RAG – viết tắt của “Retrieval-Augmented Generation” – nghe thì có vẻ ngầu, nhưng thực ra hiểu đơn giản thì nó là một cách giúp mấy con AI… đỡ ngu hơn khi trả lời câu hỏi. Nếu bạn đã sử dụng AI cho công việc chuyên môn, chắc chắn có lúc bạn sẽ thấy AI “hallucinate” ra những câu trả lời rất khó hiểu.
Vấn đề của AI: Hay “nói xạo” vì… quên sách giáo khoa
AI như ChatGPT, Claude, hay mấy con LLM khác – thật ra chỉ là mấy cỗ máy đoán chữ siêu cấp, bản chất là một function khổng lồ dài dằng dặc. “Function” (= Model) này được huấn luyện từ cả tấn dữ liệu có sẵn, nhưng sau huấn luyện thì không còn truy cập được mấy dữ liệu đó nữa (trừ khi update model). Thành ra, hỏi mấy câu “kiến thức mới”, hoặc “nội bộ công ty”, thì nó đành bịa đại hoặc xin lỗi.
Ví dụ:
• Hỏi: “Trong chính sách công ty mình có bao nhiêu ngày phép năm?”
• AI: “Thông thường ở Việt Nam là 12 ngày…” (hên xui đúng, mà cũng hên xui sai bét)
RAG ra đời: Cho AI… đi tra Google trước khi trả lời
RAG là kỹ thuật giúp AI lấy thêm kiến thức tức thì từ một kho dữ liệu (VD: tài liệu công ty, cơ sở tri thức, database sản phẩm…). Quy trình kiểu như này:
1. Nhận câu hỏi từ người dùng
2. Đi tìm tài liệu liên quan (gọi là bước “retrieval” – tìm kiếm)
3. Đưa tài liệu đó vào làm “bài gợi ý” cho AI
4. AI dựa vào tài liệu đó để viết câu trả lời chính xác hơn
Nói dễ hiểu thì giống như bạn hỏi trợ lý của mình một câu khó. Thay vì đoán mò, nó chạy đi lục tài liệu rồi quay lại trả lời cẩn thận hơn.
Một ví dụ dễ hình dung
Bạn xây một chatbot cho công ty bảo hiểm, khách vào hỏi:
“Nếu tôi bị tai nạn xe ở nước ngoài thì có được đền không?”
Bình thường AI sẽ… đoán mò. Nhưng nếu bạn tích hợp RAG:
• Nó sẽ tìm file PDF “Chính sách bảo hiểm du lịch 2025”
• Lọc ra đoạn có nội dung liên quan
• Trả lời: “Theo chính sách năm 2025, nếu bạn có gói mở rộng quốc tế thì được bồi thường trong trường hợp tai nạn ở nước ngoài.”
Trả lời mượt, đúng, và đáng tin hơn nhiều!
Làm sao để xây RAG?
Tóm tắt ngắn gọn:
• Bước 1: Tạo “vector database” từ tài liệu (dùng tools như FAISS, Weaviate, hoặc Pinecone)
• Bước 2: Khi có câu hỏi, nhúng (embed) nó và tìm kiếm trong vector DB
• Bước 3: Lấy kết quả và nhét vào prompt để AI trả lời
Nếu bạn xài LangChain hoặc LlamaIndex thì mấy bước này có sẵn như block lego, ghép là chạy thôi.
Tổng kết
RAG không phải là siêu năng lực, nhưng là cách cực kỳ thực tế để giúp AI:
• Trả lời đúng hơn, cập nhật hơn
• Hiểu được “kiến thức nội bộ”
• Tránh nói nhảm, bịa chuyện
Nếu bạn đang xây AI assistant, chatbot cho công ty, hay hệ thống hỏi đáp – đừng bỏ qua RAG. Nếu bạn muốn biết cách implement RAG cho LLM của mình thì để lại comment và mình sẽ lên bài hướng dẫn nhé!
Peace!
