Hiểu rõ RAG: Cách tích hợp LLM AI thế hệ mới với kiến thức kinh doanh của bạn

Hiểu rõ RAG: Cách tích hợp LLM AI thế hệ mới với kiến thức kinh doanh của bạn

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) đang phát triển nhanh chóng, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 của OpenAI, Gemma của Google, LLaMA 3.1 của Meta, Mistral.AI, Falcon và nhiều công cụ AI khác đang trở thành tài sản kinh doanh không thể thiếu.

Một trong những tiến bộ đầy hứa hẹn nhất trong lĩnh vực này là Retrieval Augmented Generation (RAG) - Tạo sinh hỗ trợ truy xuất. Nhưng RAG là gì, và làm thế nào để tích hợp nó với các tài liệu và kiến thức kinh doanh của bạn?

RAG là gì?

RAG là phương pháp kết hợp LLM Gen AI với kỹ thuật truy xuất thông tin. Về bản chất, RAG cho phép LLM truy cập vào kho kiến thức bên ngoài được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, tài liệu và các kho lưu trữ thông tin khác, từ đó tăng cường khả năng tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh.

Như Maxime Vermeir, Giám đốc cấp cao về chiến lược AI tại ABBYY - một công ty hàng đầu trong lĩnh vực xử lý tài liệu và giải pháp AI, đã giải thích: "RAG cho phép bạn kết hợp kho vector với chính LLM. Sự kết hợp này cho phép LLM không chỉ suy luận dựa trên kiến thức sẵn có của nó mà còn dựa trên kiến thức thực tế mà bạn cung cấp thông qua các lời nhắc cụ thể. Quá trình này dẫn đến các câu trả lời chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn."

Khả năng này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp cần trích xuất và sử dụng kiến thức cụ thể từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ, chẳng hạn như PDF, tài liệu Word và các định dạng tệp khác. Như Vermeir đã nêu chi tiết trong blog của mình, RAG trao quyền cho các tổ chức khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu, cung cấp cách thức hiệu quả và chính xác hơn để tương tác với các giải pháp dựa trên AI.

Tại sao RAG quan trọng đối với tổ chức của bạn?

Các LLM truyền thống được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, thường được gọi là "kiến thức thế giới". Tuy nhiên, dữ liệu đào tạo chung này không phải lúc nào cũng áp dụng được cho các ngữ cảnh kinh doanh cụ thể. Ví dụ, nếu doanh nghiệp của bạn hoạt động trong một ngành nghề đặc thù, các tài liệu nội bộ và kiến thức độc quyền của bạn sẽ có giá trị hơn nhiều so với thông tin tổng quát.

Maxime lưu ý: "Khi tạo LLM cho doanh nghiệp của bạn, đặc biệt là LLM được thiết kế để nâng cao trải nghiệm khách hàng, điều quan trọng là mô hình phải có kiến thức sâu rộng về môi trường kinh doanh cụ thể của bạn. Đây là lúc RAG phát huy tác dụng, vì nó cho phép LLM truy cập và suy luận dựa trên kiến thức thực sự quan trọng đối với tổ chức của bạn, dẫn đến các phản hồi chính xác và có liên quan cao đối với nhu cầu kinh doanh của bạn."

Bằng cách tích hợp RAG vào chiến lược AI của bạn, bạn đảm bảo rằng LLM của bạn không chỉ là một công cụ chung chung mà là một trợ lý chuyên biệt, hiểu được những sắc thái của hoạt động kinh doanh, sản phẩm và dịch vụ của bạn.

RAG hoạt động với cơ sở dữ liệu vector như thế nào?

Trung tâm của RAG là khái niệm về cơ sở dữ liệu vector. Cơ sở dữ liệu vector lưu trữ dữ liệu dưới dạng vector, là các biểu diễn dữ liệu số. Các vector này được tạo ra thông qua quá trình nhúng, trong đó các đoạn dữ liệu (ví dụ: văn bản từ tài liệu) được chuyển đổi thành các biểu diễn toán học mà LLM có thể hiểu và truy xuất khi cần.

Maxime đã giải thích thêm: "Việc sử dụng cơ sở dữ liệu vector bắt đầu bằng việc đưa vào và cấu trúc hóa dữ liệu của bạn. Điều này bao gồm việc lấy dữ liệu có cấu trúc, tài liệu và thông tin khác của bạn và chuyển đổi chúng thành các nhúng số. Các nhúng này đại diện cho dữ liệu, cho phép LLM truy xuất thông tin có liên quan một cách chính xác khi xử lý truy vấn."

Quá trình này cho phép LLM truy cập vào dữ liệu cụ thể có liên quan đến truy vấn thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đào tạo chung của nó. Kết quả là, các phản hồi được LLM tạo ra chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn, giảm thiểu khả năng "ảo giác" - thuật ngữ dùng để mô tả nội dung do AI tạo ra không chính xác về mặt thực tế hoặc gây hiểu lầm.

Các bước thực hành để tích hợp RAG vào tổ chức của bạn

Để triển khai RAG hiệu quả, bạn cần thực hiện các bước sau:

1. Đánh giá môi trường dữ liệu: Đánh giá các tài liệu và dữ liệu mà tổ chức của bạn tạo ra và lưu trữ. Xác định các nguồn kiến thức chính quan trọng nhất đối với hoạt động kinh doanh của bạn.
2. Chọn công cụ phù hợp: Tùy thuộc vào cơ sở hạ tầng hiện có, bạn có thể chọn các giải pháp RAG dựa trên đám mây được cung cấp bởi các nhà cung cấp như AWS, Google, Azure hoặc Oracle. Ngoài ra, bạn có thể khám phá các công cụ và khung công tác mã nguồn mở cho phép triển khai tùy chỉnh hơn.
3. Chuẩn bị và cấu trúc dữ liệu: Trước khi đưa dữ liệu của bạn vào cơ sở dữ liệu vector, hãy đảm bảo rằng nó được định dạng và cấu trúc đúng cách. Điều này có thể bao gồm việc chuyển đổi PDF, hình ảnh và dữ liệu phi cấu trúc khác sang định dạng dễ nhúng.
4. Triển khai cơ sở dữ liệu vector: Thiết lập cơ sở dữ liệu vector để lưu trữ các biểu diễn nhúng của dữ liệu. Cơ sở dữ liệu này sẽ đóng vai trò là xương sống của hệ thống RAG của bạn, cho phép truy xuất thông tin hiệu quả và chính xác.
5. Tích hợp với LLM: Kết nối cơ sở dữ liệu vector với LLM hỗ trợ RAG. Tùy thuộc vào yêu cầu bảo mật và hiệu năng của bạn, đây có thể là dịch vụ LLM dựa trên đám mây hoặc giải pháp tại chỗ.
6. Kiểm thử và tối ưu hóa: Sau khi hệ thống RAG của bạn được thiết lập, hãy tiến hành kiểm thử kỹ lưỡng để đảm bảo rằng nó đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn. Giám sát hiệu năng, độ chính xác và sự xuất hiện của bất kỳ ảo giác nào, và thực hiện điều chỉnh khi cần thiết.
7. Học tập và cải thiện liên tục: Hệ thống RAG có tính năng động và nên được cập nhật liên tục khi doanh nghiệp của bạn phát triển. Cập nhật thường xuyên cơ sở dữ liệu vector của bạn với dữ liệu mới và đào tạo lại LLM của bạn để đảm bảo rằng nó vẫn có liên quan và hiệu quả.

Triển khai RAG với các công cụ mã nguồn mở

Một số công cụ mã nguồn mở có thể giúp bạn triển khai RAG một cách hiệu quả trong tổ chức của mình:

• LangChain: Là một công cụ linh hoạt tăng cường LLM bằng cách tích hợp các bước truy xuất vào các mô hình hội thoại. LangChain hỗ trợ truy xuất thông tin động từ cơ sở dữ liệu và bộ sưu tập tài liệu, giúp phản hồi của LLM chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
• LlamaIndex: Là bộ công cụ tiên tiến cho phép các nhà phát triển truy vấn và truy xuất thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu, giúp LLM truy cập, hiểu và tổng hợp thông tin một cách hiệu quả. LlamaIndex hỗ trợ các truy vấn phức tạp và tích hợp liền mạch với các thành phần AI khác.
• Haystack: Là một khung công tác toàn diện để xây dựng các ứng dụng RAG có thể tùy chỉnh và sẵn sàng cho sản xuất. Haystack kết nối các mô hình, cơ sở dữ liệu vector và bộ chuyển đổi tệp thành các đường ống có thể tương tác với dữ liệu của bạn, hỗ trợ các trường hợp sử dụng như trả lời câu hỏi, tìm kiếm ngữ nghĩa và tác nhân hội thoại.
• Verba: Là một chatbot RAG mã nguồn mở đơn giản hóa việc khám phá tập dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết. Nó hỗ trợ triển khai cục bộ và tích hợp với các nhà cung cấp LLM như OpenAI, Cohere và HuggingFace. Các tính năng cốt lõi của Verba bao gồm nhập dữ liệu liền mạch, giải quyết truy vấn nâng cao và tăng tốc truy vấn thông qua bộ nhớ đệm ngữ nghĩa, giúp nó trở nên lý tưởng để tạo ra các ứng dụng RAG phức tạp.
• Phoenix: Tập trung vào khả năng quan sát và đánh giá AI. Nó cung cấp các công cụ như LLM Traces để hiểu và khắc phục sự cố cho các ứng dụng LLM và LLM Evals để đánh giá tính phù hợp và độc hại của các ứng dụng. Phoenix hỗ trợ nhúng, RAG và phân tích dữ liệu có cấu trúc để thử nghiệm A/B và phân tích trôi dạt, giúp nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để cải thiện đường ống RAG.
• MongoDB: Là một cơ sở dữ liệu NoSQL mạnh mẽ được thiết kế cho khả năng mở rộng và hiệu năng. Cách tiếp cận định hướng tài liệu của nó hỗ trợ các cấu trúc dữ liệu tương tự như JSON, giúp nó trở thành lựa chọn phổ biến để quản lý khối lượng dữ liệu động lớn. MongoDB phù hợp với các ứng dụng web và phân tích thời gian thực, và nó tích hợp với các mô hình RAG để cung cấp các giải pháp mạnh mẽ, có thể mở rộng.
• NVIDIA: Cung cấp một loạt các công cụ hỗ trợ triển khai RAG, bao gồm khung công tác NeMo để xây dựng và tinh chỉnh các mô hình AI và NeMo Guardrails để thêm các điều khiển có thể lập trình vào các hệ thống AI hội thoại. NVIDIA Merlin nâng cao xử lý dữ liệu và hệ thống đề xuất, có thể được điều chỉnh cho RAG, trong khi Triton Inference Server cung cấp khả năng triển khai mô hình có thể mở rộng. Nền tảng DGX và thư viện phần mềm Rapids của NVIDIA cũng cung cấp sức mạnh tính toán và khả năng tăng tốc cần thiết để xử lý các tập dữ liệu lớn và hoạt động nhúng, giúp chúng trở thành các thành phần có giá trị trong thiết lập RAG mạnh mẽ.
• Open Platform for Enterprise AI (OPEA): Được đóng góp như một dự án thử nghiệm bởi Intel, sáng kiến mới của LF AI & Data Foundation nhằm mục tiêu chuẩn hóa và phát triển các đường ống RAG mã nguồn mở cho các doanh nghiệp. Nền tảng OPEA bao gồm các khối xây dựng có thể hoán đổi cho nhau cho các hệ thống AI thế hệ mới, bản thiết kế kiến trúc và đánh giá bốn bước để đánh giá hiệu năng và sự sẵn sàng nhằm đẩy nhanh tích hợp AI và giải quyết các điểm đau quan trọng trong việc áp dụng RAG.

Triển khai RAG với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn

Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ cho phép các doanh nghiệp phát triển, triển khai và mở rộng hệ thống RAG một cách hiệu quả.

• Amazon Web Services (AWS):
  • Amazon Bedrock: Là dịch vụ được quản lý hoàn toàn cung cấp các mô hình cơ sở (FM) hiệu năng cao với khả năng xây dựng các ứng dụng AI thế hệ mới. Bedrock tự động hóa chuyển đổi vector, truy xuất tài liệu và tạo đầu ra.
  • Amazon Kendra: Là dịch vụ tìm kiếm doanh nghiệp cung cấp API Truy xuất được tối ưu hóa nâng cao quy trình làm việc RAG với kết quả tìm kiếm chính xác cao.
  • Amazon SageMaker JumpStart: Cung cấp trung tâm học máy (ML) cung cấp các giải pháp ML được xây dựng sẵn và các mô hình cơ sở giúp đẩy nhanh việc triển khai RAG.
• Google Cloud:
  • Vertex AI Vector Search: Là công cụ được xây dựng dành riêng để lưu trữ và truy xuất vector với khối lượng lớn và độ trễ thấp, cho phép truy xuất dữ liệu thời gian thực cho hệ thống RAG.
  • Pgvector Extension in Cloud SQL and AlloyDB: Thêm khả năng truy vấn vector vào cơ sở dữ liệu, nâng cao các ứng dụng AI thế hệ mới với hiệu năng nhanh hơn và kích thước vector lớn hơn.
  • LangChain on Vertex AI: Google Cloud hỗ trợ sử dụng LangChain để nâng cao hệ thống RAG, kết hợp truy xuất dữ liệu thời gian thực với lời nhắc LLM được làm phong phú.
• Microsoft Azure:
  • Azure Machine Learning with RAG (Preview): Cho phép triển khai dễ dàng thông qua Azure OpenAI Service, FAISS (vector) Index Lookup và Azure AI Search, cùng với các công cụ để phân đoạn dữ liệu, lưu trữ vector và tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc MLOps.
• Oracle Cloud Infrastructure (OCI):
  • OCI Generative AI Agents: Cung cấp RAG dưới dạng dịch vụ được quản lý tích hợp với OpenSearch làm kho lưu trữ cơ sở kiến thức. Đối với các giải pháp RAG tùy chỉnh hơn, cơ sở dữ liệu vector của Oracle, có sẵn trong Oracle Database 23c, có thể được sử dụng với Python và mô hình nhúng văn bản của Cohere để xây dựng và truy vấn cơ sở kiến thức.
  • Oracle Database 23c: Hỗ trợ các kiểu dữ liệu vector và tạo điều kiện cho việc xây dựng các giải pháp RAG có thể tương tác với các tập dữ liệu nội bộ mở rộng, nâng cao độ chính xác và tính phù hợp của các phản hồi do AI tạo ra.

Những điều cần cân nhắc và các thực tiễn tốt nhất khi sử dụng RAG

Tích hợp AI với kiến thức kinh doanh thông qua RAG mang đến tiềm năng to lớn nhưng cũng đi kèm với những thách thức. Việc triển khai RAG thành công đòi hỏi hơn là chỉ triển khai các công cụ phù hợp. Phương pháp tiếp cận này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu của bạn, sự chuẩn bị cẩn thận và tích hợp chu đáo vào cơ sở hạ tầng của bạn.

Một trong những thách thức lớn là rủi ro "rác vào, rác ra". Nếu dữ liệu được đưa vào cơ sở dữ liệu vector của bạn có cấu trúc kém hoặc lỗi thời, đầu ra của AI sẽ phản ánh những điểm yếu này, dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không phù hợp. Ngoài ra, việc quản lý và duy trì cơ sở dữ liệu vector và LLM có thể gây áp lực lên tài nguyên CNTT, đặc biệt là trong các tổ chức thiếu chuyên môn AI và khoa học dữ liệu chuyên ngành.

Một thách thức khác là chống lại sự thôi thúc coi RAG là giải pháp phù hợp với mọi trường hợp. Không phải mọi vấn đề kinh doanh đều cần hoặc được hưởng lợi từ RAG, và việc phụ thuộc quá nhiều vào công nghệ này có thể dẫn đến thiếu hiệu quả hoặc bỏ lỡ cơ hội áp dụng các giải pháp đơn giản hơn, hiệu quả về chi phí hơn.

Để giảm thiểu những rủi ro này, việc đầu tư vào việc quản lý dữ liệu chất lượng cao là rất quan trọng, cũng như đảm bảo dữ liệu của bạn sạch sẽ, có liên quan và được cập nhật thường xuyên. Điều quan trọng cũng là hiểu rõ các vấn đề kinh doanh cụ thể mà bạn muốn giải quyết bằng RAG và điều chỉnh công nghệ phù hợp với mục tiêu chiến lược của bạn.

Ngoài ra, hãy xem xét việc sử dụng các dự án thử nghiệm nhỏ để tinh chỉnh phương pháp tiếp cận của bạn trước khi mở rộng quy mô. Tham gia các nhóm đa chức năng, bao gồm CNTT, khoa học dữ liệu và các đơn vị kinh doanh, để đảm bảo rằng RAG được tích hợp để bổ sung cho chiến lược kỹ thuật số tổng thể của bạn.