Khi nhắc đến RAG (Retrieval-Augmented Generation), nhiều người sẽ nghĩ đến một hệ thống đơn giản: lấy thông tin từ cơ sở dữ liệu rồi đưa cho mô hình ngôn ngữ (LLM) sinh câu trả lời. Tuy nhiên, trong thực tế doanh nghiệp, các hệ thống RAG đơn giản gần như không đủ dùng.
Chúng ta thường phải thêm một mức độ “agency” – tức khả năng ra quyết định tự động – vào hệ thống. Tối ưu nhất là chỉ thêm vừa đủ để hệ thống linh hoạt mà không trở nên phức tạp, khó kiểm soát.
Điều quan trọng là:
- Không có một bản thiết kế duy nhất nào phù hợp với mọi trường hợp.
- Muốn giải quyết bài toán thực tế cho doanh nghiệp, bạn cần hiểu các thành phần “có thể chuyển động” trong một hệ thống Agentic RAG.
Hãy cùng khám phá những mảnh ghép đó:
MỤC LỤC
Phân tích yêu cầu người dùng (Query Analysis)
Khi người dùng gửi câu hỏi, thay vì lấy nguyên si để đi truy vấn, chúng ta sẽ:
- Đưa câu hỏi vào một Agent dựa trên LLM để phân tích.
- Tái viết (rewrite) câu hỏi, đôi khi tạo ra nhiều biến thể để phục vụ truy vấn tốt hơn.
- Quyết định có cần thêm nguồn dữ liệu khác hay không nhằm trả lời tốt hơn.
Việc này rất quan trọng: một câu hỏi mơ hồ có thể được hệ thống chủ động diễn giải, chi tiết hóa trước khi xử lý tiếp.
Kích hoạt bước truy xuất dữ liệu (Retrieval)
Nếu Agent kết luận cần thêm thông tin, hệ thống sẽ tiến hành truy xuất. Với Agentic RAG, truy xuất có thể thông minh hơn nhiều:
- Dữ liệu thời gian thực từ người dùng (ví dụ: vị trí hiện tại, trạng thái phiên đăng nhập).
- Tài liệu nội bộ mà người dùng có quyền truy cập.
- Nguồn dữ liệu công khai trên web.
- Nguồn khác đặc thù theo nghiệp vụ.
Đôi khi sẽ có nhiều Agent nhỏ chịu trách nhiệm chọn lọc và truy xuất từ những nguồn phù hợp.
Rerank dữ liệu
Các kết quả truy xuất sẽ được:
- Tổng hợp lại.
- Xếp hạng lại (rerank) bằng một mô hình mạnh hơn so với embedders thường dùng.
- Giảm đáng kể số lượng dữ liệu để chỉ giữ lại những thông tin thực sự liên quan.
Bước Reranking này thường quyết định hơn 90% chất lượng đầu ra cuối cùng!
Sinh câu trả lời
Nếu dữ liệu đủ, hệ thống sẽ:
- Dùng LLM sáng tác câu trả lời, hoặc
- Sinh ra nhiều phương án trả lời, hoặc
- Tạo tập hợp các hành động cần thực hiện.
Đánh giá và kiểm tra kết quả (Evaluation)
Không dừng lại ở việc sinh nội dung, hệ thống Agentic RAG sẽ:
- Đánh giá câu trả lời về độ đúng đắn và mức độ phù hợp.
- Nếu câu trả lời ổn, gửi thẳng cho người dùng.
- Nếu câu trả lời chưa đạt, hệ thống sẽ:
- Chỉnh sửa câu hỏi gốc (để chính xác hơn).
- Lặp lại quy trình sinh câu trả lời.
(Quy trình lặp nên giới hạn số lần để tránh tốn tài nguyên.)
Một vài chia sẻ cá nhân
✅ Đơn giản hóa bất cứ khi nào có thể. Bạn không cần một pipeline phức tạp cho đa số các ứng dụng thực tế.
✅ Tập trung vào tiền xử lý dữ liệu và bước Reranking. Làm tốt hai bước này đã đủ để giải quyết 90%+ các nhu cầu rồi.
❗ Agentic Systems không chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi. Trong môi trường doanh nghiệp, chúng tiến tới việc tự động hóa hành động, như đặt lịch, tạo đơn hàng, phê duyệt tài liệu… theo đúng “ý định” ban đầu của người dùng. Đó mới là tương lai thực sự của AI ứng dụng!
🎯 Khám phá thêm các bài phân tích AI thực chiến tại https://dichvutructuyencsd.com — nơi chia sẻ những kiến thức cập nhật, bài bản về công nghệ AI, bảo mật và tối ưu hóa quy trình doanh nghiệp bằng tự động hóa.
👉 Bạn nghĩ sao về Agentic RAG?
Hãy chia sẻ quan điểm ở phần bình luận nhé!
Truy cập ngay
