Xây dựng hệ thống RAG hiệu quả: Từ nhập môn đến thực hành tốt nhất

Truy xuất tăng cường tạo sinh (Retrieval-Augmented Generation, RAG) đã trở thành công nghệ then chốt để xây dựng các ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model, LLM). Nó tăng cường khả năng của LLM thông qua việc truy xuất thông tin liên quan từ các nguồn tri thức bên ngoài, giải quyết những hạn chế của LLM về phạm vi kiến thức và tính kịp thời. Bài viết này sẽ đi sâu vào các giai đoạn khác nhau của RAG, đồng thời cung cấp các mẹo thực tế và các phương pháp hay nhất để xây dựng hệ thống RAG hiệu quả.

RAG là gì?

RAG là một kiến trúc, trước khi tạo ra câu trả lời, nó sẽ truy xuất thông tin liên quan từ cơ sở tri thức bên ngoài. Phương pháp này kết hợp hiệu quả khả năng tạo sinh của LLM với tính chính xác và tính thời gian thực của dữ liệu bên ngoài. Nói một cách đơn giản, RAG bao gồm các bước quan trọng sau:

Truy xuất (Retrieval): Dựa trên truy vấn của người dùng, truy xuất các tài liệu hoặc đoạn thông tin liên quan từ cơ sở tri thức bên ngoài.
Tăng cường (Augmentation): Thêm thông tin đã truy xuất vào truy vấn của người dùng, tạo thành một lời nhắc (Prompt) được tăng cường.
Tạo sinh (Generation): Đưa lời nhắc đã tăng cường vào LLM, tạo ra câu trả lời hoặc văn bản cuối cùng.

Ưu điểm của RAG

Tăng cường kiến thức: RAG cho phép LLM truy cập thông tin rộng hơn và mới nhất, từ đó khắc phục những hạn chế kiến thức vốn có của LLM.
Tính giải thích: RAG cung cấp các tài liệu đã truy xuất làm cơ sở cho câu trả lời, nâng cao tính giải thích và độ tin cậy của câu trả lời.
Giảm ảo giác: Bằng cách dựa trên kiến thức bên ngoài để đưa ra câu trả lời, RAG có thể giảm đáng kể rủi ro LLM tạo ra "ảo giác" (tức là bịa đặt sự thật).
Tính thời gian thực: RAG có thể tích hợp với các nguồn dữ liệu thời gian thực, đảm bảo LLM có thể cung cấp thông tin mới nhất.
Hiệu quả chi phí: So với việc đào tạo lại LLM, RAG là một phương pháp cập nhật kiến thức hiệu quả về mặt kinh tế hơn.

Các bước xây dựng hệ thống RAG

Dưới đây là các bước chi tiết để xây dựng hệ thống RAG:

1. Chuẩn bị dữ liệu

Lựa chọn nguồn dữ liệu: Chọn cơ sở tri thức phù hợp, chẳng hạn như thư viện tài liệu, nội dung trang web, cơ sở dữ liệu, API, v.v.
Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu: Thực hiện làm sạch, loại bỏ trùng lặp, định dạng, v.v. trên dữ liệu để đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu.
Phân đoạn tài liệu (Chunking): Chia các tài liệu lớn thành các khối văn bản nhỏ hơn (chunks) để dễ dàng truy xuất. Chiến lược Chunking có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của RAG. Các chiến lược phổ biến bao gồm phân đoạn kích thước cố định, phân đoạn dựa trên ngữ nghĩa, v.v.
- Phân đoạn kích thước cố định: Chia tài liệu theo số lượng ký tự hoặc token cố định.
- Phân đoạn dựa trên ngữ nghĩa: Cố gắng chia tài liệu theo các đơn vị ngữ nghĩa, chẳng hạn như câu, đoạn văn hoặc chương. Một số công cụ như Langchain cung cấp bộ phân đoạn tài liệu dựa trên phân đoạn ngữ nghĩa văn bản.

2. Xây dựng chỉ mục

Nhúng (Embedding): Sử dụng mô hình nhúng (ví dụ: text-embedding-ada-002 của OpenAI hoặc sentence transformers của Hugging Face) để chuyển đổi các khối văn bản thành biểu diễn vectơ. Mô hình nhúng có thể mã hóa thông tin ngữ nghĩa của văn bản thành vectơ, sao cho các văn bản có ngữ nghĩa tương tự sẽ ở gần nhau hơn trong không gian vectơ.
Cơ sở dữ liệu vectơ: Lưu trữ các vectơ nhúng vào cơ sở dữ liệu vectơ, chẳng hạn như Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, v.v. Cơ sở dữ liệu vectơ có thể thực hiện tìm kiếm tương tự một cách hiệu quả, tìm các khối văn bản liên quan nhất theo truy vấn của người dùng.
Quản lý siêu dữ liệu: Ngoài nội dung văn bản, bạn cũng có thể lưu trữ siêu dữ liệu cho mỗi khối văn bản, chẳng hạn như nguồn tài liệu, thời gian tạo, v.v. Siêu dữ liệu có thể được sử dụng để lọc và sắp xếp kết quả truy xuất.

3. Truy xuất

Truy vấn nhúng: Sử dụng cùng một mô hình nhúng được sử dụng để xây dựng chỉ mục để chuyển đổi truy vấn của người dùng thành biểu diễn vectơ.
Tìm kiếm tương tự: Thực hiện tìm kiếm tương tự trong cơ sở dữ liệu vectơ để tìm các khối văn bản tương tự nhất với vectơ truy vấn. Các độ đo tương tự phổ biến bao gồm độ tương đồng cosine, khoảng cách Euclide, v.v.
Sắp xếp và lọc kết quả truy xuất: Sắp xếp và lọc kết quả truy xuất dựa trên điểm tương đồng và siêu dữ liệu để chọn các khối văn bản phù hợp nhất.
Chiến lược thu hồi: Cần xem xét tỷ lệ thu hồi của truy xuất, tức là liệu có thể tìm thấy tất cả các tài liệu liên quan hay không. Bạn có thể thử các chiến lược truy xuất khác nhau, chẳng hạn như tăng số lượng kết quả truy xuất, sử dụng các độ đo tương tự khác nhau, v.v.

4. Tạo

Kỹ thuật Prompt (Prompt Engineering): Thiết kế các mẫu prompt phù hợp, kết hợp các khối văn bản được truy xuất và truy vấn của người dùng. Các mẫu prompt tốt có thể hướng dẫn LLM tạo ra các câu trả lời chính xác và phù hợp hơn.
- Học tập trong ngữ cảnh (In-Context Learning): Bao gồm một số ví dụ trong prompt, trình bày cách tạo câu trả lời dựa trên ngữ cảnh.
- Hướng dẫn rõ ràng: Thông báo rõ ràng cho LLM trong prompt về nhiệm vụ cần hoàn thành, chẳng hạn như "trả lời câu hỏi dựa trên thông tin sau", "tóm tắt nội dung sau", v.v.
Lựa chọn LLM: Chọn LLM phù hợp để tạo câu trả lời. Các LLM phổ biến bao gồm GPT-3.5, GPT-4 của OpenAI, Claude của Anthropic, Gemini của Google, v.v.
Điều chỉnh tham số tạo: Điều chỉnh các tham số tạo của LLM, chẳng hạn như nhiệt độ (temperature), độ dài tối đa (max length), v.v., để kiểm soát phong cách và chất lượng của văn bản được tạo.
Hậu xử lý: Thực hiện hậu xử lý đối với các câu trả lời do LLM tạo ra, chẳng hạn như loại bỏ thông tin dư thừa, sửa lỗi ngữ pháp, v.v.

Mẹo và thực hành tốt nhất

Chọn cơ sở dữ liệu vectơ phù hợp: Các cơ sở dữ liệu vectơ khác nhau có sự khác biệt về hiệu suất, khả năng mở rộng, giá cả, v.v. Cần lựa chọn dựa trên nhu cầu thực tế.
Tối ưu hóa chiến lược Chunking: Chiến lược Chunking có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của RAG. Cần điều chỉnh theo đặc điểm của tài liệu và khả năng của LLM.
Sử dụng các kỹ thuật truy xuất nâng cao: Ngoài tìm kiếm tương tự cơ bản, bạn cũng có thể sử dụng một số kỹ thuật truy xuất nâng cao, chẳng hạn như:
- Truy xuất đa vectơ: Tạo nhiều vectơ nhúng cho mỗi khối tài liệu, chẳng hạn như vectơ nhúng dựa trên các góc độ hoặc mức độ chi tiết khác nhau.
- Truy xuất hỗn hợp (Hybrid Retrieval): Kết hợp truy xuất dựa trên từ khóa và truy xuất dựa trên ngữ nghĩa để cải thiện độ chính xác của truy xuất.
Sử dụng các kỹ thuật kỹ thuật prompt: Kỹ thuật prompt là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất của RAG. Bạn có thể thử các mẫu prompt khác nhau và thực hiện xác minh thử nghiệm.
Đánh giá hiệu suất của hệ thống RAG: Sử dụng các chỉ số đánh giá phù hợp để đánh giá hiệu suất của hệ thống RAG, chẳng hạn như độ chính xác, tỷ lệ thu hồi, độ trôi chảy, v.v.
Tối ưu hóa liên tục: Hiệu suất của hệ thống RAG cần được tối ưu hóa liên tục. Cần đánh giá và điều chỉnh định kỳ các khía cạnh khác nhau, chẳng hạn như nguồn dữ liệu, mô hình nhúng, cơ sở dữ liệu vectơ, mẫu prompt, v.v.
Xem xét các biến thể của RAG: Với sự phát triển không ngừng của công nghệ RAG, nhiều biến thể của RAG đã xuất hiện, chẳng hạn như:
- Agentic RAG: Kết hợp công nghệ AI Agent, cho phép hệ thống RAG tự chủ thực hiện truy xuất kiến thức và tạo câu trả lời.
- bRAG (Boosting RAG): Bằng cách tối ưu hóa các khâu truy xuất và tạo, cải thiện hiệu suất của hệ thống RAG.

Công cụ được đề xuất

Langchain: Một framework phát triển ứng dụng LLM phổ biến, cung cấp các thành phần và công cụ liên quan đến RAG phong phú.
LlamaIndex: Một framework mã nguồn mở tập trung vào RAG, cung cấp các chức năng kết nối dữ liệu, xây dựng chỉ mục, công cụ truy vấn, v.v.
Haystack: Một framework phát triển ứng dụng LLM theo mô-đun, cung cấp các chức năng RAG mạnh mẽ.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: Các cơ sở dữ liệu vectơ phổ biến, cung cấp chức năng tìm kiếm tương tự hiệu quả.
Hugging Face Transformers: Một thư viện NLP phổ biến, cung cấp nhiều mô hình được đào tạo trước khác nhau, bao gồm cả mô hình nhúng.## Tổng kết

RAG là một kỹ thuật mạnh mẽ, có khả năng tăng cường hiệu quả khả năng của LLM một cách hiệu quả, cho phép nó truy cập vào kiến thức rộng lớn và cập nhật hơn. Thông qua các bước, kỹ thuật và công cụ được giới thiệu trong bài viết này, bạn có thể xây dựng một hệ thống RAG hiệu quả và áp dụng nó vào nhiều tình huống thực tế khác nhau, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng thông minh, hỏi đáp kiến thức, tạo nội dung, v.v. Hãy nhớ rằng, hệ thống RAG cần được tối ưu hóa liên tục để đạt được hiệu suất tốt nhất. Tiếp tục học hỏi và thực hành, khám phá thêm nhiều khả năng của RAG!