Xuất bản cách đây 24 giây vào ngày 9 tháng 3 năm 2025

Tác giả: Tiến sĩ Tehseen Zia

Trong nhiều năm, các công cụ tìm kiếm và cơ sở dữ liệu đã dựa vào việc khớp từ khóa cơ bản, thường dẫn đến kết quả rời rạc và thiếu ngữ cảnh. Sự xuất hiện của AI tạo sinh và sự ra đời của Retrieval-Augmented Generation (RAG) đã thay đổi cách truy xuất thông tin truyền thống, cho phép AI trích xuất dữ liệu liên quan từ các nguồn khổng lồ và tạo ra các phản hồi có cấu trúc, mạch lạc. Sự phát triển này đã cải thiện độ chính xác, giảm thiểu thông tin sai lệch và làm cho việc tìm kiếm bằng AI trở nên tương tác hơn.

Tuy nhiên, mặc dù RAG xuất sắc trong việc truy xuất và tạo văn bản, nhưng nó vẫn bị giới hạn ở mức độ truy xuất bề mặt. RAG không thể khám phá kiến thức mới hoặc giải thích quá trình lập luận của mình. Các nhà nghiên cứu đang khắc phục những hạn chế này bằng cách phát triển RAG thành một cỗ máy suy nghĩ thời gian thực, có khả năng lập luận, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định với logic minh bạch và có thể giải thích được. Bài viết này khám phá những phát triển mới nhất của RAG, làm nổi bật các tiến bộ đang thúc đẩy RAG hướng tới lập luận sâu sắc hơn, khám phá kiến thức thời gian thực và ra quyết định thông minh.

Từ Truy xuất Thông tin đến Lập luận Thông minh

Lập luận có cấu trúc là một bước tiến quan trọng đã thúc đẩy sự phát triển của RAG. Chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought – CoT) đã cải thiện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) bằng cách cho phép chúng kết nối các ý tưởng, phân tích các vấn đề phức tạp và tinh chỉnh phản hồi từng bước một. Phương pháp này giúp AI hiểu rõ hơn về ngữ cảnh, giải quyết các mơ hồ và thích ứng với những thách thức mới.

Sự phát triển của AI có tính tác vụ (agentic AI) đã mở rộng hơn nữa các khả năng này, cho phép AI lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ cũng như cải thiện khả năng lập luận của mình. Các hệ thống này có thể phân tích dữ liệu, điều hướng trong các môi trường dữ liệu phức tạp và đưa ra các quyết định có căn cứ.

Các nhà nghiên cứu đang tích hợp CoT và agentic AI với RAG để vượt qua việc truy xuất thụ động, giúp AI có thể thực hiện lập luận sâu sắc hơn, khám phá kiến thức thời gian thực và đưa ra quyết định có cấu trúc. Sự chuyển đổi này đã dẫn đến những đổi mới như Retrieval-Augmented Thoughts (RAT), Retrieval-Augmented Reasoning (RAR) và Agentic RAR, làm cho AI trở nên thành thạo hơn trong việc phân tích và áp dụng kiến thức trong thời gian thực.

Khởi Nguyên: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG được phát triển chủ yếu để giải quyết một hạn chế quan trọng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) — đó là sự phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện tĩnh. Nếu không có quyền truy cập vào thông tin thời gian thực hoặc theo từng lĩnh vực cụ thể, LLMs có thể tạo ra các phản hồi không chính xác hoặc lỗi thời, một hiện tượng được gọi là hallucination (ảo giác). RAG cải thiện LLMs bằng cách tích hợp khả năng truy xuất thông tin, cho phép chúng truy cập các nguồn dữ liệu bên ngoài và thời gian thực. Điều này giúp đảm bảo rằng các phản hồi chính xác hơn, dựa trên các nguồn đáng tin cậy và có liên quan đến ngữ cảnh.

Chức năng cốt lõi của RAG tuân theo một quy trình có cấu trúc: Đầu tiên, dữ liệu được chuyển đổi thành embedding — các biểu diễn số trong không gian vector — và được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector để truy xuất hiệu quả. Khi người dùng gửi một truy vấn, hệ thống sẽ truy xuất các tài liệu liên quan bằng cách so sánh embedding của truy vấn với các embedding đã lưu trữ. Dữ liệu được truy xuất sau đó được tích hợp vào truy vấn ban đầu, làm phong phú thêm ngữ cảnh cho LLM trước khi tạo ra phản hồi. Cách tiếp cận này cho phép các ứng dụng như chatbot có quyền truy cập vào dữ liệu của công ty hoặc các hệ thống AI cung cấp thông tin từ các nguồn đã được xác minh.

Mặc dù RAG đã cải thiện việc truy xuất thông tin bằng cách cung cấp các câu trả lời chính xác thay vì chỉ liệt kê các tài liệu, nhưng nó vẫn còn một số hạn chế. RAG thiếu khả năng lập luận logic, giải thích rõ ràng và tính tự chủ, những yếu tố cần thiết để biến các hệ thống AI thành công cụ khám phá tri thức thực sự. Hiện tại, RAG không thực sự hiểu dữ liệu mà nó truy xuất — nó chỉ sắp xếp và trình bày dữ liệu đó một cách có cấu trúc.

Retrieval-Augmented Thoughts (RAT)

Các nhà nghiên cứu đã giới thiệu Retrieval-Augmented Thoughts (RAT) để nâng cao RAG với khả năng lập luận. Không giống như RAG truyền thống, chỉ truy xuất thông tin một lần trước khi tạo ra phản hồi, RAT truy xuất dữ liệu ở nhiều giai đoạn khác nhau trong suốt quá trình lập luận. Cách tiếp cận này mô phỏng tư duy của con người bằng cách liên tục thu thập và đánh giá lại thông tin nhằm tinh chỉnh kết luận.

RAT tuân theo một quy trình truy xuất có cấu trúc và nhiều bước, cho phép AI cải thiện các phản hồi của mình một cách lặp đi lặp lại. Thay vì chỉ dựa vào một lần truy xuất dữ liệu duy nhất, RAT tinh chỉnh lập luận theo từng bước, dẫn đến các kết quả chính xác và hợp lý hơn. Quy trình truy xuất nhiều bước này cũng cho phép mô hình trình bày rõ ràng quá trình lập luận của mình, khiến RAT trở thành một hệ thống truy xuất giải thích được và đáng tin cậy hơn.

Ngoài ra, việc tiêm kiến thức động giúp đảm bảo rằng việc truy xuất luôn thích ứng, tích hợp các thông tin mới khi cần thiết dựa trên sự phát triển của quá trình lập luận.

Retrieval-Augmented Reasoning (RAR)

Trong khi Retrieval-Augmented Thoughts (RAT) cải thiện khả năng truy xuất thông tin đa bước, nó không tự nhiên nâng cao khả năng lập luận logic. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã phát triển Retrieval-Augmented Reasoning (RAR) — một khung làm việc tích hợp các kỹ thuật lập luận biểu tượng, đồ thị tri thức và hệ thống dựa trên quy tắc nhằm đảm bảo AI xử lý thông tin thông qua các bước logic có cấu trúc thay vì chỉ dựa vào các dự đoán thống kê.

Quy trình làm việc của RAR bao gồm việc truy xuất kiến thức có cấu trúc từ các nguồn theo từng lĩnh vực cụ thể thay vì chỉ lấy các đoạn thông tin thực tế. Sau đó, một công cụ lập luận biểu tượng áp dụng các quy tắc suy luận logic để xử lý thông tin này. Thay vì thụ động tổng hợp dữ liệu, hệ thống tinh chỉnh các truy vấn của mình một cách lặp đi lặp lại dựa trên các kết quả lập luận trung gian, từ đó cải thiện độ chính xác của các phản hồi. Cuối cùng, RAR cung cấp các câu trả lời có thể giải thích được bằng cách chi tiết hóa các bước logic và các nguồn tham khảo đã dẫn đến kết luận của nó.

Cách tiếp cận này đặc biệt có giá trị trong các ngành như luật, tài chính và y tế, nơi lập luận có cấu trúc cho phép AI xử lý các quyết định phức tạp một cách chính xác hơn. Bằng cách áp dụng các khung logic, AI có thể đưa ra những phân tích có lý lẽ, minh bạch và đáng tin cậy, đảm bảo rằng các quyết định được dựa trên lập luận rõ ràng và có thể truy xuất thay vì chỉ là các dự đoán thống kê thuần túy.

Agentic RAR

Mặc dù RAR đã có những tiến bộ trong lập luận, nó vẫn hoạt động một cách thụ động, chỉ phản hồi các truy vấn mà không chủ động tinh chỉnh cách tiếp cận khám phá tri thức của mình. Agentic Retrieval-Augmented Reasoning (Agentic RAR) đưa AI tiến xa hơn bằng cách tích hợp khả năng ra quyết định tự chủ. Thay vì chỉ truy xuất dữ liệu một cách thụ động, các hệ thống này có thể lập kế hoạch, thực thi và tinh chỉnh quá trình thu nhận tri thức và giải quyết vấn đề một cách lặp đi lặp lại, giúp chúng thích ứng tốt hơn với các thách thức thực tế.

Agentic RAR tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có khả năng thực hiện các nhiệm vụ lập luận phức tạp, các tác nhân chuyên biệt được đào tạo cho các ứng dụng theo từng lĩnh vực như phân tích dữ liệu hoặc tối ưu hóa tìm kiếm, và các đồ thị tri thức có thể tiến hóa linh hoạt dựa trên thông tin mới. Các yếu tố này phối hợp với nhau tạo ra các hệ thống AI có khả năng xử lý các vấn đề phức tạp, thích nghi với những hiểu biết mới và đưa ra các kết quả minh bạch, có thể giải thích được.

Future Implications (Những Hệ Quả Trong Tương Lai)

Việc chuyển đổi từ RAG sang RAR và sự phát triển của các hệ thống Agentic RAR là những bước tiến nhằm đưa RAG vượt xa khỏi việc truy xuất thông tin tĩnh, biến nó thành một cỗ máy tư duy động, có khả năng lập luận và ra quyết định phức tạp trong thời gian thực.

Tác động của những phát triển này mở rộng trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong nghiên cứu và phát triển, AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu phức tạp, tạo ra các giả thuyết và khám phá khoa học, giúp tăng tốc đổi mới. Trong tài chính, y tế và luật pháp, AI có thể xử lý các vấn đề phức tạp, đưa ra các phân tích sâu sắc và hỗ trợ các quy trình ra quyết định phức tạp. Các trợ lý AI, được trang bị khả năng lập luận sâu sắc, có thể đưa ra các phản hồi cá nhân hóa và phù hợp với ngữ cảnh, thích ứng với các nhu cầu ngày càng tiến hóa của người dùng.

Thay lời kết

Sự chuyển đổi từ các hệ thống AI dựa trên truy xuất thông tin sang các hệ thống lập luận trong thời gian thực đánh dấu một bước tiến đáng kể trong quá trình khám phá tri thức. Trong khi RAG đã đặt nền móng cho việc tổng hợp thông tin tốt hơn, thì RAR và Agentic RAR đang thúc đẩy AI tiến tới khả năng lập luận tự chủ và giải quyết vấn đề. Khi các hệ thống này ngày càng hoàn thiện, AI sẽ chuyển mình từ vai trò của các trợ lý thông tin thuần túy thành những đối tác chiến lược trong quá trình khám phá tri thức, phân tích chuyên sâu và cung cấp thông tin tình báo theo thời gian thực trên nhiều lĩnh vực khác nhau.