RAG Là Gì? Dịch Vụ Phát Triển Phần Mềm Ứng Dụng RAG

Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào mà các chatbot có thể trả lời những câu hỏi phức tạp một cách chính xác và phù hợp với “tính cách thương hiệu” đến vậy? Bí quyết nằm ở công nghệ RAG (Retrieval-Augmented Generation). Vậy RAG là gì? Công nghệ này hoạt động ra sao và Aegona có thể tận dụng RAG để mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp tại Việt Nam và thế giới?

Hãy cùng Aegona tìm hiểu trong bài viết RAG Là Gì? Dịch Vụ Phát Triển Phần Mềm Ứng Dụng RAG dưới đây!

RAG là gì? Cách hoạt động của RAG?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) là kỹ thuật giúp cải thiện hiệu suất của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách tích hợp dữ liệu từ các nguồn bên ngoài. Quá trình này bao gồm các bước sau:

1. Chuẩn bị dữ liệu ngoài

Dữ liệu ngoài là thông tin không nằm trong tập dữ liệu ban đầu của LLM. Nó sẽ được thu thập từ nhiều nguồn thông qua kết nối API các nền tảng, cơ sở dữ liệu, hoặc tài liệu văn bản. Sau khi thu thập, dữ liệu sẽ được chuyển đổi thành biểu diễn số thông qua các mô hình nhúng ngôn ngữ, tạo thành kho kiến thức sẵn sàng cho LLM truy xuất bất cứ lúc nào.

2. Truy xuất thông tin phù hợp

Khi người dùng nhập truy vấn, truy vấn sẽ được chuyển đổi thành dạng véc-tơ và đối chiếu với kho kiến thức. Ví dụ, nếu hệ thống cần cung cấp thông tin về chính sách nghỉ phép, nó sẽ tìm kiếm tài liệu liên quan và lịch sử nghỉ phép của nhân viên. Mức độ liên quan của thông tin được xác định bằng các phép tính toán vectơ.

3. Tăng cường LLM thông qua Prompt

Sau khi tìm được thông tin liên quan, RAG sẽ tích hợp dữ liệu đó vào LLM dưới dạng Prompt, giúp LLM tạo ra phản hồi chính xác hơn. Các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để tối ưu hóa giao tiếp giữa dữ liệu và LLM, đảm bảo phản hồi đảm bảo được xử lý dễ hiểu và thân thiện với người dùng.

4. Cập nhật liên tục dữ liệu ngoài

Để giữ cho thông tin luôn chính xác và phù hợp với sự phát triển của thị trường và Doanh nghiệp, dữ liệu ngoài cần được cập nhật thường xuyên, thông qua các thiết lập yêu cầu thu thập và backup dữ liệu theo thời gian thực hoặc định kỳ.

Lợi ích của việc áp dụng công nghệ RAG vào tối ưu hóa truy xuất thông tin

1. Nâng cao độ tin cậy từ người dùng

Công nghệ RAG giúp Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cung cấp thông tin chính xác kèm theo nguồn tham chiếu rõ ràng. Kết quả trả về có thể chứa các trích dẫn hoặc liên kết tới tài liệu gốc. Điều này cho phép người dùng tự kiểm tra và tìm hiểu thêm nếu cần, từ đó củng cố sự tin cậy vào thông tin được cung cấp.

2. Truy xuất thông tin linh hoạt và dễ dàng điều chỉnh

Với kỹ thuật RAG, các công ty thiết kế app mobile như Aegona có nâng cấp các website và phần mềm ứng dụng sử dụng bot chat AI hiệu quả hơn. Ngoài ra, các nguồn dữ liệu này có thể được cập nhật và điều chỉnh để phù hợp với những thay đổi trong hoạt động doanh nghiệp.

3. Bảo vệ và phân quyền truy cập dữ liệu

RAG còn giúp doanh nghiệp quản lý quyền truy cập vào các thông tin khác nhau một cách chặt chẽ. Hệ thống có thể thiết lập phản hồi phù hợp cho từng cấp độ người dùng như user, moderator, editor, hoặc admin. Điều này giúp đảm bảo tính bảo mật dữ liệu theo từng vai trò và yêu cầu truy cập trong tổ chức.

Ví dụ: Để giúp bạn hình dung được giá trị lợi ích và cách hoạt động của công nghệ RAG, chúng tôi sẽ đưa ra ví dụ sau. Hãy thử liên tưởng Doanh nghiệp của bạn đang phân phối nước giải khát. Bạn sử dụng một hệ thống ERP để theo dõi đơn đặt hàng, yêu cầu của khách hàng, feedback khách hàng, doanh số bán hàng, lưu trữ thông tin của khách hàng, tracking vị trí của nhân viên đi thị trường,… Khi ứng dụng thêm kỹ thuật RAG để cải tiến khả năng truy xuất của Chatbot AI, bạn có thể thu được các lợi ích sau:

Nếu bạn là nhân viên bán hàng, bạn có thể hỏi: “Khách hàng [Tên khách hàng] chuộng những sản phẩm nào?”, “Loại nước ngọt nào đang có chương trình ưu đãi trong tháng 9”, “Trong tháng 9 có sản phẩm nào cần đẩy mạnh lượt tiêu thụ không?”
Nếu bạn là người quản lý bộ phận bán hàng, bạn có thể hỏi: “Những nhân viên bán hàng nào đang có hiệu suất tốt nhất tháng trong 9, những ai trong đội ngũ bán hàng của tôi đã đạt KPI, Doanh số tháng trước của công ty là bao nhiêu?”, “[Tên nhân viên bán hàng] đang ở đâu?”
Nếu bạn là nhân viên CSKH, bạn có thể hỏi: “Lịch sử mua hàng của [Tên khách hàng]”, “Chính sách đền bù cho trường hợp [Thùng hàng bị móp, ảnh hưởng chất lượng]”
Nếu bạn là nhân viên Marketing, bạn có thể hỏi: “Doanh số bán ra của sản phẩm ABC trong [giai đoạn] là bao nhiêu, “sản phẩm nào đang bán chạy nhất?”, “sản phẩm nào đang có lượt mua đột biến?”

Vì vậy, với việc ứng dụng kỹ thuật RAG nhằm tối ưu các GenAI vào các hệ thống doanh nghiệp, bạn có thể tìm được một trợ lý tài năng luôn túc trực 24/7 để đưa ra các phản hồi chính xác vì trợ lý này được liên kết các nguồn dữ liệu doanh nghiệp, từ đó có thể cung cấp thông tin liên quan nhanh chóng và chính xác, hỗ trợ con người lược bỏ các công việc thủ công mất thời gian.

>> Bài viết liên quan:

Aegona – Công ty phát triển phần mềm theo yêu cầu

Mặc dù Aegona tập trung vào việc cung cấp các giải pháp phần mềm tùy chỉnh và thiết kế website chuyên nghiệp, không cung cấp các dịch vụ RAG như tạo và cập nhật nguồn dữ liệu bên ngoài cho LLM, đào tạo LLM phản hồi, hay thiết lập prompt truy xuất,.v.v. nhưng chúng tôi hợp tác với nhiều đối tác uy tín trong lĩnh vực này để mang đến các giải pháp phần mềm hiện đại, đặc thù và đảm bảo về mặt hiệu suất.

>> Xem thêm: Công Ty Phát Triển AI Dựa Trên MyChatGPT – Đặt Lịch Tư Vấn Ngay!

Nếu quý khách quan tâm đến dịch vụ phát triển phần mềm theo yêu cầu hoặc mong muốn kết nối hợp tác, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua SĐT/Zalo: 0914518869.

Công ty Phát Triển Phần Mềm AEGONA

Fanpage: Công ty phần mềm Aegona
Email: contact@aegona.com
Điện thoại: Office: (+84) 28 7109 2939. Hotline: (+84) 91 451 8869 | (+84) 83 940 5469
WhatsApp: (+84) 91 451 8869
Website: www.aegona.com, www.aegona.vn
Địa chỉ: Công ty phần mềm Aegona, Tòa nhà Orbital (QTSC9), Công viên phần mềm Quang Trung, phường Tân Chánh Hiệp, quận 12