RAG là gì? Cách AI trả lời dựa trên tài liệu riêng
RAG kết hợp truy xuất tài liệu với mô hình ngôn ngữ để tạo câu trả lời bám sát nguồn. Tìm hiểu quy trình, ưu điểm và giới hạn thực tế.
RAG là viết tắt của Retrieval-Augmented Generation, thường gọi là tạo sinh tăng cường truy xuất. Thay vì chỉ dựa vào kiến thức đã học trong quá trình huấn luyện, ứng dụng RAG tìm đoạn tài liệu liên quan rồi đưa chúng vào ngữ cảnh để mô hình tạo câu trả lời.
Quy trình RAG cơ bản
Một hệ thống RAG thường có các bước:
- Chia tài liệu thành những đoạn có kích thước phù hợp.
- Chuyển đoạn văn thành dạng biểu diễn để tìm kiếm, thường gọi là embedding.
- Nhận câu hỏi và tìm các đoạn có liên quan.
- Đưa câu hỏi cùng các đoạn tìm được vào mô hình.
- Trả lời và, nếu hệ thống được thiết kế tốt, dẫn lại nguồn tương ứng.
Đây là mô tả tổng quát; hệ thống thật có thể thêm bộ lọc quyền truy cập, tìm kiếm từ khóa, xếp hạng lại kết quả và các bước kiểm tra khác.
RAG giải quyết vấn đề gì?
RAG hữu ích khi câu trả lời cần dựa trên tài liệu nội bộ, hướng dẫn sản phẩm hoặc bộ tài liệu thường xuyên cập nhật. Đội ngũ có thể thay đổi nguồn dữ liệu mà không cần huấn luyện lại mô hình chỉ để thêm từng tài liệu mới.
RAG cũng giúp người dùng kiểm tra câu trả lời nếu ứng dụng hiển thị đúng đoạn trích và nguồn. Tuy nhiên, việc có nguồn trích dẫn không tự đảm bảo phần giải thích hoàn toàn đúng; cần xem đoạn trích có thực sự hỗ trợ kết luận hay không.
RAG khác với fine-tuning
RAG đưa tài liệu liên quan vào lúc trả lời. Fine-tuning điều chỉnh mô hình bằng dữ liệu huấn luyện để thay đổi cách mô hình phản hồi hoặc thực hiện tác vụ. Nếu mục tiêu là hỏi đáp về tài liệu mới thường xuyên thay đổi, RAG thường là hướng cần đánh giá trước. Nếu mục tiêu là định hình hành vi hoặc định dạng đầu ra lặp lại, fine-tuning có thể phù hợp hơn. Hai cách có thể kết hợp tùy bài toán.
Vì sao RAG vẫn có thể trả lời sai?
- Tài liệu gốc thiếu, lỗi thời hoặc mâu thuẫn.
- Bước tìm kiếm không lấy được đoạn đúng.
- Đoạn trích thiếu ngữ cảnh do chia tài liệu chưa phù hợp.
- Mô hình suy diễn vượt quá nội dung được cung cấp.
- Người dùng không có quyền nhưng hệ thống lọc tài liệu không đúng.
Đánh giá RAG vì thế cần kiểm tra cả chất lượng truy xuất, độ chính xác câu trả lời, khả năng dẫn nguồn và quyền truy cập. Chỉ nhìn một vài câu trả lời trình diễn là chưa đủ để kết luận hệ thống sẵn sàng.
Khi nào nên cân nhắc RAG?
Hãy cân nhắc RAG khi bạn có một tập tài liệu có chủ sở hữu, có thể cập nhật và có thể kiểm soát quyền truy cập. Trước khi xây dựng, hãy xác định ai được hỏi gì, nguồn nào là chuẩn và cách đánh giá một câu trả lời đúng.
