Trí tuệ Nhân tạo với RAG – Hướng dẫn triển khai hệ thống sinh nội dung tăng cường truy xuất - Chương 1

 Chương 1: Giới thiệu về Generative AI và RAG

1.1 Generative AI là gì?

Generative AI (trí tuệ nhân tạo sinh nội dung) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra nội dung mới. Nội dung này có thể ở nhiều dạng như văn bản, hình ảnh, âm nhạc và thậm chí là video. Ý tưởng cốt lõi là huấn luyện một mô hình trên tập dữ liệu khổng lồ của các nội dung đã có sẵn, sau đó sử dụng mô hình này để tạo ra những nội dung mới, tương tự về phong cách và chất lượng so với dữ liệu ban đầu.

Cơ chế hoạt động của Generative AI

Mô hình học các mẫu từ dữ liệu đầu vào và có thể tạo sinh nội dung mới bằng cách:

• Dự đoán phần tử kế tiếp: Ví dụ, từ một đoạn văn bản, mô hình dự đoán từ tiếp theo hoặc điểm ảnh tiếp theo trong ảnh.
• Lấy mẫu từ phân phối xác suất: Mô hình tạo sinh đầu ra bằng cách chọn phần tử từ phân phối xác suất các khả năng có thể.

Các kỹ thuật chủ chốt trong Generative AI

• Mạng đối kháng sinh (Generative Adversarial Networks  - GANs): Gồm hai mạng gồm bộ sinh (generator) và bộ phân biệt (discriminator). Generator tạo nội dung mới; discriminator đánh giá tính thực tế của nội dung. Quá trình cạnh tranh giúp cải thiện chất lượng đầu ra.
• Bộ tự mã biến thể (Variational Autoencoders  - VAEs): Học biểu diễn tiềm ẩn của dữ liệu và tạo nội dung mới bằng cách lấy mẫu từ không gian này.
• Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models  - LLMs): Được huấn luyện trên kho dữ liệu văn bản khổng lồ và có khả năng sinh văn bản chất lượng cao, dịch ngôn ngữ, viết nội dung sáng tạo và trả lời câu hỏi.

Ứng dụng thực tế của Generative AI

• Ngành sáng tạo: Tạo tranh, âm nhạc, thơ văn.
• Trò chơi: Tạo sinh cảnh vật – môi trường, nhân vật chân thực trong game.
• Y tế: Thiết kế thuốc mới, phân tích ảnh y học.
• Tiếp thị: Sinh nội dung quảng cáo cá nhân hóa.
• Giáo dục: Tạo hệ thống dạy học thông minh.

Sự phát triển qua các thời kỳ

• Thập niên 1950–1980:
• Chuỗi Markov: Tạo văn bản và âm nhạc dựa trên thống kê đơn giản.
• Mạng neural cổ điển: Học mẫu từ dữ liệu, chúng được áp dụng cho các tác vụ như nhận dạng hình ảnh và nhận dạng giọng nói nhưng còn đơn giản.
• 1990s–2010s:
• GANs (2014): Cách mạng hóa AI sinh nội dung.
• VAEs: Khả năng sinh ảnh, chữ viết tay thực tế.
• 2010s–nay:
• LLMs như GPT-3: Tạo sinh văn bản, thơ, mã nguồn, tóm tắt nội dung, dịch ngôn ngữ.

Ví dụ: GPT-3

GPT-3 của OpenAI là một trong những LLM hàng đầu có thể:

• Viết văn, mã lập trình, làm thơ.
• Dịch từ ngôn ngữ này qua các ngôn ngữ khác.
• Tóm tắt văn bản.
• Trả lời câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên.

1.2 Hạn chế của Generative AI truyền thống

Dù có nhiều thành tựu, các mô hình Generative AI vẫn còn những hạn chế sau:

❖ Thiếu hiểu ngữ cảnh

• Nội dung thiếu mạch lạc, đặc biệt với văn bản dài hoặc chủ đề phức tạp.
• Kết quả không nhất quán.

❖ Khó kiểm soát đầu ra

• Không dễ để kiểm soát nội dung và phong cách tạo ra.
• Kết quả có thể khó đoán, đôi khi sai lệch.

❖ Phụ thuộc dữ liệu

• Chất lượng đầu ra phụ thuộc vào chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu huấn luyện.
• Có thể tạo ra nội dung thiên vị do dữ liệu đầu vào không chính xác hoặc rỏ ràng.

❖ Chi phí tính toán cao

• Đào tạo và vận hành các mô hình lớn rất tốn tài nguyên phần cứng.

❖ Vấn đề đạo đức

• Có thể bị lạm dụng để tạo tin giả.
• Khó xác định quyền sở hữu nội dung được sinh.

1.3 Giới thiệu về Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG là kỹ thuật mới nổi kết hợp giữa LLMs và nguồn tri thức bên ngoài nhằm khắc phục hạn chế của Generative AI truyền thống.

(Sơ đồ kiến trúc RAG)

Cách RAG hoạt động:

1. Truy xuất tài liệu: Tìm kiếm thông tin phù hợp từ cơ sở dữ liệu hoặc tài nguyên bên ngoài.
2. Xử lý bằng mô hình ngôn ngữ: Sử dụng thông tin truy xuất được để tạo sinh nội dung.
3. Sinh đầu ra: Đầu ra được tạo từ sự kết hợp giữa truy xuất và mô hình ngôn ngữ.

Lợi ích của RAG:

• Độ chính xác cao hơn: Có thể kiểm chứng thông tin với cơ sở dữ liệu thực tế.
• Tăng mạch lạc và ngữ cảnh: Nhờ kết hợp dữ liệu phù hợp.
• Giảm hiện tượng "ảo tưởng": (Hallucination) – khi mô hình "bịa" ra thông tin.
• Linh hoạt hơn: Có thể dễ dàng cập nhật thông tin mới.

Ứng dụng thực tế:

• Trợ lý khách hàng: Chatbot trả lời dựa trên tài liệu hướng dẫn sản phẩm.
• Tạo nội dung: Viết bài có dẫn nguồn đáng tin cậy.
• Nghiên cứu: Tóm tắt tài liệu khoa học, phân tích nội dung đa nguồn.

Ví dụ: Chatbot dịch vụ khách hàng RAG

1. Người dùng hỏi một câu.
2. Hệ thống truy xuất các tài liệu liên quan.
3. LLM phân tích các tài liệu và câu hỏi.
4. Trả lời chi tiết, có căn cứ từ dữ liệu thực tế.

📝 Tóm tắt chương 1:

• Generative AI là lĩnh vực tạo nội dung mới từ dữ liệu.
• Các kỹ thuật chính: GANs, VAEs, LLMs.
• Hạn chế: khó kiểm soát, thiếu ngữ cảnh, chi phí cao.
• RAG khắc phục điểm yếu bằng cách truy xuất dữ liệu bên ngoài, tạo ra nội dung chính xác, giàu ngữ cảnh hơn.