Ê! Mấy tháng nay, tôi cứ vò đầu bứt tai với hai cái chiến lược "hot hit" nhất trong thế giới LLM: RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Fine-tuning. Ai cũng bảo RAG rẻ, dễ, ngon lành cành đào. Nhưng mà này, liệu cái "lời đồn" đó có đúng mãi không khi nhìn về đường dài, nhất là với mấy dự án "khủng" chạy liên tục ấy? "Lời đồn" chung: RAG là "đồ rẻ", dễ xài? Thôi được rồi, công nhận là RAG lúc đầu nghe "ngon" thật. Nó được mệnh danh là "ông hoàng tiết kiệm" vì bạn đâu cần phải "huấn luyện lại" con AI khổng lồ của mình đâu. Cứ lấy dữ liệu của bạn, biến nó thành mấy cái "nhúm" thông tin (embeddings), tống vào kho dữ liệu vector (kiểu Azure AI Search í), rồi lúc nào cần thì "bốc" mấy nhúm này nhét thẳng vào câu hỏi gửi cho LLM. Nghe có vẻ "easy game" phải không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/e2J6mB8.png' alt='RAG khởi điểm rẻ'> NHƯNG MÀ! Đây mới là cú lừa này: Cứ mỗi lần bạn nhét thêm mấy cái "nhúm" thông tin đó vào, câu hỏi của bạn sẽ phình to ra. Mà với LLM, cứ "token" nhiều là "tiền" bay! Chi phí "ngầm" của việc "phình to" ngữ cảnh Hãy tưởng tượng thế này: Câu hỏi cơ bản của bạn chỉ có 15 "tờ giấy" (tokens). Nhưng khi bạn nhét thêm mấy "cuốn sách" từ RAG vào, bùm! Câu hỏi đó có thể lên tới 500+ "tờ giấy" mỗi lần gọi. Giờ nhân cái con số đó lên cho hàng ngàn, hàng vạn người dùng xem? Tiền cứ thế mà "bay" vèo vèo chứ chẳng chơi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/fA7k1fO.png' alt='Token phình to, chi phí tăng vọt'> Có mấy con số thống kê còn làm tôi "ngã ngửa" luôn này (ước tính chi phí cho 1 triệu token): Mô hình gốc: $11 Mô hình đã Fine-tuned: $20 Mô hình gốc + RAG: $41 (Cao gấp gần 4 lần so với mô hình gốc!) Mô hình đã Fine-tuned + RAG: $49 Rõ ràng, khởi đầu với RAG thì rẻ đấy, nhưng để "phóng to" quy mô thì... cẩn thận ví tiền! Fine-tuning: "Đắt" lúc đầu, "siêu lợi" về sau Còn "fine-tuning" thì sao? Ờ thì, nó hay bị mang tiếng là "đắt xắt ra miếng" lắm. Mà đúng là lúc đầu nó "ngốn" tiền thật: bạn cần dữ liệu "xịn sò", thời gian chạy GPU "khủng", và một quy trình đánh giá "chuẩn chỉ". <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/e2J6mB8.png' alt='Fine-tuning đầu tư ban đầu'> Nhưng mà này, một khi đã đầu tư xong, bạn sẽ thấy "hoa thơm quả ngọt" ngay: Dùng ít "tờ giấy" hơn: Không cần nhét nhiều ngữ cảnh lằng nhằng nữa, câu hỏi gọn nhẹ hơn rất nhiều. Tốc độ phản hồi "nhanh như chớp": Câu hỏi bé thì LLM xử lý cũng nhanh hơn chứ! Kết quả "ổn định" hơn nhiều: Bớt đau đầu với mấy màn "nắn nót" câu hỏi (prompt engineering) vì mô hình đã "ngấm" kiến thức rồi. Nếu bạn có một kho kiến thức ổn định và cần truy vấn lặp đi lặp lại, thì "fine-tuning" lại hóa ra là "người hùng" giúp bạn tiết kiệm tiền về lâu về dài đấy! Điểm "vàng" của chiến lược "lai" Tất nhiên, đâu phải lúc nào cũng "một mất một còn" đâu các bạn! Mấy đội "cao thủ" tôi từng thấy là họ kết hợp cả hai chiêu thức này luôn: "Fine-tune" cho mấy kiến thức cốt lõi, "xương sống" của doanh nghiệp. Dùng RAG cho mấy dữ liệu "nóng hổi", thay đổi liên tục, hoặc những thông tin cần cập nhật liên tục mà không cần phải "huấn luyện" lại toàn bộ mô hình. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/x4Z9n9k.png' alt='Mô hình lai RAG và Fine-tuning'> Cách "lai" này thì đúng là "một mũi tên trúng ba đích": vừa tiết kiệm chi phí, vừa linh hoạt, lại còn hiệu năng cao nữa chứ! Lời "khuyên" cuối Nên là, nếu bạn đang ấp ủ xây dựng mấy "trợ lý AI" nội bộ hay "copilot" cho khách hàng, đừng có "mặc định" RAG ngay chỉ vì nó dễ làm prototype nhé! Hãy "vắt óc" tính toán kỹ càng. Ước lượng xem bạn sẽ "đốt" bao nhiêu token. Và quan trọng nhất là, hãy nghĩ đến quy mô khi bạn "chơi lớn"! Đôi khi, cái "thứ" mà ban đầu bạn tưởng là "đắt" lại hóa ra là "siêu tiết kiệm" nếu bạn biết nhìn xa trông rộng đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/d7B5s8D.png' alt='Tính toán chi phí AI'> Bí kíp "đút túi": Tối ưu chi phí AI với Azure AI Foundry! À quên, có một "bí kíp" nho nhỏ dành cho team Microsoft đây! Nếu bạn đang "tung hoành" trong hệ sinh thái của Microsoft, tôi cực kỳ gợi ý bạn dùng thử "Azure AI Foundry Capacity Calculator" nhé. Cái này giúp bạn ước tính được bạn sẽ "đốt" bao nhiêu token mỗi phút, theo một đơn vị đo lường cực chuẩn là PTU (Provisioned throughput units). Hiểu đơn giản, PTU là cách để bạn biết mình đang dùng bao nhiêu và nó "quy đổi" ra tiền là bao nhiêu. Nó đỉnh ở chỗ, bạn có thể "mô phỏng" được chi phí của các kiến trúc khác nhau (RAG, fine-tuning hay kết hợp) trước khi bạn "chốt hạ". Dùng máy tính này là bạn có thể đưa ra mấy quyết định kiến trúc "khôn ngoan" hơn nhiều đó – trước khi chúng kịp biến thành mấy cái hóa đơn "sốc tận óc"! À, mà bạn còn có thể "đặt cọc" PTU trước để được giảm giá tới 70% so với kiểu trả tiền theo từng lượt dùng (pay-as-you-go) nữa cơ! Nghe hấp dẫn không? Vậy nên, với mấy dự án lớn, ổn định, PTU chính là "chân ái" rồi. Muốn đào sâu hơn về PTU và cách nó giúp bạn "đút túi" tiền khi triển khai các "Agent" doanh nghiệp, thì đọc ngay bài này: <a href="https://techcommunity.microsoft.com/blog/azure-ai-services-blog/right-size-your-ptu-deployment-and-save-big/4053857">Right-size your PTU deployment and save big</a>. Hoặc để hiểu rõ hơn về chi phí PTU, tham khảo: <a href="https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/how-to/provisioned-throughput-onboarding?context=%2Fazure%2Fai-foundry%2Fcontext%2Fcontext">Understanding costs associated with provisioned throughput units (PTU)</a>.

Lê Lân

19/08/2025

Khám phá cách xây dựng một trợ lý AI thông minh, giúp bạn đặt câu hỏi và nhận câu trả lời tức thì từ bất kỳ tài liệu PDF nào, sử dụng GPT-3.5, Redis Vector Search và Docker. Hướng dẫn chi tiết từng bước, kiến thức lập trình dễ hiểu và mẹo bảo mật.

Lê Lân

18/08/2025

Chào các bạn! Dạo gần đây tôi cứ trăn trở mãi về một câu hỏi: liệu RAG (Retrieval-Augmented Generation) có thực sự rẻ hơn Fine-tuning (tinh chỉnh) cho các mô hình LLM về lâu dài không? Nghe thì có vẻ RAG là 'đứa con nhà nghèo' dễ nuôi, nhưng khi nhìn kỹ hơn, câu chuyện có thể không đơn giản như chúng ta vẫn nghĩ đâu nhé! Mấy tháng nay, tôi đã 'lặn ngụp' trong thế giới của RAG và Fine-tuning cho các LLM. RAG thì ai cũng khen lấy khen để vì độ linh hoạt và chi phí ban đầu 'mềm mại' hơn. Nhưng thú thực, tôi bắt đầu tự hỏi liệu câu chuyện 'RAG rẻ hơn' này có còn đúng không, đặc biệt khi chúng ta nhìn xa hơn, vào 'hầu bao' về lâu dài, nhất là trong các tình huống sản xuất thực tế với khối lượng truy vấn khổng lồ. Giả định chung: RAG 'ngon bổ rẻ' hơn? Đúng là RAG thường được coi là lựa chọn 'thân thiện với ví tiền'. Bạn không cần phải 'huấn luyện lại' mô hình đâu. Chỉ cần nhúng dữ liệu của bạn, cất nó vào một cái 'kho' vector (như Azure AI Search chẳng hạn), rồi khi cần, 'nhét' mấy mẩu thông tin liên quan vào câu hỏi (prompt) lúc chạy thôi. Nghe có vẻ dễ ợt phải không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/RAG_easy_start.png' alt='RAG - Dễ dàng bắt đầu'> Nhưng mà, có một 'cú lừa' nho nhỏ ở đây nè: mỗi khi bạn 'nhét' mấy mẩu dữ liệu đó vào, kích thước câu hỏi của bạn sẽ 'phình to' ra. Và với các LLM, cứ 'token' là 'tiền' đó nha! Token càng nhiều, tiền càng tốn! Cái giá 'ngầm' của việc 'phình bụng' ngữ cảnh. Tưởng tượng thế này, câu hỏi gốc của bạn chỉ vỏn vẹn 15 token. Nhưng 'nhét' thêm vài mảnh RAG vào, bỗng dưng câu hỏi 'béo ú' lên tận hơn 500 token mỗi lần gọi! Nhân con số đó với hàng ngàn người dùng thì bạn sẽ thấy chi phí vận hành 'nhảy vọt' đáng sợ cỡ nào. Thực tế, có mấy bài kiểm tra còn chỉ ra rằng: Mô hình gốc: $11. Mô hình tinh chỉnh: $20. Mô hình gốc + RAG: $41. Mô hình tinh chỉnh + RAG: $49. Đó, thấy chưa? RAG đúng là rẻ hơn khi bắt đầu – nhưng chưa chắc đã 'ngon' khi bạn muốn 'phình to' quy mô đâu nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ContextBloatCost.png' alt='Chi phí tăng vọt do Context Bloat'> Fine-Tuning: Đắt xắt ra miếng lúc đầu, nhưng 'hời' về sau! Fine-tuning (tinh chỉnh) thường bị 'tiếng oan' là tốn kém. Mà đúng là ban đầu nó tốn thật. Bạn cần dữ liệu 'ngon lành', thời gian chạy GPU 'ngốn' điện, và một quy trình đánh giá 'đâu ra đấy'. Nhưng một khi đã 'đầu tư' xong xuôi, bạn sẽ 'gặt hái' được gì? Sử dụng ít token hơn (không cần 'nhét' ngữ cảnh dài dòng). Phản hồi nhanh hơn (câu hỏi nhỏ gọn hơn = độ trễ thấp hơn). Kết quả nhất quán hơn (ít phải 'vật lộn' với prompt engineering). Nếu trường hợp của bạn là những câu hỏi lặp đi lặp lại trên một 'kho' kiến thức ổn định, thì Fine-tuning thực sự có thể là lựa chọn 'kinh tế' hơn về lâu dài đấy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/FineTuneExpert.png' alt='Fine-tuning tạo ra mô hình chuyên gia'> Điểm 'ngọt ngào' của sự kết hợp: Lai ghép! Tất nhiên, không phải lúc nào cũng 'hoặc RAG, hoặc Fine-tuning'. Các đội 'thông minh' nhất mà tôi từng thấy đều đang kết hợp cả hai đấy: Fine-tune để 'nhồi nhét' kiến thức cốt lõi chuyên sâu. Dùng RAG cho dữ liệu 'nóng hổi', thay đổi liên tục. Cách tiếp cận 'lai' này mang lại lợi ích kép: vừa tiết kiệm chi phí, vừa linh hoạt, lại còn hiệu suất cao nữa chứ! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/HybridApproach.png' alt='Cách tiếp cận lai ghép hiệu quả'> Lời cuối: 'Chơi' đường dài, đừng vội vàng! Nếu bạn đang 'xây' các trợ lý nội bộ hay 'đồng nghiệp ảo' phục vụ khách hàng, đừng cứ mặc định chọn RAG chỉ vì nó dễ 'thử nghiệm' ban đầu. Hãy 'nghiên cứu' kỹ các con số. Ước tính mức tiêu thụ token của bạn. Nghĩ đến chuyện 'phình to' quy mô nữa nhé! Đôi khi, lựa chọn tưởng chừng 'đắt đỏ' ban đầu lại hóa ra là 'kinh tế' nhất – nếu bạn biết 'đánh' đường dài! Mẹo nhỏ: Tối ưu chi phí AI với Azure AI Foundry! Nếu bạn đang 'chinh chiến' trong hệ sinh thái Microsoft, tôi cực kỳ khuyến khích bạn dùng 'Máy tính dung lượng Azure AI Foundry' để ước tính mức tiêu thụ token mỗi phút của mình. Nó dùng một cách đo lường chuẩn hóa để phân bổ việc sử dụng LLM qua các 'khối lượng công việc', gọi là PTU (Provisioned throughput units – đơn vị thông lượng được cung cấp). PTU sẽ giúp bạn hiểu rõ mình đang 'ngốn' bao nhiêu và điều đó 'đổ' ra thành tiền bạc thế nào. Đây là một công cụ tuyệt vời để bạn mô phỏng chi phí của các kiến trúc khác nhau (RAG, fine-tuning, hay kết hợp) trước khi bạn 'xuống tiền' đấy. Dùng máy tính này có thể giúp bạn đưa ra các quyết định kiến trúc 'thông minh' hơn – trước khi chúng trở thành những quyết định 'đắt giá'! Bạn cũng có thể 'đặt chỗ' PTU để được giảm giá tới 70% so với giá trả theo mức sử dụng. Một lựa chọn 'thông minh' cho các khối lượng công việc sản xuất quy mô lớn, có thể dự đoán trước. Tôi cực kỳ khuyên bạn nên đọc bài 'Right-size your PTU deployment and save big' để hiểu cách tận dụng PTU nhằm tối ưu chi phí triển khai các 'Agent' cấp doanh nghiệp. Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo 'Understanding costs associated with provisioned throughput units (PTU)' nhé!

Lê Lân

16/08/2025

Chào các bạn yêu công nghệ và bảo mật! Bạn có bao giờ tự hỏi: làm sao để 'nghiên cứu' tài liệu bí mật mà không sợ dữ liệu 'bay mất' lên mây? Đừng lo lắng nữa, vì Byte-Vision chính là 'vị cứu tinh' mà bạn đang tìm kiếm đó! ✨ Đây là một ứng dụng AI mã nguồn mở (open-source) siêu mạnh mẽ, chuyên trị các tác vụ RAG (Retrieval Augmented Generation) – nghe có vẻ 'học thuật' đúng không? Đơn giản là nó giúp AI của bạn tìm kiếm thông tin cực nhanh và chính xác từ hàng núi tài liệu cá nhân, sau đó 'chế biến' thành câu trả lời thông minh, đầy đủ y như một chuyên gia vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/rag_privacy.png' alt='Minh họa RAG và bảo mật'> Bí quyết 'thần thánh' của Byte-Vision nằm ở chỗ: nó chạy 100% ngay trên máy tính của bạn! Dữ liệu của bạn sẽ không bao giờ, nhắc lại là KHÔNG BAO GIỜ, rời khỏi thiết bị. An tâm tuyệt đối luôn nhé! Để làm được điều 'vi diệu' này, Byte-Vision đã khéo léo kết hợp sức mạnh của Llama.Cpp (một thư viện siêu 'xịn sò' giúp chạy các mô hình ngôn ngữ lớn ngay trên máy tính cá nhân của bạn) và khả năng tìm kiếm vector 'ảo diệu' của Elasticsearch. Tưởng tượng xem, bạn có cả một thư viện khổng lồ trong máy tính, và Byte-Vision chính là 'thủ thư' siêu đẳng, giúp bạn lục tung từng trang, tìm ra đúng thứ bạn cần trong tích tắc! Bây giờ, hãy cùng điểm qua những 'siêu năng lực' của Byte-Vision nhé: 📄 **Xử lý mọi loại tài liệu**: Dù là PDF cứng đầu, file văn bản thuần túy, hay bảng tính CSV phức tạp, Byte-Vision đều 'xử lý' gọn gàng. À mà khoan, mấy tài liệu scan mà toàn hình ảnh chữ nghĩa thì sao? Yên tâm, em nó có công nghệ OCR (nhận dạng ký tự quang học) 'xịn sò' tích hợp sẵn, biến hình ảnh thành chữ viết trong nháy mắt. Ngon lành cành đào! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/document_processing.png' alt='Xử lý đa dạng tài liệu'> 🔍 **Tìm kiếm thông minh đỉnh cao (AI-Enhanced Search)**: Không chỉ là tìm kiếm từ khóa khô khan đâu nhé! Byte-Vision sử dụng Elasticsearch và 'nhúng vector' để hiểu được ý nghĩa thực sự của câu hỏi bạn đặt ra (tìm kiếm ngữ nghĩa). Giống như bạn hỏi 'mẹo để nấu phở ngon', nó không chỉ tìm những bài có chữ 'phở' mà còn hiểu được bạn muốn tìm công thức, bí quyết làm sao cho tô phở chuẩn vị. Siêu thông minh luôn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/semantic_search.png' alt='Tìm kiếm ngữ nghĩa'> 💬 **Trò chuyện cùng AI (Conversational AI)**: Bạn muốn 'tán gẫu' với tài liệu của mình? Byte-Vision cân hết! Bạn có thể đặt câu hỏi trực tiếp về nội dung tài liệu (Q&A), hoặc thậm chí là trò chuyện tự do với AI. Tất cả đều nhờ khả năng tích hợp LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) chạy ngay trên máy cục bộ của bạn. Cứ như có một chuyên gia cố vấn riêng cho từng tài liệu vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/chat_with_document.png' alt='Trò chuyện với tài liệu'> 📊 **Quản lý nghiên cứu 'siêu đỉnh' (Research Management)**: Nghiên cứu xong thì sao? Byte-Vision còn giúp bạn 'quản lý kho báu tri thức' của mình nữa! Mọi thông tin, phân tích quan trọng được rút ra từ tài liệu đều được tự động lưu lại và sắp xếp gọn gàng. Không sợ lạc mất bất kỳ ý tưởng vàng nào đâu nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/organized_research.png' alt='Quản lý nghiên cứu'> 🔒 **Ưu tiên sự riêng tư (Privacy-First)**: Và điều quan trọng nhất, như đã nhấn mạnh từ đầu: 'Riêng tư là trên hết'! Byte-Vision hoạt động hoàn toàn trên máy của bạn, không gửi bất kỳ dữ liệu nào ra ngoài internet. An toàn tuyệt đối cho những bí mật 'tuyệt mật' của bạn. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/privacy_lock.png' alt='Bảo mật dữ liệu riêng tư'> 🖥️ **Giao diện 'siêu thân thiện' (Intuitive Interface)**: Cuối cùng là giao diện người dùng (UI) 'siêu thân thiện'! Dù các tác vụ xử lý tài liệu có phức tạp đến mấy, Byte-Vision vẫn mang đến một UI đầy đủ tính năng nhưng cực kỳ trực quan, giúp đơn giản hóa mọi thao tác phức tạp. Cứ như có một 'phi công tự động' giúp bạn điều khiển phi thuyền khám phá tri thức vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/intuitive_ui.png' alt='Giao diện trực quan'> Để tạo nên 'siêu phẩm' này, Byte-Vision được xây dựng trên những công nghệ 'khủng' nào nhỉ? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tech_stack.png' alt='Các công nghệ lõi'> * **Wails**: Cái khung sườn vững chắc để tạo ra ứng dụng desktop mượt mà. * **Go**: 'Bộ não' xử lý mọi thứ ở phía sau, nhanh như chớp. * **React**: 'Bộ mặt' đẹp đẽ, dễ dùng mà bạn thấy đấy! * **Elasticsearch**: Anh hùng thầm lặng giúp 'đánh dấu' và tìm kiếm tài liệu cực đỉnh. * **Llama.cpp**: Ngôi sao giúp các mô hình AI chạy 'phà phà' ngay trên máy tính của bạn. Còn chần chừ gì nữa mà không tự mình trải nghiệm Byte-Vision ngay hôm nay? Hãy ghé thăm kho mã nguồn của dự án trên GitHub để khám phá sâu hơn và đóng góp cùng cộng đồng nhé: https://github.com/kbrisso/byte-vision Một lời cảm ơn chân thành tới Kevin Brisson – người đã tạo ra ứng dụng tuyệt vời này! Chúc bạn có những trải nghiệm nghiên cứu tài liệu thật riêng tư và hiệu quả với Byte-Vision!

Lê Lân

15/08/2025

Bạn ơi, có bao giờ bạn cảm thấy như mình đang mắc kẹt trong một "cơn ác mộng" RAG không? Bạn đã cẩn thận làm mọi thứ: từ dọn dẹp dữ liệu sạch bong, chọn dùng đủ loại embedding "xịn xò" như `sentence-transformers` hay `OpenAI embeddings`, rồi cặm cụi index vào `FAISS` hay `Chroma`. Thậm chí, bạn còn chia nhỏ tài liệu bằng "cửa sổ trượt" (sliding windows), và cẩn thận "nhồi nhét" ngữ cảnh vào prompt với câu lệnh "Hãy sử dụng ngữ cảnh sau...". Thế nhưng, kết quả bạn nhận được vẫn chỉ là... một đống "rác" không hơn không kém! Nghe thì có vẻ rất "thuyết phục", trích dẫn thì "y như thật", nhưng ý nghĩa thì... sai bét nhè! Thật là muốn "phát điên" lên đúng không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/FrustratedDev.png' alt='Lập trình viên thất vọng vì RAG trả lời sai'> Vấn đề gốc rễ ở đây là gì? Đơn giản thôi: RAG không chỉ là một tầng duy nhất! Hầu hết các bài hướng dẫn đều "vẽ" ra một bức tranh khá đơn giản: [bộ truy xuất dữ liệu] → [câu lệnh/prompt] → [LLM] → [câu trả lời]. Nghe có vẻ "nuột" nhỉ? Nhưng sự thật thì "phũ phàng" hơn nhiều: kiến trúc RAG thực tế phức tạp và "mong manh" hơn bạn tưởng tượng. Nó giống như một chuỗi dây chuyền sản xuất siêu dài, với đủ các công đoạn: `OCR` (nhận diện chữ viết) → `chunker` (chia nhỏ tài liệu) → `embedder` (nhúng dữ liệu) → `vector DB` (cơ sở dữ liệu vector) → `retriever` (bộ truy xuất) → `re-assembler` (tái cấu trúc) → `prompt formatter` (định dạng câu lệnh) → `LLM` (mô hình ngôn ngữ lớn) → `post-LLM interpreter` (bộ diễn giải sau LLM). Khi một mắt xích trong chuỗi này bị lỗi, bạn không chỉ nhận được một lỗi vặt vãnh đâu. Không! Bạn sẽ đối mặt với một "cơn ảo giác ngữ nghĩa" (semantic hallucination) cực kỳ khó chịu. Tại sao ư? Vì hệ thống đâu có biết nó đang "nói nhảm" đâu! Nó cứ tự tin "chém gió" thôi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/ComplexRAG.png' alt='Kiến trúc RAG phức tạp hơn tưởng tượng'> <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/SemanticHallucination.png' alt='Khái niệm ảo giác ngữ nghĩa trong LLM'> 🔥 **Những "Ác Mộng" Kinh Điển Của Dân Lập Trình RAG** Thành thật mà nói, nếu bạn đã từng trải qua những tình huống "dở khóc dở cười" dưới đây, thì đừng lo, bạn không hề cô đơn đâu! Đây chính là những câu hỏi "ám ảnh" mà ai làm RAG cũng từng gặp phải: * "Ủa, sao thằng `FAISS` lại trả về kết quả... chẳng liên quan gì hết vậy trời?" * "Tại sao cái vector này giống đến 98% mà lại là của cái chunk (đoạn văn bản) sai bét?" * "Cứ nhét input (đầu vào) dài ra là câu trả lời lại tệ hơn là sao?" * "Ủa, sao chạy bằng `curl` thì ngon lành mà lên `prod` (môi trường thực tế) cái là "toang" ngay?" * "Nó trích dẫn đúng đoạn rồi đó, nhưng sao cái cách nó giải thích lại... sai hoàn toàn thế này?" Nghe quen không? Đừng đổ lỗi cho mỗi cái `prompt` nữa nhé! Đây không phải là vấn đề của `prompt` đâu. Mà nó là những "cú sập" ngữ nghĩa đa tầng, phức tạp hơn bạn tưởng nhiều đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/RAGNightmare.png' alt='Những vấn đề thường gặp khi debug RAG'> **Giải pháp "Thần Kỳ": Bản Đồ Hồi Phục Cho Lập Trình Viên!** Đừng lo lắng nữa! Chúng tôi đã "thai nghén" ra một "bản đồ chẩn đoán" mã nguồn mở cực kỳ hữu ích, được thiết kế riêng cho những tình huống "thót tim" như thế này. Nó có tên là: 📘 **`WFGY` + `ProblemMap`** (Nghe "cool" chưa?) Với "chỉ" ba công cụ toán học đơn giản nhưng cực kỳ mạnh mẽ, bạn sẽ như có "thần nhãn" để nhìn xuyên thấu mọi vấn đề: * **`ΔS` (semantic stress - căng thẳng ngữ nghĩa):** Đo xem ý nghĩa của bạn đã "trôi dạt" đi xa so với ban đầu. Kiểu như độ "lệch pha" giữa câu hỏi và câu trả lời vậy đó. * **`λ_observe` (điểm phân kỳ đường ống):** Giúp bạn "soi" ra chính xác cái "mắt xích" nào trong chuỗi RAG đã "gãy" hoặc bắt đầu đi sai hướng. * **`e_resonance` (cộng hưởng giải thích):** Hướng dẫn bạn cách "điều chỉnh" lại để ý nghĩa được "khớp lệnh" một cách chính xác nhất. Nhờ bộ ba "siêu đẳng" này, bạn không chỉ "vá" được những triệu chứng bên ngoài mà còn có thể "bắt tận gốc, gác tận ngọn" để xử lý vấn đề tận gốc. Nghe có vẻ "nghiêm trọng" nhưng thực ra lại vô cùng hiệu quả đó nha! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/WFGYProblemMap.png' alt='WFGY ProblemMap - Bản đồ chẩn đoán lỗi RAG'> <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/DeltaSLamdaERes.png' alt='Giải thích các công cụ ΔS, λ_observe, e_resonance'> **Minh Họa Thực Tế: PDF + FAISS + GPT-4 = "Toang" Thật Rồi!** Để bạn dễ hình dung, hãy cùng xem một ví dụ "đau thương" nhưng rất điển hình nhé! Có một đội dev nọ đang "vật lộn" với một file PDF tài chính dài... 600 trang (nghe thôi đã thấy "đuối" rồi đúng không?). Họ đã làm đủ bước: dùng `OCR` để nhận diện chữ, chia nhỏ tài liệu bằng `recursive splitter`, dùng `OpenAI text-embedding-3-large` cực xịn để nhúng, rồi index vào `FAISS`. Và kết quả? `GPT-4` đưa ra những câu trả lời nghe thì "chuyên nghiệp", "uy tín", nhưng thực chất lại... sai hoàn toàn về mặt ngữ nghĩa! Cứ như một người nói rất trôi chảy nhưng nội dung lại "trật lất" vậy! **Vậy, họ đã "cứu vãn" tình hình thế nào?** * Phân tích `ΔS` cho thấy "căng thẳng ngữ nghĩa" giữa câu hỏi và các đoạn `chunk` được truy xuất lên tới > 0.6 (một con số khá "đáng báo động"). * Công cụ `λ_observe` lập tức "chỉ mặt điểm tên" được điểm "rẽ nhánh" sai lầm: chính là ở tầng `chunker` (chia nhỏ) và `embedder` (nhúng dữ liệu)! * Giải pháp: Họ đã chuyển sang sử dụng `BBAM embedding normalization` (chuẩn hóa nhúng) và `BBCR prompt bridge` (cầu nối prompt). * Kết quả sau khi sửa? `ΔS` đã giảm một cách "thần kỳ" xuống chỉ còn 0.35! * Và "happy ending" là: các câu trả lời của `GPT-4` giờ đây đã trở nên ổn định, đúng trọng tâm, và thậm chí còn có khả năng "tự kiểm chứng" được nữa chứ! Tuyệt vời chưa? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/RAGExampleSol.png' alt='Ví dụ sửa lỗi RAG bằng WFGY'> **Quy Trình "Đoán Bệnh" Và "Chữa Lành" (Cài Đặt Tối Thiểu)** Đừng lo, quy trình này đơn giản hơn bạn nghĩ nhiều! Chỉ với vài bước cơ bản, bạn đã có thể trở thành "bác sĩ" cho hệ thống RAG của mình rồi: 1. **Bước 1: Tính toán `ΔS` (căng thẳng ngữ nghĩa)** giữa câu hỏi của người dùng và từng đoạn `chunk` mà hệ thống truy xuất được. Cứ như đo "nhịp tim" của từng phần thông tin vậy đó! 2. **Bước 2: Tính toán `λ_observe`** để "phát hiện sớm" xem đường truyền dữ liệu bị "đứt gãy" hay "chệch hướng" ở đâu. Nó giống như một máy dò lỗi thông minh vậy. 3. **Bước 3: "Soi" vào `ProblemMap`!** Sau khi có kết quả `ΔS` và `λ_observe`, bạn chỉ cần đối chiếu với "bản đồ" này. Vấn đề của bạn là do `chunking drift` (trôi dạt khi chia nhỏ), `embedding mismatch` (khớp nhúng sai), hay là `hallucination` (ảo giác) của LLM? Bản đồ sẽ "mách nước" cho bạn. 4. **Bước 4: Áp dụng "thuốc đặc trị"** – tức là các module vá lỗi được đề xuất (như `BBMC`, `BBAM`, `BBPF`, v.v...). Cứ thế mà "chích" vào đúng chỗ đau thôi! À, một tin vui nữa là: tất cả những công cụ này đều có giấy phép `MIT-licensed` nhé! Hoàn toàn mã nguồn mở, không có vỏ bọc thương mại, và đặc biệt là... không có "tường phí" (paywall) đâu! Tha hồ mà dùng tẹt ga! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/WFGYWorkflow.png' alt='Quy trình chẩn đoán lỗi RAG bằng WFGY'> **Giải Đáp "Nóng Hổi": Những Câu Hỏi Thường Gặp Của Lập Trình Viên** Chắc hẳn bạn đang có hàng tá câu hỏi trong đầu đúng không? Để tôi "tiết lộ" luôn những câu hỏi "kinh điển" mà các dev thường thắc mắc nhé: * **Hỏi: "Em cứ fine-tune (tinh chỉnh) cái LLM là xong đúng không ạ?"** * **Đáp:** Ối trời ơi! Bạn đang "vá" những triệu chứng ở "tầng dưới" thôi đó. Nếu "tầng trên" (truy xuất dữ liệu) đã "lỗi tè le" rồi thì cho dù bạn `fine-tune` đến mấy cũng chẳng giải quyết được gì đâu! Cứ như bạn cố gắng làm đẹp cái bánh trong khi bột đã bị mốc từ đầu vậy! * **Hỏi: "Em có thể dùng cái này với `LangChain`, `LlamaIndex` hay stack của riêng em không?"** * **Đáp:** Tuyệt vời! `WFGY` là "bạn của mọi nhà" nhé! Nó không hề "kén chọn" stack đâu. Bạn chỉ cần truy cập được vào các lớp trong pipeline của mình và các khoảng cách vector là "chiến" được ngay! * **Hỏi: "Nó có giúp ích gì cho các framework agent không?"** * **Đáp:** Đương nhiên rồi! Nếu các "agent" của bạn cứ "tái sử dụng" những ngữ cảnh "lỗi", thì `WFGY` sẽ giúp bạn "vạch mặt" ra ngay những cú "sập" ngữ cảnh giữa các agent đó. Cứ yên tâm mà dùng nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/QARAGWFGY.png' alt='Câu hỏi thường gặp về WFGY và RAG'> **Lời Kết: Đừng "Đánh Trận" Với "Hộp Đen" Một Cách Mù Quáng Nữa!** Các hệ thống RAG của chúng ta "toang" không phải vì bạn làm sai đâu, mà là vì... chẳng ai chỉ cho bạn cách nhìn rõ những thất bại đó cả! Cứ như mò kim đáy bể vậy. Và đó chính là sứ mệnh của `WFGY`: * 📈 Mang lại cho bạn "tầm nhìn" rõ ràng, không còn phải đoán mò nữa! * 🔍 Giúp bạn "truy vết" được nguyên nhân sụp đổ, từng bước một! * 🧠 Hướng dẫn bạn sửa lỗi một cách "ngữ nghĩa" – tức là sửa tận gốc rễ ý nghĩa, chứ không chỉ là sửa lỗi cú pháp bên ngoài. Nếu bạn đã sẵn sàng gỡ lỗi bằng những "tín hiệu" thực sự thay vì cứ dựa vào "cảm tính" hay "linh cảm", thì hãy bắt đầu ngay từ đây nhé: 👉 **Bản Đồ Hồi Phục RAG của `WFGY`** <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mjcztwvnfxza5fl4hxej.png' alt='WFGY RAG Recovery Map'>

Lê Lân

13/08/2025

Khám phá cách epilot nâng cấp AI với RAG để tạo ra các gợi ý email thông minh, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả giao tiếp với khách hàng.

Lê Lân

12/08/2025

Khám phá cách xây dựng chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) mạnh mẽ chỉ trong 45 phút mà không cần viết một dòng code nào. Bài viết đi sâu vào cách RAG hoạt động, các bước tạo embeddings, xử lý truy vấn, và những công cụ công nghệ miễn phí hoặc chi phí thấp để bạn bắt đầu. Hoàn hảo để học hỏi hoặc xây dựng portfolio AI/PM của bạn.

Lê Lân

26/07/2025

Tìm hiểu về Model Context Protocol (MCP) - tiêu chuẩn mới giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tương tác hiệu quả với thế giới bên ngoài, khắc phục hạn chế của RAG và Function Call.

Lê Lân

26/07/2025

Đánh giá chuyên sâu 11 nhà cung cấp API LLM hàng đầu năm 2025, từ OpenAI đến các đối thủ mã nguồn mở. Phân tích khả năng, chi phí và trường hợp sử dụng, hoàn hảo cho các nhà phát triển xây dựng ứng dụng GenAI hoặc đánh giá nhà cung cấp cho sản xuất.

Lê Lân

25/07/2025

Tìm hiểu sâu về Model Context Protocol (MCP) và cách nó giải quyết các hạn chế của RAG trong việc tương tác với dữ liệu. Hướng dẫn chi tiết cách dùng MCP để truy vấn MongoDB với ServBay và VS Code/Cline, giúp bạn xây dựng các AI Agent mạnh mẽ hơn.

Lê Lân

24/07/2025

Khám phá cách xây dựng chatbot AI thông minh với RAG (Retrieval-Augmented Generation) dùng Next.js, Prisma và OpenAI Embedding API. Bài viết tiết lộ bí mật đằng sau 'siêu phẩm' AI này, từ cách hoạt động đến những ứng dụng thực tế.

Lê Lân

20/07/2025

Bạn đã bao giờ ước các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 có thể 'đọc' và 'hiểu' được *tất tần tật* dữ liệu riêng của bạn chưa? Thay vì phải 'dạy lại' cả một con AI khổng lồ, sao chúng ta không biến nó thành một chuyên gia siêu đẳng về thông tin của chính mình nhỉ? Chào mừng bạn đến với thế giới của Retrieval-Augmented Generation (RAG) – công nghệ 'ảo diệu' giúp bạn biến điều đó thành hiện thực!Trong bài viết này, mình sẽ bật mí cách mình đã dùng mô hình mã nguồn mở xịn sò nomic-embed-text-v2-moe để tìm kiếm ngữ nghĩa cực chuẩn trong ứng dụng Rails của mình, đồng thời vẫn tận dụng sức mạnh 'sinh lời' của OpenAI. Nghe hấp dẫn không nào?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/rag_overview.png' alt='Mô hình RAG làm cho LLM thông minh hơn'><h3>🧠 RAG là gì mà 'hot' vậy?</h3>Đơn giản mà nói, RAG giống như việc bạn có một trợ lý siêu thông minh, nhưng thay vì phải 'nhồi nhét' mọi kiến thức vào đầu nó (kiểu fine-tuning), bạn chỉ cần đưa cho nó một 'thư viện' chứa đầy đủ thông tin *liên quan* đến câu hỏi. Khi bạn hỏi, trợ lý sẽ tự động 'lục lọi' thư viện, tìm ra những đoạn thông tin chuẩn nhất rồi dựa vào đó để trả lời bạn. Khác biệt rõ rệt so với fine-tuning là RAG không thay đổi bản chất mô hình, mà chỉ cung cấp thêm ngữ cảnh cho nó.Đây là 'công thức' RAG cơ bản mà chúng ta sẽ 'nấu' hôm nay:<ol><li><strong>Bạn hỏi một câu (User Question):</strong> Bạn gõ câu hỏi vào hệ thống.</li><li><strong>Biến câu hỏi thành 'dấu vân tay số' (Embed the Question - dùng Nomic):</strong> Hệ thống dùng Nomic để biến câu hỏi của bạn thành một chuỗi số đặc biệt, giống như 'dấu vân tay' độc nhất vậy.</li><li><strong>Đi tìm 'dấu vân tay' giống nhất (Vector Search - trong PgVector):</strong> Từ 'dấu vân tay' câu hỏi, hệ thống sẽ 'lục tung' kho dữ liệu của bạn để tìm những 'dấu vân tay' văn bản nào *giống nhất*.</li><li><strong>Lấy về các 'tài liệu tham khảo' liên quan (Retrieve Relevant Chunks):</strong> Các đoạn văn bản có 'dấu vân tay' giống nhất sẽ được chọn ra. Đây chính là 'tài liệu tham khảo' của chúng ta.</li><li><strong>Soạn 'thần chú' cho AI (Assemble Prompt):</strong> Chúng ta sẽ ghép câu hỏi của bạn cùng với các đoạn 'tài liệu tham khảo' vừa tìm được thành một 'câu thần chú' đầy đủ ngữ cảnh.</li><li><strong>AI 'ra tay' (Generate Answer with OpenAI):</strong> Gửi 'thần chú' này cho OpenAI, và 'bùm!', bạn sẽ nhận được câu trả lời cực kỳ chính xác và chi tiết dựa trên chính dữ liệu của bạn!</li></ol><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/rag_pipeline_simple_flow.png' alt='Sơ đồ quy trình hoạt động của RAG'><h3>🧰 'Biệt đội' công nghệ của chúng ta</h3>Để xây dựng hệ thống RAG 'đỉnh cao' này, chúng ta cần một 'biệt đội' công nghệ hùng hậu:<ul><li><strong>Rails:</strong> Framework backend 'quốc dân', lo liệu mọi thứ từ đường dẫn, controller đến việc lưu trữ dữ liệu.</li><li><strong>Nomic Embedding Model:</strong> 'Phù thủy' tạo 'dấu vân tay số' (embeddings), giúp AI hiểu được ý nghĩa của văn bản.</li><li><strong>FastAPI:</strong> Một server Python nhỏ gọn, 'nhanh như chớp', chuyên dùng để phục vụ Nomic.</li><li><strong>PgVector:</strong> 'Thủ thư' siêu đẳng của PostgreSQL, chuyên lưu trữ và tìm kiếm 'dấu vân tay số' một cách hiệu quả.</li><li><strong>OpenAI GPT-4 / GPT-3.5:</strong> 'Bộ não' của hệ thống, chuyên 'sáng tạo' và đưa ra câu trả lời cuối cùng.</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tech_stack_dreamteam.png' alt='Các công nghệ tạo nên RAG'><h3>🛠 Bước 1: 'Triệu hồi' Nomic Model ngay trên máy (nhanh cực!)</h3>Bạn có thể chạy mô hình `nomic-embed-text-v2-moe` 'thần tốc' ngay tại máy của mình bằng cách sử dụng `sentence-transformers` trong một ứng dụng FastAPI siêu nhẹ. Việc này biến Nomic thành 'máy in vân tay' nội bộ của bạn, không cần phụ thuộc vào API của bên thứ ba nữa!<pre><code>from fastapi import FastAPI, Request from sentence_transformers import SentenceTransformer app = FastAPI() model = SentenceTransformer("nomic-ai/nomic-embed-text-v2-moe") @app.post("/embed") async def embed(req: Request): data = await req.json() input_text = data["input"] embedding = model.encode(input_text).tolist() return { "embedding": embedding } </code></pre>Đoạn code trên tạo ra một API endpoint nhỏ gọn. Cứ gửi văn bản vào, nó sẽ 'nhả' ra 'dấu vân tay số' tương ứng. Tiện lợi quá đúng không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/nomic_local_run.png' alt='Chạy mô hình Nomic cục bộ với FastAPI'><h3>📄 Bước 2: 'Cắt lát' và 'cất giữ' dữ liệu của bạn</h3>Tưởng tượng bạn có một cuốn sách khổng lồ, giờ bạn cần 'cắt' nó thành những đoạn nhỏ (khoảng 100-300 từ) để AI dễ 'tiêu hóa'. Mỗi đoạn này sau đó sẽ được 'biến' thành 'dấu vân tay số' thông qua API FastAPI Nomic ở trên. Cuối cùng, chúng ta sẽ 'cất' những 'dấu vân tay' này cùng với nội dung gốc vào PostgreSQL, nhờ sự giúp sức của `pgvector` – một 'cánh tay phải' đắc lực cho PostgreSQL để xử lý dữ liệu vector.Đầu tiên, hãy bật tính năng vector cho database của bạn:<pre><code>psql -d your_db -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;" </code></pre>Và thêm một cột để lưu 'dấu vân tay số' trong Rails:<pre><code>class AddEmbeddingToDocuments &lt; ActiveRecord::Migration[7.1] def change add_column :documents, :embedding, :vector, limit: 768 # Kích thước 'vân tay' của Nomic v2-moe end end </code></pre>Giờ thì dữ liệu của bạn đã sẵn sàng để 'tàng hình' dưới dạng các 'vân tay số' rồi!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/chunk_and_store.png' alt='Phân đoạn và lưu trữ dữ liệu'><h3>🤖 Bước 3: 'Lấy dấu vân tay' câu hỏi của người dùng (vẫn Nomic!)</h3>Khi người dùng hỏi một câu, chúng ta cũng cần biến câu hỏi đó thành 'dấu vân tay số' để có thể so sánh. Và 'cỗ máy in vân tay' Nomic của chúng ta lại tiếp tục phát huy tác dụng!Trong Rails controller của bạn, việc này sẽ trông như thế này:<pre><code>def get_embedding(text) response = Faraday.post("http://localhost:8000/embed", { input: text }.to_json, "Content-Type" =&gt; "application/json") JSON.parse(response.body)["embedding"] end </code></pre>Quan trọng nhất là hãy nhớ: <strong>phải dùng cùng một mô hình (Nomic) để tạo 'dấu vân tay' cho cả tài liệu và câu hỏi</strong> nhé! Như vậy mới đảm bảo việc so sánh chính xác.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/embed_user_query.png' alt='Tạo embedding cho câu hỏi người dùng'><h3>🔍 Bước 4: 'Lùng sục' bằng Vector Search với PgVector</h3>Có 'dấu vân tay' câu hỏi rồi, giờ là lúc `pgvector` thể hiện sức mạnh của mình! Chúng ta sẽ nhờ nó 'lùng sục' trong kho dữ liệu và tìm ra những 'dấu vân tay' tài liệu nào *giống nhất* với 'dấu vân tay' câu hỏi. Hàm `embedding &lt;-&gt; cube(array[?])` nghe có vẻ phức tạp nhưng thực ra nó chỉ là cách `pgvector` tính toán 'khoảng cách' giữa các 'dấu vân tay' (gọi là cosine distance) để tìm ra những cái gần gũi nhất mà thôi.<pre><code>Document.order("embedding &lt;-&gt; cube(array[?])", query_vector).limit(5) </code></pre>Và 'tèn ten!', 5 đoạn tài liệu có liên quan nhất đã được 'khai quật' để làm 'tài liệu tham khảo' cho AI rồi đó!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/vector_search_result.png' alt='Kết quả tìm kiếm vector với PgVector'><h3>🧾 Bước 5: 'Xây' một câu thần chú thông minh cho OpenAI</h3>Đây là bước cuối cùng và cũng là 'chìa khóa' để OpenAI trả lời chuẩn xác. Chúng ta sẽ ghép các đoạn tài liệu vừa tìm được (top chunks) vào cùng với câu hỏi của người dùng để tạo thành một 'câu thần chú' hoàn chỉnh, có đầy đủ ngữ cảnh. Sau đó, 'thần chú' này sẽ được gửi đến API chat của OpenAI:<pre><code>client.chat( parameters: { model: "gpt-4", messages: [ { role: "system", content: "You are an assistant answering based on the provided context." }, { role: "user", content: build_contextual_prompt(user_input, top_chunks) } ] } ) </code></pre>Với 'tài liệu tham khảo' rõ ràng thế này, OpenAI sẽ không 'bịa' nữa mà trả lời đúng y những gì có trong dữ liệu của bạn!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/smart_prompt_building.png' alt='Xây dựng prompt thông minh cho OpenAI'><h3>✅ Tại sao Nomic lại 'ngon' để tạo embeddings?</h3>Nomic-embed-text-v2-moe không chỉ là một cái tên dài ngoằng đâu nhé, nó còn mang lại vô số lợi ích:<ul><li><strong>Chất lượng đỉnh cao, mã nguồn mở:</strong> Vừa xịn vừa miễn phí, còn gì bằng?</li><li><strong>Đa ngôn ngữ:</strong> Hiểu cả tiếng Anh, tiếng Việt và ti tỉ thứ tiếng khác!</li><li><strong>Không giới hạn token:</strong> Chạy được cục bộ hoặc tự host, nên bạn khỏi lo về giới hạn số lượng từ hay chi phí API. 'Càng nhiều càng tốt'!</li><li><strong>Tự chủ hoàn toàn:</strong> Không sợ bị 'khóa' bởi một nhà cung cấp nào ở lớp embedding. Bạn muốn đổi thì cứ đổi thôi!</li><li><strong>Hiệu năng vượt trội:</strong> Xử lý ngon lành trên các bài kiểm tra MTEB và cả trong thực tế.</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/nomic_advantages.png' alt='Lợi ích của mô hình Nomic'><h3>💡 Tại sao mình vẫn 'chung thủy' với OpenAI cho phần sinh câu trả lời?</h3>Mặc dù Nomic rất 'ngon' ở khâu tìm kiếm, nhưng phần 'sáng tạo' và 'trả lời mượt mà' vẫn là thế mạnh của OpenAI. Mình quyết định 'chia nhỏ công việc': Nomic lo tìm kiếm, OpenAI lo trả lời. Việc này giúp hệ thống của mình siêu linh hoạt:<ul><li><strong>Dễ dàng thử nghiệm:</strong> Bạn có thể thử các mô hình embedding khác mà không ảnh hưởng đến phần tạo câu trả lời của AI.</li><li><strong>Tối ưu hóa độc lập:</strong> Tối ưu từng phần mà không sợ 'động' đến phần kia.</li><li><strong>Sẵn sàng thay đổi:</strong> Nếu sau này có mô hình LLM nào mới 'ngon hơn' OpenAI, mình cũng dễ dàng 'đổi' mà không cần xây lại cả hệ thống.</li></ul><img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/openai_strengths.png' alt='Điểm mạnh của OpenAI trong RAG'><h3>🧠 Tóm lại là...</h3>RAG không phải là một thứ gì đó quá 'ghê gớm' và phức tạp đâu. Nó chỉ là một cách thông minh để 'nâng cấp' LLM của bạn mà thôi. Sự kết hợp giữa <strong>mô hình embedding mã nguồn mở</strong> (như Nomic) với <strong>khả năng sinh câu trả lời của OpenAI</strong> tạo nên một hệ thống 'lai ghép' cực kỳ mạnh mẽ và linh hoạt. Đặc biệt, với <strong>PgVector và Rails</strong>, việc triển khai tìm kiếm vector lại trở nên 'dễ như ăn kẹo', cứ như là tính năng có sẵn vậy!Giờ thì bạn đã có 'bí kíp' để biến LLM thành chuyên gia dữ liệu của riêng mình rồi đó! Chúc bạn 'code' thật vui!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/rag_takeaways_success.png' alt='Những điểm chính về RAG và giải pháp kết hợp'>

Lê Lân

20/07/2025

Hướng dẫn chi tiết cách xây dựng một chatbot AI riêng hoạt động trên máy tính cá nhân của bạn. Sử dụng Ollama để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như Mistral và Langchain để triển khai hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation), cho phép chatbot trả lời câu hỏi dựa trên nội dung các tệp tin cục bộ của bạn.

Lê Lân

18/07/2025

Tìm hiểu về Retrieval Augmented Generation (RAG) – giải pháp thông minh giúp các ứng dụng AI luôn cập nhật kiến thức, giảm ảo giác và đưa ra câu trả lời chính xác, đáng tin cậy. Khám phá cách RAG hoạt động và tại sao nó lại quan trọng với các nhà phát triển AI.

Lê Lân

16/07/2025

Hướng dẫn chi tiết cách xây dựng chatbot AI cục bộ trên máy tính cá nhân của bạn, sử dụng Ollama để quản lý mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và Langchain để triển khai kiến trúc RAG, giúp chatbot truy vấn và trả lời dựa trên nội dung các tệp tin cục bộ.

Lê Lân

10/07/2025

Bạn đang tìm kiếm nhà cung cấp LLM API tốt nhất năm 2025? Chúng tôi đã tổng hợp và đánh giá 11 nhà cung cấp hàng đầu, từ OpenAI đến các đối thủ mã nguồn mở, phân tích chi tiết về khả năng, giá cả và trường hợp sử dụng. Hoàn hảo cho các nhà phát triển đang xây dựng ứng dụng GenAI hoặc đánh giá nhà cung cấp cho sản phẩm thực tế.

Lê Lân

09/07/2025

À lôi, các bạn coder ơi! Bạn có bao giờ ước có một 'người phiên dịch' siêu đẳng giúp bạn biến mấy câu hỏi tiếng Việt bình thường thành những câu lệnh SQL 'chất lừ' mà không cần nhớ cú pháp không? Vài tháng trước, tôi đã 'khai sinh' ra <a href="https://genql.neetigya.me/">GenQL</a>, một công cụ thần kỳ làm được điều đó! GenQL không chỉ đơn thuần là dịch đâu nhé, nó còn 'hiểu' được cả cấu trúc database của bạn để đưa ra kết quả chính xác nhất nữa cơ. Hôm nay, tôi sẽ 'bật mí' cho các bạn bí kíp đằng sau GenQL: đó chính là một 'ma thuật' tên là **RAG - Retrieval-Augmented Generation**! Nghe tên có vẻ khoa học viễn tưởng nhỉ? Đừng lo, nó đơn giản là việc kết hợp mấy anh AI 'biết tuốt' (Large Language Models - LLMs) với kho tàng kiến thức bên ngoài của riêng bạn. Giống như bạn có một bộ não siêu việt, nhưng lại còn có thêm cả một thư viện khổng lồ luôn sẵn sàng tra cứu vậy! Trong dự án GenQL, tôi đã triển khai hệ thống RAG này bằng Python, dùng Firebase Functions làm 'người giúp việc tự động', OpenAI để 'phiên dịch' thành 'ngôn ngữ máy', và Pinecone làm 'thư viện đặc biệt' để lưu trữ thông tin. Hệ thống này có 3 'cánh cổng' chính: 1. Cánh cổng 'Ghi Nhớ' (Indexing Data): Biến cấu trúc database thành 'mã số bí mật' để AI hiểu. 2. Cánh cổng 'Tìm Kiếm' (Searching): Tìm kiếm thông tin liên quan đến câu hỏi của bạn. 3. Cánh cổng 'Dọn Dẹp' (Deleting Namespaces): Xóa bỏ những gì không cần thiết nữa. Nào, chúng ta hãy cùng 'giải phẫu' từng 'cánh cổng' một nhé! *** ### 1. Cánh Cổng "Ghi Nhớ": Biến Cấu Trúc Database Thành "Mã Số Bí Mật" (Indexing Data: Turning Your Schema into Searchable Vectors) **Cốt lõi vấn đề:** Bạn muốn AI hiểu database của mình? Đầu tiên, phải 'dạy' cho nó đã! Giống như bạn muốn tìm sách trong thư viện, bạn phải có danh mục sách và cách sắp xếp chúng chứ, đúng không? Ở đây, chúng ta sẽ biến thông tin database (như tên bảng, tên cột, mô tả) thành một dạng mà máy tính có thể 'hiểu' và 'so sánh' được. Dạng này gọi là **embeddings** – về cơ bản là những 'mã số bí mật' (hay vector số học) đại diện cho ý nghĩa của văn bản gốc. Sau đó, những 'mã số bí mật' này sẽ được cất giữ cẩn thận trong một 'thư viện đặc biệt' gọi là **vector database**. **Thực hiện thế nào?** * **Mô tả dữ liệu của bạn:** Tưởng tượng bạn đang viết một bản tóm tắt cực kỳ chi tiết cho mỗi bảng trong database của mình. Ví dụ: "Bảng `orders` chứa thông tin về các đơn hàng, bao gồm `order_id` (mã đơn hàng), `customer_id` (mã khách hàng), `order_date` (ngày đặt hàng), và `total_amount` (tổng tiền)." * **Tạo 'mã số bí mật' (embeddings):** Chúng ta sẽ nhờ "ông bạn" OpenAI 'dịch' những bản mô tả này thành chuỗi số dài dằng dặc. Mỗi chuỗi số này chính là một `embedding`, mang ý nghĩa của bản mô tả đó. * **Lưu vào 'thư viện đặc biệt' (vector database):** Các `embedding` này sẽ được lưu trữ vào Pinecone – 'thư viện' chuyên dụng cho các vector. Chúng ta sẽ 'dán nhãn' cho mỗi nhóm `embedding` bằng một **namespace** (tưởng tượng như một 'ngăn kéo' riêng biệt cho từng dự án hay từng người dùng vậy). **Code giả lập (cho dễ hình dung):** ```python # Pseudocode for indexing for each item in your_data: description = summarize(item) embedding = get_embedding(description) vector_db.upsert(id=item.id, vector=embedding, metadata=description, namespace=your_namespace) ``` **Tại sao phải làm vậy?** Bởi vì cách này giúp AI tìm kiếm thông tin dựa trên **ý nghĩa** của câu hỏi, chứ không phải chỉ dựa vào mấy từ khóa khô khan đâu! Hay ho chưa? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/L1MhR2Q.png' alt='Biến dữ liệu thành vector embedding và lưu vào vector database'> *** ### 2. Cánh Cổng "Tìm Kiếm": Truy Lùng Dữ Liệu Liên Quan Bằng Câu Hỏi Thông Minh (Searching: Finding Relevant Data with Semantic Queries) **Cốt lõi vấn đề:** Khi người dùng hỏi một câu (ví dụ: "Cho tôi biết thông tin khách hàng"), bạn muốn tìm ngay lập tức những phần dữ liệu trong database có liên quan nhất đến câu hỏi đó. Làm sao để máy tính hiểu được "khách hàng" và tìm đúng bảng "customers" hay "users" đây? Đơn giản thôi, chúng ta lại dùng 'mã số bí mật' (embeddings)! **Thực hiện thế nào?** * **'Phiên dịch' câu hỏi:** Đầu tiên, câu hỏi của người dùng ("thông tin khách hàng") sẽ được "ông bạn" OpenAI 'dịch' thành một 'mã số bí mật' (embedding) y chang như cách chúng ta đã làm với cấu trúc database ở bước 1. * **'Truy lùng' trong 'thư viện đặc biệt':** Bây giờ, chúng ta sẽ đưa cái 'mã số bí mật' của câu hỏi này cho Pinecone và nhờ nó "rà soát" cả 'thư viện' để tìm những 'mã số bí mật' của database nào *giống* với nó nhất. Giống như bạn đưa một mảnh ghép hình và bảo thư viện tìm những mảnh ghép khớp vậy đó! * **Trả về kết quả:** Pinecone sẽ nhanh chóng tìm ra những 'ngăn kéo' chứa thông tin database phù hợp nhất (ví dụ: bảng `customers`, `users`) và trả về cho chúng ta. **Code giả lập:** ```python # Pseudocode for searching query_embedding = get_embedding(user_query) results = vector_db.query(vector=query_embedding, top_k=5, namespace=your_namespace) return results ``` **Tại sao phải làm vậy?** Nhờ cách này, người dùng có thể hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên mà vẫn nhận được câu trả lời *đúng ý*, ngay cả khi không dùng từ khóa chính xác. Cực kỳ thông minh và linh hoạt! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/G5p1fW1.png' alt='Tìm kiếm vector gần nhất trong vector database'> *** ### 3. Cánh Cổng "Dọn Dẹp": Xóa Sổ Ngăn Kéo Không Dùng Đến (Deleting a Namespace: Cleaning Up) **Cốt lõi vấn đề:** Đôi khi bạn cần 'dọn dẹp' kho dữ liệu của mình. Ví dụ, khi một dự án kết thúc hoặc bạn không muốn lưu trữ schema của một database cụ thể nữa. Thay vì xóa từng mảnh nhỏ, bạn có thể xóa toàn bộ 'ngăn kéo' đó! **Thực hiện thế nào?** Vì mỗi nhóm `embedding` của database được 'dán nhãn' bằng một **namespace** riêng, chúng ta chỉ cần gọi lệnh 'xóa' cho cái `namespace` đó là tất cả dữ liệu liên quan sẽ 'bay màu' khỏi 'thư viện đặc biệt' của bạn. Đơn giản, gọn gàng, nhanh chóng! **Code giả lập:** ```python # Pseudocode for deleting a namespace vector_db.delete(namespace=your_namespace) ``` <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/9C3B4Z1.png' alt='Xóa namespace trong vector database'> *** ### "Người Giúp Việc" Tự Động: Firebase Functions trong Python Toàn bộ các 'cánh cổng' thần kỳ này đều được triển khai dưới dạng **serverless functions** (hay nôm na là 'người giúp việc tự động' trên đám mây) bằng Firebase. Điều này giúp GenQL dễ dàng 'lớn mạnh' (scale) và kết nối với các dịch vụ khác mà không cần bạn phải lo lắng về việc quản lý máy chủ. Cứ gọi là chạy thôi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/w9N4H0Z.png' alt='Firebase Functions giúp triển khai các API của RAG'> *** ### Lời Kết: Sức Mạnh Của RAG Trong Tay Bạn! Thấy chưa? Bằng cách 'ghi nhớ' dữ liệu của bạn dưới dạng 'mã số bí mật' (embeddings), 'tìm kiếm' thông tin bằng các câu hỏi thông minh, và 'dọn dẹp' các 'ngăn kéo' khi cần, bạn đã có thể xây dựng một hệ thống RAG siêu mạnh mẽ! Hệ thống này giúp kết nối sức mạnh của các anh AI 'biết tuốt' với kho dữ liệu riêng của bạn, mở ra vô vàn ứng dụng 'bá đạo' khác – từ tạo tài liệu database tự động cho đến quản lý kiến thức. Bạn có thể "ngó nghiêng" mã nguồn của GenQL tại GitHub repo này nhé: <a href="https://github.com/neetigyachahar/GenQL">https://github.com/neetigyachahar/GenQL</a> Chúc các bạn "hack" vui vẻ! 🚀

Lê Lân

09/07/2025

Chào bạn, có phải bạn đang "đau đầu" với việc xây dựng một ứng dụng dùng "trí tuệ siêu việt" của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không? Đừng lo lắng! Việc nắm rõ các "kiểu kiến trúc não bộ" mà AI có thể có sẽ là chìa khóa giúp bạn thiết kế ra những hệ thống hiệu quả đấy. Rất dễ bị cuốn vào mớ bòng bong chi tiết hay những tin tức "hot hòn họt" về AI mà quên mất bức tranh tổng thể. Phần nào nên để LLM "tự do bay nhảy"? Phần nào cần được cố định để đảm bảo tính ổn định và đáng tin cậy? Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau "mổ xẻ" những mô hình kiến trúc nhận thức phổ biến nhất và cách áp dụng chúng. Vì mỗi ứng dụng có thể "muôn hình vạn trạng" về quy mô, độ phức tạp và yêu cầu, nên chúng ta sẽ tập trung vào việc xây dựng hệ thống RAG (Retrieval Augmented Generation) đơn giản làm ví dụ để minh họa các khái niệm nhé. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ozoqx9634ovgqt1k0eck.jpg' alt='llm meme'> Các Khối Xây Dựng Của AI: Khám Phá Các Mô Hình Kiến Trúc Nhận Thức. Vậy "kiến trúc nhận thức" là gì mà nghe có vẻ "hàn lâm" vậy nhỉ? À, đây là một thuật ngữ được mượn từ bài viết cực kỳ "thâm thúy" của anh Harrison Chase (Langchain). Anh ấy đã phân loại các kiến trúc AI dựa trên mức độ tự chủ của chúng đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k4tyo5sj504kzt8rsa23.png' alt='Mức độ tự chủ của các mẫu kiến trúc nhận thức'> Hình 1: Các Mô Hình Kiến Trúc Nhận Thức theo Harrison Chase (Nguồn: LangChain). Giờ thì chúng ta cùng lướt qua nhanh từng cấp độ nhé! **1. Cấp độ: Mã Cứng (Code)**. Ở cấp độ này, mọi "đường đi nước bước", mọi lệnh gọi đều được chúng ta "viết tay" cứng ngắc. Đây chính là những đoạn code cổ điển, không hề có "bóng dáng" của LLM nào cả. Đơn giản, dễ kiểm soát, nhưng cũng không linh hoạt lắm đâu nha! **2. Cấp độ: Gọi LLM (LLM Call)**. Đây là cấp độ đầu tiên mà chúng ta bắt đầu "mời" LLM vào cuộc! Ví dụ, bạn có thể dùng LLM để dịch một đoạn văn bản được chọn. Mặc dù có sự tham gia của LLM, nhưng "kiến trúc sư" (là bạn đó!) vẫn là người quyết định khi nào bước này được "kích hoạt". Chẳng hạn, bạn code để nhận và làm sạch văn bản (code), rồi mới đưa cho LLM dịch (LLM), sau đó lại code để xử lý và trả về kết quả cuối cùng (code). Rất rõ ràng, đúng không nào? **3. Cấp độ: Chuỗi (Chain)**. Thay vì chỉ "gọi" LLM một lần, ở cấp độ này, chúng ta "xâu chuỗi" nhiều lần gọi LLM lại với nhau theo một thứ tự đã định trước để ứng dụng của bạn "mạnh mẽ" hơn. Ví dụ, bạn có thể gọi LLM lần đầu để dịch, rồi gọi lần hai để tóm tắt nội dung đã dịch, giúp người dùng có ngay một bản tin tóm tắt gọn lẹ bằng ngôn ngữ mong muốn. Cứ như có nhiều "trợ lý" AI cùng phối hợp vậy! **4. Cấp độ: Bộ Định Tuyến (Router)**. Giờ thì chúng ta đang "dấn thân" vào một thế giới mới rồi đây! Ở cấp độ này, các bước trong ứng dụng không còn được "đặt sẵn" từ đầu bởi nhà phát triển nữa. Trước đây, LLM chỉ được gọi để "tạo ra kết quả" trong một bước nhất định, nhưng giờ đây, nó "hóa thân" thành một "bộ định tuyến" thông minh, quyết định xem nên "đi" bước nào tiếp theo dựa trên dữ liệu đầu vào và ngữ cảnh. Sự linh hoạt này giúp ứng dụng trở nên năng động và thích nghi tốt hơn, nhưng cũng có thể mang lại những kết quả "khó lường" hơn một chút. Lưu ý quan trọng là chúng ta chưa hề "tạo vòng lặp" ở đây đâu nhé, nên nó vẫn là một đồ thị có hướng không chu trình (DAG - Directed Acyclic Graph). Hãy tưởng tượng một con "nhện web" (web crawler) đi lướt qua các website công ty, "moi" thông tin liên quan, rồi dùng một "router" AI để đánh giá và quyết định xem có nên thêm công ty đó vào danh sách hay không. "Quyền lực" của LLM bắt đầu tăng lên rồi đấy! **5. Cấp độ: Máy Trạng Thái (State Machine)**. Chà, giờ thì chúng ta đang bước chân vào "lãnh địa" của các "Agent" (tạm dịch: tác nhân) rồi! Bằng cách thêm các "vòng lặp" vào đồ thị DAG, chúng ta biến nó thành một "máy trạng thái". Điều này giúp các ứng dụng thích nghi tốt hơn nữa, cho phép AI "tinh chỉnh" hành động của mình và lặp lại các bước cho đến khi đạt được kết quả mong muốn (nhớ đặt giới hạn vòng lặp/đệ quy nhé, không lại "chạy mãi" đó 👀). Ví dụ, một con "nhện web" thông minh (agentic web crawler) có thể chỉ cần được "ra lệnh" về loại công ty mà người dùng quan tâm. Nó sẽ lặp đi lặp lại việc duyệt qua các website, trích xuất thông tin, đánh giá, và quyết định thêm công ty vào danh sách. Nếu chất lượng "khớp" chưa đạt yêu cầu, "nhện" có thể tự "điều chỉnh" hướng dẫn và thử lại cho đến khi đạt được mục tiêu. Dù có sự "biến hóa" liên tục, nhà phát triển vẫn nắm trong tay "bản đồ trò chơi" tổng thể, kiểm soát được những bước nào có thể được thực hiện bất cứ lúc nào. **6. Cấp độ: Agent Tự Hành (Autonomous Agents)**. Ở cấp độ này, "Agent" không chỉ kiểm soát các bước đi, mà còn cả "công cụ" hay "bước đi" nào có sẵn để sử dụng nữa! Hệ thống chỉ cần được cung cấp một "mệnh lệnh" và một bộ "công cụ" (ví dụ: các kỹ thuật truy xuất) và sau đó nó có thể tự quyết định nên thực hiện bước nào, hay gọi công cụ nào. Thậm chí, nó có thể tự "tinh chỉnh" câu lệnh (prompt) hoặc tự "khám phá" và thêm các công cụ mới vào "kho vũ khí" của nó nữa. Dù mạnh mẽ nhất, đây cũng là cấp độ "khó đoán" nhất và đòi hỏi sự giám sát và kiểm soát cực kỳ chặt chẽ. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/thinking_agent.png' alt='Agent AI tự đưa ra quyết định'> (Lưu ý nhỏ: Có nhiều cách khác để phân loại các agent dùng LLM dựa trên mức độ tự chủ. Ví dụ, thư viện <a href="https://huggingface.co/docs/smolagents/conceptual_guides/intro_agents">smolagents</a> bắt đầu từ cấp độ 2/3 làm nền tảng và đi sâu hơn vào "lãnh địa" của agent.) RAG: Đưa AI Trở Về Thực Tại. Vậy là chúng ta đã "ngâm cứu" xong các cấp độ tự chủ tiềm năng rồi! Giờ thì hãy cùng xem làm thế nào để áp dụng chúng vào một trong những "ứng dụng thực chiến" phổ biến nhất hiện nay: RAG (Retrieval Augmented Generation - Sinh văn bản tăng cường truy xuất). Một lời giới thiệu "sơ bộ" nhé: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truyền thống thường bị giới hạn bởi "kiến thức cũ rích", dễ bị "ảo giác" (hallucination - kiểu như "chém gió" đó!), và không thể truy cập dữ liệu riêng tư hoặc thời gian thực. Những "nhược điểm" này đã cản trở khả năng cung cấp câu trả lời chính xác và giàu ngữ cảnh của chúng. Để "giải quyết" những thách thức này, RAG đã ra đời. Bằng cách sử dụng một loại "kho kiến thức" nào đó và "gắn" một cơ chế truy xuất vào LLM, chúng ta có thể đảm bảo thông tin dựa trên thực tế, chuyên môn hóa trên các lĩnh vực cụ thể, cung cấp thông tin cập nhật, kèm theo trích dẫn/nguồn tham khảo và kiểm soát được dữ liệu nào có thể được truy cập. Quá đỉnh phải không? Liệu RAG có còn "thời thượng" không? Liệu chúng ta có còn cần RAG ngày nay không, khi mà "cửa sổ ngữ cảnh" (context window) của LLM ngày càng "phình to" và chúng cũng đang hiểu ngữ cảnh tốt hơn rồi? Đúng là LLM đang phát triển "thần tốc" thật, nhưng vẫn còn nhiều điểm nổi bật và trường hợp sử dụng khiến RAG trở thành một lựa chọn "chuẩn không cần chỉnh": Nếu dữ liệu của bạn chủ yếu là "tĩnh" và bạn cần tìm kiếm "kim trong đáy bể" (needle-in-haystack search). **Độ chính xác:** LLM có thể "vật lộn" với ngữ cảnh quá lớn, đặc biệt khi dữ liệu bị "lạc lối" ở giữa (tìm hiểu thêm tại đây: <a href="https://arxiv.org/pdf/2307.03172.pdf">The Data is Lost in the Middle</a>). **Chi phí:** Ít token hơn đồng nghĩa với độ trễ thấp hơn và chi phí mỗi lần gọi cũng "hạt dẻ" hơn. **Khối lượng:** Xử lý hàng ngàn tài liệu một cách hiệu quả. Không cần hiểu toàn bộ tài liệu một cách toàn diện (ví dụ: code, tóm tắt, phân tích). Một điều cực kỳ quan trọng cần nhớ là phần "truy xuất" (Retrieval) trong RAG không chỉ có nghĩa là tìm kiếm bằng "vector embedding" đâu nhé! Bạn có thể (và thường nên) truy xuất dữ liệu bằng nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như tìm kiếm dựa trên từ khóa hoặc kết hợp các phương pháp. Để bài viết này không quá dài dòng, chúng ta sẽ tạm bỏ qua phần "mổ xẻ" sâu về các kỹ thuật RAG ở đây, vì đây là một chủ đề quá rộng mà có thể chúng ta sẽ dành riêng cho một bài viết khác trong tương lai! Sự Tiến Hóa Của RAG theo Mức Độ Tự Chủ. Giờ đây, khi đã "thủ sẵn" các mô hình kiến trúc nhận thức, chúng ta có thể "phân tích" các kỹ thuật RAG phổ biến và xếp hạng chúng dựa trên mức độ tự chủ của chúng một cách rất "ngọt ngào". Điều này sẽ giúp bạn có cái nhìn thực tế hơn về cách các cấp độ này có thể được áp dụng trong thế giới "thực chiến". Chú giải: Gọi LLM: màu xanh dương, Bộ Định Tuyến: màu đỏ, Truy vấn: màu vàng, Phản hồi: màu xanh lá cây. **Cấp độ 1: Tìm Kiếm Cổ Điển (Classic Search)**. Mặc dù đây không phải là RAG "thứ thiệt", nhưng nó là nền tảng chung để bạn hình dung cách các hệ thống truy xuất truyền thống và đơn giản được thiết kế. Người dùng gửi một câu hỏi (query), hệ thống "lùng sục" trong kho kiến thức để tìm tài liệu liên quan và trả về. Đây là bước "truy xuất" thuần túy, không hề có sự can thiệp của LLM. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/otf815hsspzp2e49h5lc.png' alt='Sơ đồ tìm kiếm cổ điển'> Hình 2: Tìm kiếm cổ điển. **Cấp độ 2: RAG Cổ Điển (Classic RAG)**. Đây chính là mô hình RAG "kinh điển" mà chúng ta thường thấy! Hệ thống sẽ truy xuất các tài liệu liên quan, "bổ sung" chúng vào ngữ cảnh, rồi sau đó dùng LLM để tạo ra câu trả lời. Vì đang ở cấp độ 2, chúng ta chỉ "nhúng" một lần gọi LLM duy nhất (ô màu xanh dương) , trong trường hợp này là để tạo ra kết quả đầu ra. Tất cả các bước khác đều đã được xác định từ trước, biến đây thành một quy trình tuyến tính, dễ nắm bắt. Trong nhiều trường hợp, "kho kiến thức" là một cơ sở dữ liệu vector, nhưng nó cũng có thể là một tìm kiếm dựa trên từ khóa hoặc bất kỳ cơ chế truy xuất nào khác. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1tlgl5840tsl991i0jh8.png' alt='Sơ đồ RAG cổ điển'> Hình 3: RAG cổ điển. Việc truy vấn nhiều "kho kiến thức" song song vẫn được coi là kỹ thuật RAG cấp độ 2, bởi vì chúng ta không thêm bất kỳ lệnh gọi LLM nào khác để cải thiện quá trình truy xuất. LLM chỉ được sử dụng để tạo ra câu trả lời cuối cùng dựa trên các tài liệu đã truy xuất. Điều này được minh họa trong hình dưới đây, nơi chúng ta truy xuất tài liệu từ hai kho kiến thức khác nhau và sau đó tạo ra câu trả lời dựa trên ngữ cảnh kết hợp (ví dụ, bằng cách sử dụng kỹ thuật hợp nhất thứ hạng nghịch đảo - RRF). <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/py0zi39v8xwonx9nmvy7.png' alt='Sơ đồ RAG với đa truy vấn và RRF'> Hình 4: RAG với đa truy vấn và RRF. **Cấp độ 3: RAG Dạng Chuỗi (Chained RAG)**. Ở đây, chúng ta bắt đầu "mời" nhiều lần gọi LLM (các ô màu xanh dương) để nâng cao khả năng của hệ thống. Có rất nhiều triển khai RAG được thực hiện theo cách này, ví dụ như: **Rewrite-Retrieve-Read (RRR)**: Kỹ thuật này sẽ "viết lại" câu hỏi ban đầu để cải thiện chất lượng của nó, với hy vọng truy xuất được những tài liệu thực sự liên quan. Cứ như việc bạn "hỏi lại cho rõ" để tìm đúng thứ mình cần vậy đó! (Hình 5). <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uwiq53v7ef1wp0q8ioo3.png' alt='Sơ đồ RAG Rewrite-Retrieve-Read'> Hình 5: RAG Rewrite-Retrieve-Read. **Rerank RAG:** Sau khi truy xuất tài liệu, chúng ta có thể "xếp hạng lại" chúng dựa trên mức độ liên quan đến câu hỏi. Việc này có thể thực hiện bằng cách sử dụng một lệnh gọi LLM thứ hai để "chấm điểm" các tài liệu hoặc bằng cách sử dụng một mô hình xếp hạng riêng biệt (Hình 6). Cứ như bạn có một ban giám khảo chấm điểm tài liệu vậy đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zg0dyabb9scxdepboyzx.png' alt='Sơ đồ Rerank RAG'> Hình 6: Rerank RAG. **Hypothetical Document Embeddings (HyDE)** : Kỹ thuật này tạo ra các "nhúng tài liệu giả định" (hypothetical document embeddings) dựa trên câu hỏi của bạn, rồi sau đó truy xuất các tài liệu tương tự với những "nhúng" này. Nó giúp cải thiện chất lượng truy xuất bằng cách tạo ra các "nhúng" phù hợp hơn với câu hỏi. Tất nhiên, chẳng ai cấm bạn kết hợp các kỹ thuật trên đâu nhé! Bạn hoàn toàn có thể: viết lại câu hỏi, truy xuất tài liệu từ nhiều kho kiến thức khác nhau, và sau đó xếp hạng lại chúng trước khi tạo ra câu trả lời cuối cùng. Về mặt kiến trúc, đây vẫn là một quy trình tuyến tính, vì bạn đã biết mọi bước và khi nào chúng sẽ được chạy từ trước rồi. **Cấp độ 4: RAG Với Bộ Định Tuyến (RAG with Routers)**. Lên đến cấp độ 4, các LLM đã bắt đầu "nhúng tay" vào việc kiểm soát luồng và tự quyết định bước tiếp theo dựa trên dữ liệu đầu vào và ngữ cảnh. Điều này cho phép các hệ thống RAG trở nên năng động và thích nghi hơn, nơi LLM có thể tự chọn thực hiện các bước bổ sung để cải thiện kỹ thuật truy xuất hoặc quyết định có nên xếp hạng lại tài liệu hay không. Trong ví dụ dưới đây (Hình 7), mô hình <a href="https://arxiv.org/pdf/2401.15884">RAG sửa lỗi (corrective RAG - CRAG)</a> được triển khai. Sau khi truy xuất tài liệu, LLM sẽ "chấm điểm" các tài liệu đó. Nếu điểm thấp hơn một ngưỡng nhất định, một bước sửa lỗi sẽ được thực hiện bằng cách "nhờ" tìm kiếm web để tìm thêm tài liệu liên quan. Đây là lần đầu tiên chúng ta thấy một "bộ định tuyến" được cung cấp bởi LLM hoạt động, vì nó tự quyết định có nên thực hiện bước sửa lỗi hay không dựa trên chất lượng của tài liệu đã truy xuất. Tuyệt vời chưa? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/elb4zuv25nv4fyjhl6it.png' alt='Sơ đồ Corrective RAG'> Hình 7: Corrective RAG. Lưu ý rằng chúng ta vẫn chưa "tạo vòng lặp" ở đây đâu nhé, nên nó vẫn là một đồ thị có hướng không chu trình (DAG). Bạn vẫn biết tất cả các bước của quy trình tuyến tính này và khi nào chúng có thể được kích hoạt, nhưng LLM sẽ là người quyết định có thực hiện chúng hay không. **Cấp độ 5: RAG Với Máy Trạng Thái (RAG with State Machines)**. Bằng cách "thêm vòng lặp", các kỹ thuật RAG dạng "agent" này có thể thực hiện các hành động "phản xạ", tức là tự quan sát và đánh giá kết quả từ các bước trước đó, rồi quyết định có nên thực hiện các hành động sửa chữa hay không. Sau đó, nó có thể khởi động lại (một phần của) quy trình cho đến khi đạt được một kết quả nhất định. Một ví dụ khá phức tạp là <a href="https://arxiv.org/abs/2310.11511">Self-RAG</a> (Hình 8), tận dụng ba bước "chấm điểm" (routers) để kiểm tra tài liệu liên quan, câu trả lời có căn cứ và mức độ hữu ích của câu trả lời đối với câu hỏi. Nghe có vẻ "hack não" đúng không nào? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9cdxhfhxoeoojngy6bd6.png' alt='Sơ đồ Self-RAG'> Hình 8: Self-RAG. Nhìn vào kiến trúc này, chúng ta có thể thấy có bao nhiêu phần của quy trình được kiểm soát bởi LLM. Điều này cho phép một hệ thống thích nghi tốt hơn, nhưng độ phức tạp cũng tăng lên đáng kể. Việc sử dụng các phản hồi có cấu trúc và có một cơ chế theo dõi (tracing) phù hợp là rất quan trọng để hiểu được hành vi của hệ thống và gỡ lỗi khi có sự cố xảy ra. **Cấp độ 6: Các Agent RAG Tự Hành (Autonomous RAG Agents)**. Có lẽ bạn sẽ nghĩ rằng một kỹ thuật RAG ở cấp độ 6 phải phức tạp đến nỗi không thể vẽ hết lên màn hình khi nhìn vào ví dụ trước đó. Nhưng thực ra, nền tảng của nó khá đơn giản thôi: LLM được cung cấp một "mệnh lệnh" và một bộ "công cụ" (ví dụ: các kỹ thuật truy xuất) và sau đó nó có thể tự quyết định nên thực hiện bước nào, hay gọi công cụ nào. Thậm chí, nó có thể tự "tinh chỉnh" câu lệnh (prompt) hoặc tự "khám phá" và thêm các công cụ mới vào "kho vũ khí" của nó nữa. Dù mạnh mẽ nhất, đây cũng là cấp độ "khó đoán" nhất và đòi hỏi sự giám sát và kiểm soát cực kỳ chặt chẽ. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/wzyct01pwq7uvghfmwb1.png' alt='Sơ đồ RAG tự hành'> Hình 9: RAG tự hành. Công cụ phù hợp cho công việc 🔨. Vậy có nghĩa là chúng ta phải luôn "tham vọng" đạt đến cấp độ tự chủ cao nhất sao? Không hẳn đâu nhé! Mặc dù các cấp độ tự chủ cao hơn có thể dẫn đến các hệ thống thích nghi và mạnh mẽ hơn, nhưng chúng cũng đi kèm với sự phức tạp gia tăng, tính "khó đoán" và tiềm ẩn rủi ro thất bại. Đặc biệt khi xử lý lượng lớn dữ liệu khá "tĩnh", một kỹ thuật RAG đơn giản hơn có thể phù hợp hơn rất nhiều. Nói chung, <a href="https://huggingface.co/docs/smolagents/conceptual_guides/intro_agents#-when-to-use-agents---when-to-avoid-them">lời khuyên là</a> nên sử dụng các phương pháp "quyết định" và ít tự chủ hơn nếu bạn càng biết rõ quy trình làm việc từ trước. "Đừng dùng búa tạ để đóng đinh nhỏ" mà! Agent Đơn Giản? Mặt khác, những người đang xây dựng các "agent viết code" <a href="https://pashpashpash.substack.com/p/why-i-no-longer-recommend-rag-for">thậm chí còn báo cáo</a> rằng một agent được trang bị các công cụ truy xuất đơn giản lại có thể hoạt động "đỉnh hơn" so với các hệ thống phức tạp dựa vào "vector embedding" và chỉ mục "siêu cấp". <a href="https://x.com/jobergum/status/1928355375847248108">Cũng đã có nghiên cứu chỉ ra rằng</a> trong các bối cảnh nghiên cứu chuyên sâu, việc kết hợp đơn giản giữa tìm kiếm từ khóa như BM25 và một agent có thể đạt được kết quả ngang bằng so với các hệ thống RAG phức tạp, trong khi chi phí suy luận (inference), yêu cầu lưu trữ và độ phức tạp lại thấp hơn rất nhiều. Điều này thực sự "phá vỡ" những niềm tin phổ biến rằng khối lượng dữ liệu lớn luôn đòi hỏi các vector embedding phức tạp cho một trường hợp sử dụng agent. Thật bất ngờ phải không? Kết Luận. Trong bối cảnh AI đang "biến hóa" không ngừng, các mô hình kiến trúc nhận thức cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để thiết kế và so sánh các hệ thống dùng LLM. Từ những đoạn mã đơn giản đến các agent tự hành phức tạp, mỗi cấp độ tự chủ đều mang lại những lợi thế và thách thức riêng. Mặc dù tự chủ cao hơn kéo theo sự phức tạp lớn hơn, nhưng nó cũng "mở ra cánh cửa" cho các hệ thống thích nghi và mạnh mẽ, có thể lập luận, lập kế hoạch và thực hiện các tác vụ theo những cách mà trước đây dường như là "bất khả thi". Giống như hầu hết mọi chủ đề trong kiến trúc phần mềm, không có giải pháp "một kích cỡ vừa cho tất cả". Hãy bắt đầu với kiến trúc đơn giản nhất đáp ứng nhu cầu của bạn, chỉ "nâng cấp" mức độ tự chủ khi các tác vụ đòi hỏi khả năng ra quyết định động. Một xu hướng thú vị là sự "lên ngôi" của Agentic RAG, kết hợp sức mạnh của truy xuất với sự linh hoạt của các agent. Đặc biệt khi tính đến <a href="https://www.latent.space/p/why-mcp-won">sự phát triển</a> của <a href="https://duske.me/posts/mcp/">Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP)</a>, các nguồn dữ liệu và công cụ mới có thể được thêm vào "ngay lập tức", cho phép các hệ thống agent thích ứng với các yêu cầu mới mà không cần phải thiết kế lại hoặc cấu hình phức tạp. Điều chúng ta đặc biệt phấn khích là tiềm năng của các công cụ đơn giản như tìm kiếm từ khóa khi được sử dụng hiệu quả trong các hệ thống Agentic, chứng minh rằng đôi khi, những công cụ đơn giản, nếu được sử dụng khôn ngoan, lại có thể khuếch đại sức mạnh của chúng lên nhiều lần! Tài Nguyên Tham Khảo. Đây là danh sách các tài nguyên bạn có thể tìm hiểu thêm để "nâng tầm" kiến thức về chủ đề này nhé: <a href="https://huggingface.co/docs/smolagents/examples/rag">smolagents examples for RAG</a> <a href="https://blog.langchain.dev/what-is-a-cognitive-architecture">Bài đăng của Harrison Chase về Kiến trúc Nhận thức</a> <a href="https://huggingface.co/docs/smolagents/conceptual_guides/intro_agents">Giới thiệu về Agent trong smolagents</a> <a href="https://pashpashpash.substack.com/p/understanding-long-documents-with">Hiểu các tài liệu dài với Agent</a> <a href="https://pashpashpash.substack.com/p/why-i-no-longer-recommend-rag-fo">Tại sao RAG không còn được khuyến nghị cho tác vụ code</a> <a href="https://x.com/jobergum/status/1928355375847248108">Bài viết của Jobergum về tìm kiếm từ khóa trong nghiên cứu sâu</a> <a href="https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/tutorials/rag/langgraph_self_rag/">LangChain & LangGraph Self-RAG Tutorial</a> <a href="https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/tutorials/rag/langgraph_crag/">LangChain & LangGraph CRAG Tutorial</a> <a href="https://huggingface.co/docs/smolagents/v1.17.0/en/conceptual_guides/intro_agents#code-agents">Code Agents trong smolagents</a> **Các Bài Báo Khoa Học (Papers):** <a href="https://arxiv.org/abs/2402.01030">Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents</a> <a href="https://arxiv.org/abs/2310.11511">Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection</a> <a href="https://arxiv.org/pdf/2401.15884.pdf">Corrective Retrieval Augmented Generation</a> <a href="https://aclanthology.org/2023.acl-long.99/">Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels</a> <a href="https://arxiv.org/abs/2305.14283">Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models</a> Bài viết này được đăng tải lần đầu trên <a href="https://engineering.simpl.de/post/rag_autonomy/">blog kỹ thuật của SIMPL</a>.

Lê Lân

07/07/2025

RAG (Retrieval Augmented Generation) là gì? Khám phá cách RAG giúp các mô hình AI cập nhật thông tin, giảm 'ngáo' và cung cấp câu trả lời chính xác, đáng tin cậy. Dành cho nhà phát triển!

Lê Lân

05/07/2025

Tìm hiểu về Retrieval-Augmented Generation (RAG) qua ví dụ thực tế với GenQL. Hướng dẫn chi tiết cách index, tìm kiếm và quản lý dữ liệu bằng embeddings, vector database và LLM để xây dựng hệ thống AI thông minh.

Lê Lân

04/07/2025