác tối đa, điều cốt yếu là có sự giám sát của con người trong quy trình.

Việc tuyển chọn kỹ lưỡng nguồn dữ liệu, cùng với kiến thức chuyên gia, là điều bắt buộc để đảm bảo độ tin cậy của các giải pháp này.

Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về RAG và cách dùng để xây dựng ứng dụng AI hiệu quả, bạn có thể xem buổi đào tạo trực tiếp của chúng tôi về xây dựng ứng dụng AI với LangChain. Hướng dẫn này sẽ cho bạn trải nghiệm thực hành với LangChain, một thư viện thiết kế để triển khai hệ thống RAG trong các tình huống thực tế.