RAG không còn chỉ là truy xuất và tạo hay một quy trình đơn lẻ.

RAG không còn chỉ là "truy xuất và tạo" hay một quy trình đơn lẻ. Nó đang trở thành hệ điều hành cho AI doanh nghiệp. ⬇️

Đến đầu năm 2025, hơn 51% các đợt triển khai GenAI trong doanh nghiệp sử dụng kiến trúc RAG — tăng từ mức 31% chỉ một năm trước đó. Và có lý do chính đáng cho điều này: nó đang thúc đẩy mọi thứ, từ hỗ trợ khách hàng và tự động hóa pháp lý đến tìm kiếm và tạo nội dung. NHƯNG sự phức tạp trong thế giới thực đòi hỏi các kiến trúc hệ thống có tính mô-đun, linh hoạt và thông minh — chứ không phải các quy trình đơn giản. Những gì bắt đầu như một quy trình truy xuất đơn giản (Naive RAG) hiện đang phát triển thành xương sống kiến trúc của các hệ thống suy luận quy mô lớn, cấp độ sản xuất. Dưới đây là một trong những cái nhìn tổng quan rõ ràng nhất về không gian thiết kế RAG đang phát triển — từ các thiết lập Naive đến các kiến trúc đa hệ thống Agentic.

Hãy cùng phân tích chi tiết: ⬇️

Naive RAG -> Truy xuất tài liệu, chuyển chúng đến LLM, tạo kết quả đầu ra.

Xây dựng nhanh chóng

Kém ổn định khi đối mặt với sự mơ hồ, ngữ cảnh dài hoặc thông tin mâu thuẫn

Retrieve-and-Rerank RAG -> Thêm bước xếp hạng lại (reranking) để ưu tiên thông tin liên quan nhất trước khi tạo nội dung.

Cải thiện độ chính xác và tính căn cứ (grounding)

Giảm nguy cơ ảo giác

Multimodal RAG -> Mở rộng khả năng truy xuất và suy luận bao gồm văn bản, hình ảnh, video và âm thanh.

Quan trọng đối với các ngành xử lý các loại dữ liệu đa dạng, không cấu trúc

Mở ra các ứng dụng mới trong y tế, pháp lý, ô tô và sản xuất

Graph RAG -> Kết hợp cơ sở dữ liệu đồ thị để suy luận có cấu trúc giữa các thực thể và mối quan hệ.

Cho phép AI có khả năng giải thích

Thiết yếu cho tuân thủ, kiểm toán, chuỗi cung ứng và quản lý tri thức

Hybrid RAG -> Kết hợp các chiến lược tìm kiếm vector, tìm kiếm từ khóa và truy xuất đồ thị.

Tối đa hóa tính mạnh mẽ và khả năng thích ứng trên các kịch bản sử dụng

Cân bằng giữa độ chính xác (precision) và độ bao phủ (recall) cho các môi trường sản xuất

Agentic RAG (Router) -> Sử dụng điều phối dựa trên tác nhân (agent) để định tuyến các truy vấn một cách linh hoạt đến các công cụ, chỉ mục hoặc chiến lược truy xuất chuyên biệt.

Xử lý truy vấn thông minh

Yếu tố then chốt cho các quy trình làm việc tự chủ

Multi-Agent RAG -> Nhiều tác nhân cộng tác, suy luận, truy xuất và hành động trên các hệ thống phân tán.

Hỗ trợ lập kế hoạch phức tạp, sử dụng công cụ và ra quyết định

Nền tảng cho việc điều phối AI cấp doanh nghiệp và các quy trình làm việc đa phương thức

RAG không chỉ là một mô hình — nó đang trở thành nền tảng cho GenAI có khả năng mở rộng và sẵn sàng cho sản xuất. Mỗi phong cách triển khai phục vụ một mục đích riêng biệt — từ các quy trình truy xuất đơn giản đến các hệ thống suy luận đa tác nhân phức tạp.

TÁC GIẢ

Về ABN Asia: Ai Base Network (ABN), ABN Asia được thành lập từ năm 2012, là một công ty xuất phát từ học thuật, do những giảng viên, cựu du học sinh Hungary, Hà Lan, Nga, Đức, và Nhật Bản sáng lập. Chúng tôi chia sẻ đam mê chung và tầm nhìn vững chắc về công nghệ, mang đến sự đổi mới và chất lượng đỉnh cao cho khách hàng. Phương châm của chúng tôi là: Tốt hơn. Nhanh hơn. An toàn hơn. Trong nhiều trường hợp: Rẻ hơn.

Hãy liên hệ với chúng tôi khi Quý doanh nghiệp có các nhu cầu về dịch vụ công nghệ thông tin, tư vấn chuyển đổi số, tìm kiếm các giải pháp phần mềm phù hợp, hoặc nếu Quý doanh nghiệp có đấu thầu CNTT (RFP) để chúng tôi tham dự. Quý doanh nghiệp có thể liên hệ với chúng tôi qua địa chỉ email [email protected]. Chúng tôi sẵn lòng hỗ trợ với mọi nhu cầu công nghệ của Quý doanh nghiệp.