Bài 1: Tại Sao RAG Lại Là Tương Lai Của Ứng Dụng AI?

1. Vấn đề của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Mặc dù các mô hình như GPT-4 hay Gemini vô cùng thông minh, chúng vẫn gặp phải hai nhược điểm cốt tử:

1. Ảo giác (Hallucination): Tự bịa đặt thông tin khi không có dữ liệu chắc chắn.
2. Dữ liệu tĩnh: Không có kiến thức về dữ liệu nội bộ riêng tư hoặc thông tin mới cập nhật theo thời gian thực.

2. Giải pháp mang tên RAG

RAG giải quyết vấn đề này bằng cách tra cứu các đoạn tài liệu chính xác nhất từ cơ sở dữ liệu (Database/Vector DB) rồi cung cấp làm ngữ cảnh cho mô hình trả lời.

RAG = Retrieval (Tra cứu) + Augmentation (Bổ sung ngữ cảnh) + Generation (Sinh câu trả lời).

Trong bài học tiếp theo, chúng ta sẽ bắt tay vào thiết lập môi trường và cấu trúc thư mục backend.