Tác giả: Tiến sĩ Tehseen Zia

ngày vào ngày 31 tháng 7, 2024

Sự xuất hiện của các công cụ tìm kiếm dựa trên trò chuyện đang tái định nghĩa cách chúng ta truy xuất thông tin trực tuyến, chuyển từ tìm kiếm từ khóa truyền thống sang các tương tác trò chuyện tự nhiên hơn. Bằng cách kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với dữ liệu web theo thời gian thực, các hệ thống mới này giải quyết các vấn đề chính gặp phải ở cả các LLM lỗi thời và các công cụ tìm kiếm tiêu chuẩn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét các thách thức mà các LLM và tìm kiếm dựa trên từ khóa gặp phải và khám phá cách các công cụ tìm kiếm trò chuyện cung cấp một giải pháp hứa hẹn.

Những Thách Thức về Kiến Thức Lỗi Thời và Độ Tin Cậy trong Các LLM

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã phát triển đáng kể phương pháp của chúng ta trong việc truy cập và diễn giải thông tin, nhưng chúng đối mặt với một hạn chế lớn: khả năng cung cấp cập nhật theo thời gian thực. Các mô hình này được đào tạo trên các tập dữ liệu rộng lớn bao gồm văn bản từ sách, bài viết và trang web. Tuy nhiên, dữ liệu đào tạo này chỉ phản ánh kiến thức đến thời điểm thu thập, có nghĩa là các LLM không thể tự động cập nhật với thông tin mới. Để giải quyết điều này, các LLM phải trải qua quá trình đào tạo lại, một quá trình tốn kém tài nguyên và chi phí. Điều này bao gồm việc thu thập và tuyển chọn các tập dữ liệu mới, đào tạo lại mô hình và xác thực hiệu suất của nó. Mỗi lần lặp lại yêu cầu sức mạnh tính toán, năng lượng và đầu tư tài chính đáng kể, gây lo ngại về tác động môi trường do khí thải carbon lớn.

Tính tĩnh của các LLM thường dẫn đến sự không chính xác trong các phản hồi của chúng. Khi đối mặt với các truy vấn về các sự kiện hoặc phát triển gần đây, các mô hình này có thể tạo ra phản hồi dựa trên thông tin lỗi thời hoặc không đầy đủ. Điều này có thể dẫn đến “ảo giác,” nơi mô hình tạo ra các sự kiện sai hoặc được chế tạo, làm suy yếu độ tin cậy của thông tin được cung cấp. Hơn nữa, mặc dù có dữ liệu đào tạo rộng lớn, các LLM gặp khó khăn trong việc hiểu đầy đủ ngữ cảnh của các sự kiện hiện tại hoặc xu hướng mới nổi, làm hạn chế sự liên quan và hiệu quả của chúng.

Một khiếm khuyết quan trọng khác của các LLM là thiếu tính minh bạch về trích dẫn hoặc nguồn gốc. Khác với các công cụ tìm kiếm truyền thống, cung cấp liên kết đến các nguồn gốc gốc, các LLM tạo ra phản hồi dựa trên thông tin tổng hợp mà không chỉ rõ nguồn gốc của nó. Sự thiếu vắng các nguồn không chỉ cản trở khả năng của người dùng trong việc xác minh độ chính xác của thông tin mà còn hạn chế khả năng truy xuất nội dung, làm cho việc phân biệt độ tin cậy của các câu trả lời trở nên khó khăn hơn. Do đó, người dùng có thể gặp khó khăn trong việc xác minh thông tin hoặc khám phá các nguồn gốc gốc của nội dung.

Thách Thức về Ngữ Cảnh và Quá Tải Thông Tin trong Các Công Cụ Tìm Kiếm Web Truyền Thống

Mặc dù các công cụ tìm kiếm web truyền thống vẫn rất quan trọng trong việc truy cập một loạt thông tin, chúng gặp phải nhiều thách thức ảnh hưởng đến chất lượng và tính liên quan của kết quả. Một thách thức lớn với việc tìm kiếm web này là khó khăn trong việc hiểu ngữ cảnh. Các công cụ tìm kiếm phụ thuộc nhiều vào việc khớp từ khóa, điều này thường dẫn đến các kết quả không phù hợp về ngữ cảnh. Điều này có nghĩa là người dùng nhận được một lượng lớn thông tin không trực tiếp giải quyết truy vấn cụ thể của họ, làm cho việc lọc và tìm kiếm các câu trả lời phù hợp trở nên khó khăn. Mặc dù các công cụ tìm kiếm sử dụng thuật toán để xếp hạng kết quả, chúng thường không cung cấp các câu trả lời cá nhân hóa dựa trên nhu cầu hoặc sở thích riêng của người dùng. Sự thiếu cá nhân hóa này có thể dẫn đến các kết quả chung chung không phù hợp với ngữ cảnh hoặc ý định cụ thể của người dùng. Hơn nữa, các công cụ tìm kiếm dễ bị thao túng thông qua việc spam SEO và các trang liên kết. Những thực tiễn này có thể làm sai lệch kết quả, đẩy nội dung kém liên quan hoặc chất lượng thấp lên hàng đầu trong bảng xếp hạng tìm kiếm. Người dùng có thể thấy mình tiếp xúc với thông tin sai lệch hoặc thiên lệch như một kết quả.

Sự Xuất Hiện của Công Cụ Tìm Kiếm Dựa trên Trò Chuyện

Công cụ tìm kiếm dựa trên trò chuyện đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong cách chúng ta tương tác và truy xuất thông tin trực tuyến. Khác với các công cụ tìm kiếm truyền thống dựa vào việc khớp từ khóa và xếp hạng thuật toán để cung cấp kết quả, các công cụ tìm kiếm dựa trên trò chuyện tận dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến để hiểu và phản hồi các truy vấn của người dùng một cách tự nhiên, giống như con người. Cách tiếp cận này nhằm cung cấp một phương pháp tìm kiếm thông tin trực quan và hiệu quả hơn bằng cách tương tác với người dùng trong một cuộc đối thoại thay vì chỉ trình bày danh sách liên kết.

Các công cụ tìm kiếm dựa trên trò chuyện sử dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để xử lý và diễn giải ngữ cảnh của các truy vấn, cho phép đưa ra các phản hồi chính xác và liên quan hơn. Những công cụ này được thiết kế để tương tác động với người dùng, đặt các câu hỏi theo dõi để tinh chỉnh các tìm kiếm và cung cấp thông tin bổ sung khi cần thiết. Bằng cách này, chúng không chỉ nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn cải thiện đáng kể chất lượng thông tin được truy xuất.

Một trong những lợi thế chính của các công cụ tìm kiếm dựa trên trò chuyện là khả năng cung cấp cập nhật theo thời gian thực và hiểu biết về ngữ cảnh. Bằng cách tích hợp khả năng truy xuất thông tin với các mô hình sinh, những công cụ này có thể lấy và kết hợp dữ liệu mới nhất từ web, đảm bảo rằng các phản hồi là hiện tại và chính xác. Điều này giải quyết một trong những hạn chế lớn của các LLM truyền thống, thường dựa vào dữ liệu đào tạo lỗi thời.

Hơn nữa, các công cụ tìm kiếm dựa trên trò chuyện cung cấp mức độ minh bạch mà các công cụ tìm kiếm truyền thống thiếu. Chúng kết nối người dùng trực tiếp với các nguồn đáng tin cậy, cung cấp các trích dẫn và liên kết rõ ràng đến nội dung liên quan. Sự minh bạch này tạo ra sự tin tưởng và cho phép người dùng xác minh thông tin mà họ nhận được, thúc đẩy một cách tiếp cận thông tin có thông tin và phản biện hơn.

Công Cụ Tìm Kiếm Dựa trên Trò Chuyện vs. Phương Pháp Tăng Cường Truy Xuất (RAG)

Ngày nay, một trong những hệ thống truy xuất thông tin hỗ trợ trí tuệ nhân tạo phổ biến là RAG. Mặc dù các công cụ tìm kiếm dựa trên trò chuyện có điểm tương đồng với RAG, chúng có những khác biệt chính, đặc biệt là về mục tiêu của chúng. Cả hai hệ thống đều kết hợp việc truy xuất thông tin với các mô hình ngôn ngữ sinh để cung cấp các câu trả lời chính xác và phù hợp với ngữ cảnh. Chúng trích xuất dữ liệu theo thời gian thực từ các nguồn bên ngoài và tích hợp vào quá trình sinh, đảm bảo rằng các phản hồi được tạo ra là hiện tại và toàn diện.

Tuy nhiên, các hệ thống RAG, như Bing, tập trung vào việc kết hợp dữ liệu truy xuất được với các đầu ra sinh để cung cấp thông tin chính xác. Chúng không có khả năng theo dõi cho phép người dùng hệ thống hóa việc tinh chỉnh các tìm kiếm của mình. Ngược lại, các công cụ tìm kiếm dựa trên trò chuyện, chẳng hạn như SearchGPT của OpenAI, tương tác với người dùng trong một cuộc đối thoại. Chúng tận dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến để hiểu và phản hồi các truy vấn một cách tự nhiên, cung cấp các câu hỏi theo dõi và thông tin bổ sung để tinh chỉnh các tìm kiếm.

Ví Dụ Thực Tế

Dưới đây là hai ví dụ thực tế về các công cụ tìm kiếm dựa trên trò chuyện:

Perplexity: Perplexity là một công cụ tìm kiếm dựa trên trò chuyện cho phép người dùng tương tác một cách tự nhiên và theo ngữ cảnh với thông tin trực tuyến. Nó cung cấp các tính năng như tùy chọn “Focus” để thu hẹp tìm kiếm đến các nền tảng cụ thể và tính năng “Related” để gợi ý các câu hỏi theo dõi. Perplexity hoạt động theo mô hình freemium, với phiên bản cơ bản cung cấp khả năng LLM độc lập và phiên bản trả phí Perplexity Pro cung cấp các mô hình nâng cao như GPT-4 và Claude 3.5, cùng với khả năng tinh chỉnh truy vấn nâng cao và tải lên tệp.

SearchGPT: OpenAI gần đây đã giới thiệu SearchGPT, một công cụ kết hợp khả năng trò chuyện của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với các cập nhật web theo thời gian thực. Điều này giúp người dùng truy cập thông tin liên quan một cách trực quan và dễ dàng hơn. Khác với các công cụ tìm kiếm truyền thống, có thể gây choáng ngợp và thiếu cá nhân hóa, SearchGPT cung cấp các câu trả lời ngắn gọn và tương tác với người dùng trong cuộc trò chuyện. Nó có thể đặt các câu hỏi theo dõi và cung cấp thông tin bổ sung khi cần thiết, làm cho trải nghiệm tìm kiếm trở nên tương tác và thân thiện hơn với người dùng. Một tính năng chính của SearchGPT là sự minh bạch. Nó kết nối người dùng trực tiếp với các nguồn đáng tin cậy, cung cấp các trích dẫn và liên kết rõ ràng đến nội dung liên quan. Điều này cho phép người dùng xác minh thông tin và khám phá các chủ đề một cách kỹ lưỡng hơn.

Kết Luận

Các công cụ tìm kiếm dựa trên trò chuyện đang thay đổi cách chúng ta tìm thông tin trực tuyến. Bằng cách kết hợp dữ liệu web theo thời gian thực với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến, những hệ thống mới này giải quyết nhiều thiếu sót của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) lỗi thời và các tìm kiếm dựa trên từ khóa truyền thống. Chúng cung cấp thông tin cập nhật và chính xác hơn và cải thiện tính minh bạch bằng cách liên kết trực tiếp đến các nguồn đáng tin cậy. Khi các công cụ tìm kiếm dựa trên trò chuyện như SearchGPT và Perplexity.ai ngày càng phát triển, chúng mang đến một phương pháp tìm kiếm trực quan và đáng tin cậy hơn, vượt qua những hạn chế của các phương pháp cũ.