RAG là gì? Ứng dụng của Tạo tăng cường truy xuất (RAG) trong doanh nghiệp 

Trong thời đại số hóa, dữ liệu đã trở thành tài sản quý giá của doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc quản lý và khai thác hiệu quả khối lượng dữ liệu khổng lồ này lại là một thách thức lớn đối với nhiều tổ chức. Dữ liệu thường phân tán trên nhiều hệ thống khác nhau, từ cơ sở dữ liệu nội bộ đến các ứng dụng đám mây, khiến việc kết nối các dữ liệu trở nên khó khăn. Tạo sinh dựa trên truy xuất tăng cường (Retrieval-Augmented Generation – RAG) nổi lên như một AI framework đột phá. Bằng cách cung cấp thông tin cập nhật và bối cảnh cụ thể, RAG giúp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra văn bản chính xác và đáng tin cậy hơn, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt và nâng cao hiệu quả hoạt động. 

Bài viết của anh Lê Bá Hoài – Kỹ sư AI, Trung tâm nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo FPT IS (FPT IS AI R&D Center) sẽ cung cấp cái nhìn bao quát về RAG: RAG là gì, cách thức hoạt động, lợi ích, ứng dụng thực tế, thách thức và xu hướng phát triển của RAG trong doanh nghiệp. 

1. RAG là gì? 

RAG (Retrieval Augmented Generation) là một framework AI kết hợp giữa hệ thống truy xuất thông tin truyền thống và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Thay vì chỉ sử dụng dữ liệu đã được huấn luyện, RAG truy xuất thông tin từ các nguồn bên ngoài và cung cấp cho LLM trước khi tạo văn bản. Nhờ đó, nội dung được tạo ra có cơ sở thực tế, cập nhật hơn và giảm thiểu hiện tượng “ảo giác” – khi AI đưa ra thông tin không chính xác hoặc không có thật.  

RAG cải thiện phản hồi của AI bằng việc truy xuất kiến thức 

2. RAG – Giải pháp tăng cường truy xuất thông tin cho doanh nghiệp

Trong bối cảnh doanh nghiệp và xã hội phát triển không ngừng, lượng thông tin được tạo ra ngày càng lớn, khiến việc tìm kiếm và quản lý dữ liệu trở nên phức tạp hơn. Các giải pháp tìm kiếm đóng vai trò quan trọng trong việc giúp tổ chức truy xuất thông tin hiệu quả từ nhiều nguồn khác nhau, từ cơ sở dữ liệu, tài liệu đến kho kiến thức nội bộ. Các giải pháp này cung cấp giao diện trực quan, giúp nhân viên dễ dàng tìm kiếm dữ liệu mà họ cần. 

RAG không chỉ đơn thuần tìm kiếm thông tin mà còn bổ sung một lớp thông minh và nhận thức ngữ cảnh. Thay vì chỉ dựa vào từ khóa, RAG có thể hiểu được ý định đằng sau truy vấn và cung cấp kết quả có liên quan và chính xác hơn. Điều này đạt được bằng cách tận dụng các kỹ thuật tìm kiếm ngữ nghĩa và khả năng hiểu mối quan hệ giữa các thông tin khác nhau. 

Enterprise RAG xây dựng để giải quyết các nhu cầu và sự phức tạp riêng biệt của các tổ chức lớn. Nó được thiết kế để tích hợp liền mạch với các hệ thống nội bộ và trích xuất thông tin từ dữ liệu đa dạng, thường không có cấu trúc, nằm trong một doanh nghiệp. Điều này có nghĩa là thay vì chỉ dựa vào kiến ​​thức chung có được trong quá trình đào tạo ban đầu, LLM hiện có thể khai thác chuyên môn và dữ liệu cụ thể của công ty để cung cấp các phản hồi chính xác hơn, phù hợp hơn và có nhận thức về ngữ cảnh.

RAG giúp cho việc tìm kiếm, truy xuất thông tin hiệu quả hơn

Trong môi trường doanh nghiệp, RAG cho phép các tổ chức tùy chỉnh LLM bằng dữ liệu độc quyền của riêng họ mà không cần phải đào tạo lại hoặc tinh chỉnh tốn kém và mất thời gian. Đây là một lợi thế đáng kể vì nó cho phép các doanh nghiệp triển khai các khả năng AI tùy chỉnh nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn so với các phương pháp truyền thống. Doanh nghiệp có thể tận dụng sức mạnh của LLM cho các nhiệm vụ và lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như hỗ trợ khách hàng, quản lý kiến ​​thức và tạo nội dung, với độ chính xác và phù hợp cao hơn. 

Một nghiên cứu của Cohere nhấn mạnh vai trò của RAG trong việc khắc phục hạn chế của LLM, đặc biệt là hiện tượng “ảo giác” – khi AI tạo ra thông tin sai lệch hoặc vô nghĩa. RAG giúp cải thiện độ chính xác, tăng tính phù hợp của phản hồi và cho phép doanh nghiệp khai thác tối đa dữ liệu nội bộ độc quyền để phát triển các giải pháp AI mạnh mẽ, linh hoạt hơn. 

3. Cách thức hoạt động của RAG  

Một luồng hoạt động điển hình và tương đối cơ bản có thể bao gồm các bước sau 

• Tiền xử lý thông tin: Bước này bao gồm việc thu thập và sắp xếp tất cả dữ liệu có liên quan từ nhiều nguồn khác nhau trong doanh nghiệp. Có thể bao gồm tài liệu, cơ sở dữ liệu và các kho lưu trữ kiến ​​thức nội bộ khác. Sau đó, dữ liệu được chuẩn bị để tích hợp vào hệ thống RAG. Điều này thường liên quan đến việc đảm bảo khả năng tương thích với nhiều định dạng và nền tảng dữ liệu khác nhau, xử lý nhiều loại nội dung khác nhau và cho phép cập nhật theo thời gian thực để đảm bảo người dùng có quyền truy cập vào thông tin mới nhất. 

• Tổ chức dữ liệu: Dữ liệu sau khi sắp xếp được lưu trữ ở vị trí phù hợp, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu vectơ, nơi hệ thống RAG có thể dễ dàng truy cập và truy xuất. Bước này bao gồm việc tạo biểu diễn có cấu trúc của dữ liệu, thường sử dụng nhúng, để tạo điều kiện truy xuất hiệu quả 

• Xử lý truy vấn: Khi người dùng gửi truy vấn hoặc yêu cầu, hệ thống RAG sẽ phân tích truy vấn để hiểu mục đích của truy vấn và thông tin cụ thể cần thiết. Điều quan trọng cần lưu ý là Enterprise RAG không chỉ đơn giản là khớp từ khóa mà còn được thiết kế để hiểu mục đích chính xác đằng sau truy vấn. Điều này cho phép hệ thống cung cấp phản hồi chính xác và có liên quan hơn so với các phương pháp tìm kiếm truyền thống. 

• Truy xuất thông tin: Dựa trên phân tích truy vấn, hệ thống RAG sẽ truy xuất các tài liệu hoặc đoạn văn có liên quan từ cơ sở kiến ​​thức. Quy trình truy xuất này thường liên quan đến các kỹ thuật tìm kiếm ngữ nghĩa để xác định thông tin phù hợp nhất về mặt ngữ cảnh. Đây cũng là bước quan trọng trong hệ thống, kết quả đầu ra của bước này ảnh hưởng tới sự chính xác của các bước phía sau và cũng là một trong các bước để giảm tải sự sai lệch do LLM 

• Tạo phản hồi: Thông tin đã truy xuất, cùng với truy vấn gốc, sau đó được đưa vào LLM. LLM sử dụng ngữ cảnh kết hợp này để tạo ra phản hồi vừa chính xác vừa phù hợp với yêu cầu của người dùng. 

• Hậu xử lý và Đầu ra: Phản hồi đã tạo có thể trải qua quá trình tinh chỉnh thêm, chẳng hạn như lọc, tóm tắt hoặc điều chỉnh định dạng, để đảm bảo đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng bắt buộc và được trình bày theo cách thân thiện với người dùng. Bước này rất quan trọng để đảm bảo tính rõ ràng và khả năng sử dụng của đầu ra do AI tạo ra. Có thể áp dụng các kỹ thuật hậu xử lý khác nhau tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể và nhu cầu của người dùng. 

Ngoài ra, một số hệ thống RAG còn có khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, nhờ sử dụng kỹ thuật nhúng đa phương thức (multi-modal embeddings). Điều này cho phép doanh nghiệp khai thác tối đa giá trị từ các nguồn dữ liệu đa dạng. 

4. Lợi ích của RAG trong Doanh nghiệp 

5. Một số ứng dụng thực tế của RAG 

• Hỗ trợ khách hàng: Các công ty có thể sử dụng RAG để xây dựng chatbot tự động trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng, giải phóng nhân viên hỗ trợ khách hàng để xử lý các vấn đề phức tạp hơn. 

• Phân tích thị trường: Doanh nghiệp có thể sử dụng RAG để phân tích dữ liệu thị trường từ các nguồn khác nhau như báo cáo ngành, khảo sát khách hàng và mạng xã hội, từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh hiệu quả. 

• Quản lý tri thức: RAG giúp doanh nghiệp xây dựng hệ thống quản lý kiến thức tập trung, cho phép nhân viên dễ dàng chia sẻ và truy cập thông tin, đồng thời hỗ trợ quá trình đào tạo nhân viên mới.Ví dụ với dữ liệu pháp luật của 1 đơn vị ban ngành, RAG hỗ trợ không chỉ tìm kiếm quy phạm pháp luật mà hơn thế có thể giúp đỡ các cán bộ nhân viên trong việc tạo ra các ý kiến để cbvn tham khảo và dễ dàng hơn trong việc nghiên cứu và giải đáp thắc mắc của người dân hoặc xử lý các trường hợp vi phạm pháp luật  

6. Thách thức khi triển khai RAG 

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, tuy nhiên thì việc triển khai RAG trong doanh nghiệp không phải lúc nào cũng có thể thuận lợi, một số thách thức mà các doanh nghiệp có thể gặp trong quá trình này có thể gồm: 

• Bảo mật dữ liệu: Việc đảm bảo an toàn thông tin là một yếu tố quan trọng khi triển khai RAG, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu nhạy cảm của khách hàng hoặc thông tin kinh doanh bí mật. Doanh nghiệp cần áp dụng các biện pháp bảo mật phù hợp để ngăn chặn rủi ro về dữ liệu. 

• Độ chính xác của thông tin: RAG cần được huấn luyện trên dữ liệu chất lượng cao để đảm bảo độ chính xác của thông tin được tạo ra. Việc sử dụng dữ liệu không chính xác hoặc sai lệch có thể dẫn đến kết quả không mong muốn và gây ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh. 

• Chi phí triển khai: Việc triển khai RAG có thể đòi hỏi đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng, công nghệ và nhân lực. Tuy nhiên, việc sử dụng RAG có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí về lâu dài nhờ khả năng tự động hóa và tối ưu hóa quy trình làm việc. 

7. Xu hướng phát triển của RAG 

Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và các kỹ thuật đang ngày nâng cao, từ đó chúng ta có thể kỳ vọng các xu hướng mới và tiềm năng phát triển của hệ thống RAG, một trong số đó có thể là: 

• Tích hợp với các công nghệ AI khác: RAG sẽ được tích hợp với các công nghệ AI khác như học máy và học sâu để nâng cao khả năng xử lý thông tin và tạo ra các ứng dụng phức tạp hơn. 

• Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng: RAG sẽ được cá nhân hóa để đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng người dùng, ví dụ như cung cấp thông tin phù hợp với vai trò công việc hoặc sở thích cá nhân. 

• Mở rộng ứng dụng trong các lĩnh vực mới: RAG sẽ được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực mới như y tế, giáo dục và tài chính, mang lại những giải pháp đột phá cho các ngành này. 

• Sự trỗi dậy của Agentic RAG: Agentic RAG, bao gồm việc sử dụng các tác nhân để cho phép tương tác phức tạp hơn với các hệ thống RAG, đang ngày càng được chú ý. Cách tiếp cận này cho phép thực hiện các tác vụ nhiều bước, lý luận động và ra quyết định tự động, mở ra những khả năng mới cho tự động hóa và tối ưu hóa quy trình 

Agentic RAG được dự đoán sẽ là xu hướng phát triển RAG, giúp chatbot trở nên linh hoạt và thông minh hơn

RAG – Tạo sinh dựa trên truy xuất tăng cường là một công nghệ mang tính cách mạng, mở ra cơ hội cho doanh nghiệp khai thác hiệu quả sức mạnh của LLM trong việc quản lý và sử dụng thông tin. Việc triển khai RAG giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động, nâng cao năng suất làm việc, hỗ trợ ra quyết định và tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Mặc dù còn tồn tại một số thách thức, nhưng với tiềm năng to lớn và xu hướng phát triển mạnh mẽ, RAG được kỳ vọng sẽ trở thành công cụ không thể thiếu cho doanh nghiệp trong tương lai. Các doanh nghiệp có thể cân nhắc chủ động nghiên cứu và triển khai RAG để tối ưu hóa quy trình kinh doanh, tạo ra giá trị gia tăng và duy trì lợi thế cạnh tranh trong thị trường ngày càng biến động.