TÌM HIỂU SỰ KHÁC BIỆT GIỮA RAG VÀ AGENT, ĐIỂM MẠNH-ĐIỂM YẾU
Bài viết này nhằm phân tích chi tiết điểm mạnh, điểm yếu và sự khác biệt giữa hai phương pháp phát triển trí tuệ nhân tạo hiện đại: AI dùng RAG (Retrieval-Augmented Generation) và AI dùng Agent (Multi-Agent hoặc Autonomous Agent Systems).
(Hình mô phỏng sự khác biệt giữa RAG và Agent)
🧠 I. GIỚI THIỆU
1.
AI dùng RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG
là một kiến trúc kết hợp giữa mô hình ngôn ngữ (LLM) và bộ truy xuất
thông tin (retriever). Mô hình không chỉ dựa vào dữ liệu đã học mà còn tìm
kiếm thông tin từ cơ sở dữ liệu bên ngoài (ví dụ: tài liệu nội bộ, trang web,
vector DB như FAISS hay Pinecone) trước khi sinh văn bản đầu ra.
📚 RAG tiêu biểu: ChatGPT với Plugin Browsing, Meta RAG
(Facebook), hay Bing Chat với tìm kiếm thời gian thực.
2.
AI dùng Agent (Autonomous Agent hoặc Multi-Agent)
AI
Agent là mô hình hành vi mà trong đó AI hoạt động như một thực thể có khả
năng tự động đưa ra quyết định, thực hiện hành động, phản hồi môi trường, học
hỏi và phối hợp với các agent khác để hoàn thành mục tiêu.
🤖 Ví dụ tiêu biểu: AutoGPT, BabyAGI, LangGraph (Multi-Agent
với LLM), Jarvis của Microsoft.
⚖️ II. SO SÁNH CHI TIẾT: RAG vs AI Agent
|
Tiêu chí |
RAG
(Retrieval-Augmented Generation) |
AI Agent
(Autonomous/Multi-Agent System) |
|
Mục tiêu chính |
Tăng độ chính xác của câu
trả lời bằng cách truy xuất thông tin liên quan |
Tự động hóa quy trình phức
tạp qua các hành vi có mục tiêu |
|
Cơ chế hoạt động |
Truy xuất thông tin → Tổng
hợp nội dung → Tạo văn bản |
Quan sát → Lập kế hoạch →
Hành động (gọi API, viết code, lưu file, gửi email...) |
|
Kiến trúc |
Kết hợp LLM + Vector
Database (retriever + generator) |
Mô hình Loop hành vi
(Perceive-Plan-Act) và có thể gồm nhiều agent phối hợp |
|
Tác vụ mạnh nhất |
Trả lời câu hỏi chính xác
theo ngữ cảnh, QA hệ thống tài liệu, chatbot nội bộ |
Tự động hóa tác vụ: đặt
vé, quản lý workflow, viết mã, phân tích chuỗi hành động |
|
Khả năng học hỏi |
Không học sau khi huấn luyện,
chỉ "truy xuất + sinh" |
Có thể học liên tục (với
RL hoặc prompt chaining) |
|
Khả năng phản hồi môi
trường |
Bị động: chỉ phản ứng khi
có truy vấn |
Chủ động: tự thực hiện nhiệm
vụ liên tục đến khi hoàn tất |
|
Khả năng suy luận dài hạn |
Có giới hạn nếu không có
tài liệu đủ rộng |
Có thể tự chia nhỏ mục
tiêu, thực hiện tuần tự đến khi đạt mục tiêu |
✅ III. ĐIỂM MẠNH
1.
RAG – Retrieval-Augmented Generation
Ưu
điểm:
- ✅ Tăng tính thời sự và chính xác: Có thể cập nhật
thông tin ngoài kiến thức mô hình học được (ví dụ: tài liệu mới).
- ✅ Giảm “hallucination”: Vì sinh văn bản dựa trên
dữ liệu truy xuất thực tế.
- ✅ Dễ triển khai cho doanh nghiệp: Kết nối với dữ
liệu nội bộ, không cần huấn luyện lại mô hình.
Ví
dụ ứng dụng:
- Trợ lý
nội bộ doanh nghiệp (QA trên hàng ngàn văn bản nội bộ)
- Chatbot
chăm sóc khách hàng dựa trên dữ liệu sản phẩm
2.
AI Agent / Multi-Agent
Ưu
điểm:
- ✅ Tự động hóa toàn diện: Không cần con người can
thiệp từng bước.
- ✅ Lập kế hoạch và ra quyết định phức tạp: Có thể
phân tích yêu cầu và thực hiện các bước hành động cụ thể.
- ✅ Khả năng học hỏi liên tục: Một số hệ thống sử
dụng reinforcement learning hoặc prompt memory để cải thiện.
Ví
dụ ứng dụng:
- AutoGPT
lên kế hoạch nghiên cứu thị trường và tự viết báo cáo.
- Multi-agent
system quản lý chuỗi cung ứng.
❌ IV. ĐIỂM YẾU
1.
RAG
Hạn
chế:
- ❌ Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào: Nếu
tài liệu không đúng hoặc không đầy đủ → trả lời sai.
- ❌ Không có khả năng thực hiện hành động thực tế:
Chỉ trả lời, không hành động.
- ❌ Không có khả năng ghi nhớ liên tục hoặc quản lý trạng
thái như agent.
2. AI Agent
Hạn
chế:
- ❌ Khó kiểm soát và dễ “đi chệch hướng” nếu không
có rào cản rõ ràng.
- ❌ Chi phí tính toán cao hơn: Do phải giữ trạng
thái, phản hồi, quan sát liên tục.
- ❌ Thiếu tính minh bạch: Đôi khi khó hiểu vì sao
agent chọn hành động đó (black-box behavior).
🧩 V. SỰ KHÁC BIỆT CỐT LÕI
|
Đặc điểm |
RAG |
Agent |
|
Dữ liệu |
Truy xuất văn bản
→ sinh ngôn ngữ |
Có thể dùng văn
bản, API, công cụ để hành động |
|
Tính chủ động |
Thụ động, phản ứng |
Chủ động, theo mục
tiêu định sẵn |
|
Chức năng chính |
Trả lời thông minh |
Hành động thông
minh |
|
Triển khai thực tế |
Tốt cho QA, tìm
kiếm, chatbot |
Tốt cho workflow
automation, task planning |
🔧 VI. KHI NÀO DÙNG RAG, KHI NÀO DÙNG AGENT?
|
Nhu cầu |
Nên dùng |
|
Tìm kiếm tài liệu và trả lời
câu hỏi theo ngữ cảnh |
✅ RAG |
|
Tự động hóa quy trình: viết
báo cáo, gửi email, lập kế hoạch, kết nối API |
✅ Agent |
|
Xây chatbot nội bộ cho
công ty |
✅ RAG |
|
Xây trợ lý AI biết tự tìm
thông tin, phân tích và thực hiện tác vụ |
✅
Multi-Agent |
🎯 KẾT LUẬN
- RAG là giải pháp cực kỳ hiệu quả cho
các bài toán cần truy xuất thông tin chính xác và tổng hợp câu
trả lời thông minh. Nó phù hợp với môi trường yêu cầu kiểm soát và
độ chính xác cao.
- AI
Agent mang tính
cách mạng hơn khi giúp AI có khả năng thực hiện hành động thực tế như con
người, đặc biệt mạnh ở các hệ thống workflow tự động, sản xuất nội
dung, và trợ lý lập kế hoạch.
🔁 Ghi chú: Tuy nhiên, hai công nghệ này không loại trừ nhau,
mà có thể kết hợp:
Agent → sử dụng RAG để tìm thông tin → phân tích → đưa ra hành động.
📚 VII. NGUỒN THAM KHẢO KHOA HỌC
- Lewis,
Patrick, et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive
NLP Tasks. NeurIPS 2020.
- Schick,
Timo, et al. Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use
Tools. 2023. Link: https://arxiv.org/abs/2302.04761
- AutoGPT Project – GitHub: https://github.com/Torantulino/Auto-GPT
- LangChain Agents Documentation: https://docs.langchain.com/docs/components/agents/
- Microsoft Semantic Kernel Agent Architecture: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/agents/
Tác giả Tho Hoang
Post a Comment