Giải thích đơn giản về AI RAG và CAG cho doanh nghiệp của bạn
Ngày 10 tháng 04 năm 2025
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá AI RAG (Retrieval Augmented Generation) và CAG (Cache Augmented Generation), hai công nghệ mạnh mẽ đang được áp dụng để cải thiện khả năng truy xuất và tạo câu trả lời cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bài viết sẽ giúp bạn hiểu rõ về cách thức hoạt động của RAG và CAG, ứng dụng của chúng trong doanh nghiệp, cũng như các lợi ích và lựa chọn thay thế.
1. AI RAG là gì?
Retrieval Augmented Generation (RAG) là một phương pháp kết hợp giữa truy xuất và tạo câu trả lời. Mô hình này giúp cải thiện khả năng trả lời câu hỏi của các hệ thống AI bằng cách bổ sung thông tin từ các nguồn dữ liệu cụ thể vào trong quá trình tạo câu trả lời.
- Truy xuất (Retrieval): AI sẽ tìm kiếm thông tin từ các cơ sở dữ liệu đã được lưu trữ, giúp nó trả lời câu hỏi chính xác và kịp thời.
- Tạo câu trả lời (Generation): Sau khi truy xuất thông tin, AI sẽ sử dụng nó để tạo câu trả lời phù hợp với ngữ cảnh và câu hỏi.
2. Vấn đề của các mô hình tạo câu trả lời truyền thống
Một trong những vấn đề lớn khi sử dụng các mô hình AI như ChatGPT là chúng chỉ dựa vào kiến thức có sẵn trong dữ liệu huấn luyện (thường chỉ cập nhật đến một mốc thời gian nhất định, ví dụ như tháng 6 năm 2024) và không thể truy xuất dữ liệu thực tế từ hệ thống doanh nghiệp của bạn. Điều này làm cho các câu trả lời không chính xác hoặc lỗi thời.
3. Giải pháp của RAG
RAG giúp giải quyết vấn đề này bằng cách thêm vào một lớp truy xuất thông tin từ nguồn dữ liệu cụ thể của doanh nghiệp, như tài liệu hướng dẫn, báo cáo kinh doanh, v.v. Điều này cho phép AI trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu thực tế và cập nhật.
- Ví dụ: Khi hỏi về sự phát triển kinh doanh trong quý 2 năm 2024, AI có thể truy xuất dữ liệu từ các báo cáo doanh nghiệp thay vì chỉ đưa ra một câu trả lời chung chung dựa trên dữ liệu cũ.
4. Cách thức hoạt động của RAG
Quy trình RAG bao gồm hai giai đoạn chính:
- Giai đoạn nạp dữ liệu (Ingestion): Chúng ta nạp các tài liệu lớn của doanh nghiệp (ví dụ: tài liệu hướng dẫn khách hàng, báo cáo tài chính, v.v.) vào một kho lưu trữ.
- Giai đoạn truy xuất (Retrieval): Khi người dùng đặt câu hỏi, AI sẽ truy xuất dữ liệu từ kho lưu trữ và sử dụng nó để trả lời câu hỏi.
Trong quá trình này, dữ liệu sẽ được chia thành các phần nhỏ hơn (gọi là ""chunking"") để dễ dàng quản lý và truy xuất. Các phương pháp chunking có thể là:
- Chunking theo kích thước cố định: Ví dụ, chia tài liệu thành các đoạn văn có độ dài từ 200 đến 500 ký tự.
- Chunking theo nội dung: Chia tài liệu theo các phần có nghĩa, như các mục trong hướng dẫn sử dụng.
5. Vector Databases và Embedding
Để tìm kiếm hiệu quả trong kho lưu trữ dữ liệu, mỗi phần thông tin (chunk) sẽ được chuyển thành một vector (dạng dữ liệu có thể tìm kiếm). Vector databases giúp tìm kiếm thông tin nhanh chóng bằng cách sử dụng không gian 3D để biểu diễn mối quan hệ giữa các từ ngữ.
- Ví dụ: Các từ có nghĩa tương tự, như ""banana"" và ""pear"", sẽ được biểu diễn gần nhau trong không gian vector, mặc dù chúng có cách viết khác nhau.
Khi AI truy vấn dữ liệu, nó sẽ chuyển câu hỏi thành vector và tìm kiếm các vector tương tự trong cơ sở dữ liệu. Điều này giúp trả lời câu hỏi dựa trên ngữ nghĩa của từ chứ không chỉ là các từ khóa chính xác.
6. Lợi ích của RAG
- Dễ dàng cập nhật dữ liệu: Bạn có thể cập nhật nguồn dữ liệu doanh nghiệp bất cứ khi nào, và AI sẽ tự động truy xuất dữ liệu mới nhất.
- Có thể mở rộng: RAG cho phép lưu trữ và tìm kiếm một lượng lớn dữ liệu doanh nghiệp mà không gặp vấn đề về giới hạn token.
Tuy nhiên, việc thiết lập RAG có thể phức tạp và tốn thời gian hơn, đặc biệt là khi bạn cần chia nhỏ và lưu trữ dữ liệu.
7. CAG - Cache Augmented Generation
CAG là một kỹ thuật thay thế cho RAG, trong đó dữ liệu doanh nghiệp được nạp vào bộ nhớ đệm (cache) của AI thay vì phải truy xuất lại mỗi lần. Dữ liệu được lưu trữ một lần và sau đó có thể được sử dụng nhiều lần mà không cần phải nạp lại mỗi lần.
- Lợi ích của CAG: CAG giúp đơn giản hóa quy trình nạp và truy xuất dữ liệu, tiết kiệm thời gian và tài nguyên. Nó cũng dễ dàng thiết lập và trả lời câu hỏi nhanh hơn vì dữ liệu đã được lưu trữ trong bộ nhớ đệm.
Tuy nhiên, CAG không phù hợp với bộ dữ liệu quá lớn và cần phải được cập nhật thường xuyên.
8. So sánh RAG và CAG
- RAG: Thích hợp cho những doanh nghiệp có lượng dữ liệu lớn, cần truy xuất chính xác và cập nhật thường xuyên. Tuy nhiên, quy trình cài đặt và truy xuất có thể phức tạp hơn.
- CAG: Phù hợp cho doanh nghiệp có nhu cầu trả lời câu hỏi nhanh chóng với ít thay đổi dữ liệu. CAG dễ dàng triển khai nhưng có giới hạn về khả năng lưu trữ và cập nhật dữ liệu.
9. Kết luận
Cả RAG và CAG đều có những ưu điểm và hạn chế riêng, và lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào quy mô dữ liệu và nhu cầu của doanh nghiệp bạn. Trong khi RAG giúp truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu lớn và cập nhật dễ dàng, CAG lại nhanh chóng và đơn giản hơn trong việc xử lý các truy vấn dựa trên dữ liệu đã được lưu trữ.
Nguồn bài viết tại đây
Chia sẻ bài viết này trên Twitter | Facebook | Telegram
Đọc thêm các bài viết liên quan tại thẻ Tags bên dưới