Tiếng Việt
English
简体中文
日本語
한국어
RAG (Retrieval-Augmented Generation) là một bước đột phá trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kết hợp giữa truy xuất thông tin và sinh nội dung để tạo ra các câu trả lời chính xác, chi tiết. Phương pháp này không chỉ giúp tận dụng dữ liệu sẵn có mà còn cải thiện khả năng phản hồi trong các hệ thống chatbot, trả lời câu hỏi, và tìm kiếm thông tin. Hãy cùng khám phá chi tiết mô hình RAG qua bài viết này của VinaHost nhé.
1. Tổng quan về mô hình RAG
1.1 Mô hình RAG là gì?
Mô hình RAG (Retrieval-Augmented Generation), hay còn gọi là “Tạo Sinh Tăng Cường Truy Xuất”, là một kỹ thuật tiên tiến trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, được thiết kế để nâng cao hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Gemini, Chatgpt hay Deepseek.
Thay vì chỉ dựa vào kiến thức được lưu trữ trong quá trình huấn luyện, RAG cho phép LLM truy cập và tích hợp thông tin từ các nguồn dữ liệu bên ngoài, giúp tạo ra phản hồi chính xác, cập nhật và phù hợp hơn với ngữ cảnh. .
Cụ thể, RAG kết hợp hai thành phần chính: “Bộ truy xuất” (Retriever) có nhiệm vụ tìm kiếm và trích xuất thông tin liên quan từ các nguồn dữ liệu như cơ sở dữ liệu, kho tài liệu hay internet; và “Bộ tạo sinh” (Generator) sử dụng thông tin được truy xuất này để tạo ra câu trả lời hoặc nội dung mới.
Dịch vụ Alibaba Cloud RAG (Retrieval-Augmented Generation) là giải pháp AI do Alibaba Cloud cung cấp, được thiết kế để tối ưu hóa quá trình xử lý và tạo nội dung dựa trên thông tin truy xuất từ kho dữ liệu lớn, giống như mô hình RAG truyền thống. Điều này giúp LLM vượt qua những hạn chế về kiến thức cố định, cập nhật thông tin liên tục và đưa ra câu trả lời có căn cứ rõ ràng, từ đó tăng độ tin cậy và tính hữu ích của mô hình
1.2 Quy trình hoạt động của RAG là gì?
Quy trình hoạt động của mô hình RAG (Retrieval-Augmented Generation) bao gồm các bước chính sau:
Tiếp nhận câu hỏi/yêu cầu (User Input)
Người dùng đưa ra câu hỏi hoặc yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, người dùng hỏi: “Thủ đô của Việt Nam là gì?”
Truy xuất thông tin (Retrieval)
- Phân tích câu hỏi: Hệ thống phân tích câu hỏi để hiểu ý định và các từ khóa quan trọng.
- Tìm kiếm thông tin: Sử dụng các thuật toán tìm kiếm (ví dụ: tìm kiếm theo từ khóa, tìm kiếm ngữ nghĩa) để truy xuất thông tin liên quan từ các nguồn dữ liệu bên ngoài. Các nguồn dữ liệu này có thể là:
- Cơ sở dữ liệu (Database): Ví dụ: cơ sở dữ liệu về lịch sử, khoa học, văn hóa.
- Kho lưu trữ tài liệu (Document Repository): Ví dụ: thư viện số, kho lưu trữ bài báo khoa học.
- Internet: Tìm kiếm trên web bằng các công cụ tìm kiếm.
- Vector Database: Chuyển đổi dữ liệu thành các vector số và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector để tìm kiếm hiệu quả dựa trên độ tương đồng ngữ nghĩa.
- Lọc và sắp xếp kết quả: Lọc bỏ các thông tin không liên quan và sắp xếp các kết quả theo mức độ liên quan.
Kết hợp thông tin và tạo lời nhắc (Prompt Engineering)
Thông tin được truy xuất sẽ được kết hợp với câu hỏi ban đầu để tạo thành một lời nhắc (prompt) chi tiết hơn. Lời nhắc này cung cấp ngữ cảnh cho mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra câu trả lời chính xác và phù hợp.
Ví dụ:
- Với câu hỏi: “Thủ đô của Việt Nam là gì?”
- Thông tin được truy xuất: “Hà Nội là thủ đô của Việt Nam”.
- Lời nhắc được tạo (Prompt): “Dựa trên thông tin ‘Hà Nội là thủ đô của Việt Nam’, hãy cho biết thủ đô của Việt Nam là gì?”
Tạo phản hồi (Generation)
Lời nhắc được đưa vào mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo ra câu trả lời hoặc nội dung mới. LLM sử dụng thông tin trong lời nhắc để tạo ra câu trả lời mạch lạc và tự nhiên.
Với ví dụ trên, mô hình ngôn ngữ lớn trả lời “Thủ đô của Việt Nam là Hà Nội.”
Đánh giá và tối ưu (Evaluation and Optimization)
Câu trả lời được đánh giá về độ chính xác, tính đầy đủ và tính mạch lạc. Quy trình này có thể được lặp lại để cải thiện hiệu suất của hệ thống RAG.
2. Lợi ích của việc triển khai mô hình RAG
Việc sử dụng dịch vụ Alibaba Cloud RAG mang lại rất nhiều lợi ích đáng kể, giúp nâng cao hiệu suất và tính ứng dụng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Dưới đây là một số lợi ích chính:
2.1. Cải thiện độ chính xác và tính cập nhật của thông tin
- Truy cập thông tin mới nhất: Dịch vụ Alibaba Cloud RAG cho phép LLM truy cập và sử dụng thông tin từ các nguồn bên ngoài, giúp cập nhật kiến thức liên tục và tránh tình trạng trả lời bằng thông tin cũ hoặc không chính xác. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực thay đổi nhanh chóng như khoa học, công nghệ, tin tức.
- Giảm thiểu “ảo giác” (hallucination): Các LLM đôi khi có thể tạo ra thông tin sai lệch hoặc không có thật, được gọi là “ảo giác”. RAG giúp giảm thiểu vấn đề này bằng cách cung cấp cho LLM nguồn thông tin đáng tin cậy để tham khảo.
2.2. Tăng cường khả năng giải thích và độ tin cậy
- Cung cấp nguồn tham khảo: Dịch vụ Alibaba Cloud RAG là kho tài liệu để LLM trích dẫn nguồn gốc của thông tin được sử dụng, giúp người dùng hiểu rõ hơn về cơ sở của câu trả lời và tăng độ tin cậy.
- Tăng tính minh bạch: Việc biết được nguồn thông tin giúp người dùng đánh giá được độ tin cậy của câu trả lời.
2.3. Tiết kiệm chi phí và tài nguyên
- Không cần huấn luyện lại toàn bộ mô hình: Thay vì phải huấn luyện lại LLM với dữ liệu mới, RAG cho phép cập nhật thông tin bằng cách bổ sung vào nguồn dữ liệu bên ngoài. Điều này giúp tiết kiệm đáng kể chi phí tính toán và thời gian.
- Tận dụng dữ liệu sẵn có: RAG có thể tận dụng các nguồn dữ liệu hiện có của doanh nghiệp hoặc tổ chức, giúp khai thác giá trị của dữ liệu một cách hiệu quả.
2.4. Tăng tính linh hoạt và khả năng tùy chỉnh
- Dễ dàng điều chỉnh và cập nhật: Việc sử dụng dịch vụ Alibaba Cloud RAG đơn giản hơn nhiều so với việc huấn luyện lại toàn bộ mô hình. Chỉ cần cập nhật nguồn dữ liệu bên ngoài.
- Phù hợp với nhiều lĩnh vực và ứng dụng: RAG có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chatbot hỗ trợ khách hàng đến phân tích dữ liệu khoa học.
2.5. Nâng cao trải nghiệm người dùng
- Cung cấp câu trả lời chi tiết và đầy đủ hơn: Dịch vụ Alibaba Cloud RAG cho phép LLM cung cấp câu trả lời chi tiết hơn bằng cách tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau.
- Trả lời các câu hỏi phức tạp: RAG giúp LLM trả lời các câu hỏi phức tạp đòi hỏi kiến thức từ nhiều lĩnh vực.
3. Cách cấu hình mô hình RAG với Alibaba Cloud Model Studio
Trước khi bắt đầu, bạn cần trang bị kiến thức cơ bản về các dịch vụ đám mây và mô hình AI. Sau đó, bạn có thể thực hiện theo các bước sau đây.
Bước 1: Cài đặt tài khoản Alibaba Cloud
Nếu bạn chưa có tài khoản, hãy đăng ký tài khoản Alibaba Cloud: TẠI ĐÂY.
Bước 2: Truy cập Compute Nest
Truy cập trang Compute Nest và tìm dịch vụ cho AI Tạo Sinh.
Bước 3: Cài đặt Instance và các tham số
Cấu hình các tham số cần thiết cho instance:
- Tên Instance Dịch vụ: Đặt tên cho instance.
- Tham số Dịch vụ Điện toán Đàn hồi (ECS): Nên chọn “ecs.c6.2xlarge” để xử lý tài liệu nhanh hơn.
- Mật khẩu Instance: Tạo mật khẩu an toàn cho instance.
Bước 4: Cấu hình AnalyticDB cho PostgreSQL
Cấu hình một instance AnalyticDB cho PostgreSQL:
- Đặc tả Instance: Chọn đặc tả phù hợp dựa trên khối lượng dữ liệu của bạn.
- Kích thước Lưu trữ Phân đoạn: Điều chỉnh theo nhu cầu của bạn.
- Tên người dùng DB: Mặc định là “kbsuser”, hoặc chọn tên người dùng của riêng bạn.
- Mật khẩu DB: Tạo mật khẩu mạnh (tránh sử dụng các ký tự như “@”).
Bước 5: Cài đặt thông tin xác thực WebUI
Cấu hình thông tin đăng nhập giao diện web để quản lý và tương tác với dịch vụ RAG của bạn:
- Tên người dùng: Mặc định là admin, hoặc chọn tên người dùng khác.
- Mật khẩu: Tạo mật khẩu mạnh và an toàn.
Bước 6: Thiết lập khóa API Model Studio
Thêm khóa API Model Studio của bạn để xác thực và tạo điều kiện giao tiếp giữa các dịch vụ. Dưới đây là hướng dẫn về cách lấy khóa API Model Studio:
- Đăng nhập vào bảng điều khiển Alibaba Cloud Model Studio TẠI ĐÂY.
- Di chuột qua biểu tượng 👤 ở góc trên bên phải của trang và chọn API-KEY.
- Chọn All API Keys (Tất cả Khóa API) hoặc My API Key (Khóa API của Tôi) để xem hoặc tạo khóa API.
Lưu ý
- Bạn chỉ có thể sử dụng trang All API Keys nếu bạn đang sử dụng tài khoản Alibaba Cloud. Tài khoản Alibaba Cloud có thể lấy khóa API của tất cả người dùng RAM, nhưng người dùng RAM chỉ có thể lấy khóa API của chính họ.
- Giữ bí mật khóa API của bạn để tránh rủi ro bảo mật hoặc thiệt hại tài chính do sử dụng trái phép.
Sau khi lấy khóa API, chúng tôi khuyên bạn nên đặt nó làm biến môi trường (Environment variable). Điều này làm giảm nguy cơ rò rỉ API.
Phạm vi sử dụng của khóa API
- Khóa API của tài khoản Alibaba Cloud có thể truy cập tất cả các dịch vụ trong tất cả các không gian làm việc. Nhưng bạn phải chỉ định ID không gian làm việc khi bạn truy cập không gian làm việc con.
- Khóa API của người dùng RAM có thể truy cập các dịch vụ được ủy quyền trong không gian làm việc được liên kết.
Nếu người dùng RAM cần truy cập các dịch vụ trong không gian làm việc mặc định, hãy sử dụng một trong các phương pháp sau:
- Sử dụng khóa API của tài khoản Alibaba Cloud.
- Sử dụng tài khoản Alibaba Cloud để cấp quyền truy cập vào không gian làm việc mặc định cho người dùng RAM. Sau đó, người dùng RAM có thể tạo khóa API trong không gian làm việc mặc định.
Bước 7: Cấu hình hạ tầng mạng
Chọn cài đặt mạng phù hợp để đảm bảo kết nối an toàn và đáng tin cậy:
Chọn Cấu hình Cơ sở hạ tầng Hiện có
- WhetherCreateVpc: Tạo VPC (Đám mây Riêng Ảo) mới hoặc sử dụng VPC hiện có. Chọn Create nếu bạn cần VPC mới.
- ID VPC: Nhập ID của VPC hiện có hoặc tạo VPC mới.
- Tạo VPC: Nếu tạo VPC mới, hãy làm theo hướng dẫn TẠI ĐÂY
- ID VSwitch: Chọn ID của VSwitch hiện có hoặc tạo VSwitch mới. Đây là hướng dẫn tạo VSwitch
Cấu hình Thẻ và Nhóm Tài nguyên
- Tag: Chỉ định một thẻ được gắn vào tài nguyên được tạo.
- Tag Key: Chọn khóa thẻ.
- Tag Value: Chọn giá trị thẻ.
- Resource Group: Chọn nhóm tài nguyên mà instance dịch vụ được tạo thuộc về.
- Create Resource Group: Làm theo hướng dẫn Tạo Nhóm Tài nguyên
Sau khi cấu hình các cài đặt này, nhấp vào Next: Confirm Order.
Bằng cách làm theo các bước này, bạn sẽ đảm bảo rằng thông tin đăng nhập WebUI và cài đặt mạng của bạn được cấu hình chính xác để hỗ trợ dịch vụ Alibaba Cloud Model Studio RAG một cách hiệu quả.
Bước 8: Tích hợp Gradio cho Giao diện người dùng web
Sử dụng Gradio để tạo giao diện web để tương tác với dịch vụ của bạn:
- Thiết lập Gradio: Làm theo Tài liệu của Gradio để cài đặt và cấu hình.
- Tích hợp Dịch vụ: Kết nối Gradio với các dịch vụ backend của bạn (điểm cuối API Model Studio và AnalyticDB cho PostgreSQL).
Bước 9: Triển khai RAG
Xem lại tất cả cấu hình và chấp nhận Điều khoản Dịch vụ. Nhấp vào Create Now để triển khai dịch vụ Alibaba Cloud RAG.
- Sử dụng Dịch vụ RAG: Người dùng có thể đặt câu hỏi thông qua giao diện web Gradio và API Model Studio sẽ cung cấp phản hồi dựa trên đầu vào.
- Tải lên Tài liệu để Tăng cường Truy xuất: Người dùng có thể tải lên tài liệu sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector, nâng cao khả năng truy xuất của mô hình.
- Sửa đổi Dịch vụ: Người dùng được ủy quyền có thể truy cập instance ECS để thực hiện bất kỳ thay đổi hoặc cập nhật cần thiết nào cho dịch vụ.
Mô hình RAG đánh dấu bước tiến quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhờ khả năng kết hợp truy xuất thông tin và sinh nội dung linh hoạt, hiệu quả. Với những ưu điểm nổi bật như tính chính xác, khả năng cập nhật dữ liệu mới, và ứng dụng đa dạng, RAG hứa hẹn sẽ tiếp tục được phát triển và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Hy vọng bài viết đã giúp bạn hiểu rõ hơn về tiềm năng của mô hình này!
Tìm hiểu các dịch vụ AI khác của Alibaba Cloud:
