Từ khóa chính: RAG là gì, Agentic RAG, truy xuất dữ liệu AI, hệ thống AI thông minh, hệ thống sinh nội dung, hệ thống thiết kế AI
Trong thế giới AI hiện đại, RAG (Retrieval Augmented Generation) là phương pháp kết hợp giữa truy xuất dữ liệu và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo ra câu trả lời chính xác. Tuy nhiên, Agentic RAG đã nâng cấp phương pháp này bằng cách tích hợp các tác nhân AI thông minh, giúp hệ thống linh hoạt và hiệu quả hơn.
✅ RAG hoạt động như thế nào?
- Truy xuất dữ liệu từ nguồn đã được lập chỉ mục và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector.
- Tăng cường prompt bằng cách kết hợp thông tin truy xuất với truy vấn ban đầu.
- Mô hình ngôn ngữ lớn (GPT, Claude, Gemini…) xử lý truy vấn đã được tăng cường và tạo ra phản hồi.
Hạn chế của RAG truyền thống:
- Truy xuất đơn giản
- Khả năng thích ứng thấp
- Dựa vào kiến thức tĩnh, không phù hợp với dữ liệu thời gian thực
🚀 Agentic RAG cải tiến ra sao?
- Truy vấn người dùng được chuyển đến một tác nhân AI để xử lý.
- Tác nhân sử dụng bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn để theo dõi ngữ cảnh truy vấn, đồng thời xây dựng chiến lược truy xuất và chọn công cụ phù hợp.
- Quá trình truy xuất có thể sử dụng tìm kiếm vector, nhiều tác nhân AI, máy chủ MCP để lấy dữ liệu liên quan.
- Tác nhân kết hợp dữ liệu truy xuất với truy vấn và prompt hệ thống, sau đó chuyển đến LLM.
- LLM xử lý đầu vào tối ưu để tạo ra phản hồi chính xác và phù hợp.
💡 Bạn cần lưu ý gì?
- Agentic RAG mang lại tính linh hoạt cao hơn, phù hợp với các hệ thống cần xử lý dữ liệu động và phức tạp.
- Đây là bước tiến quan trọng trong việc xây dựng hệ thống AI có khả năng ra quyết định và tự động hóa quy trình.