Trong bài toán RAG, kỹ thuật Hypothetical Question Retriever (HQR) đã nổi lên như một giải pháp tiên tiến nhằm cải thiện khả năng tìm kiếm và sinh văn bản của các hệ thống AI. Bài viết này sẽ khám phá HQR, từ cơ chế hoạt động đến các ứng dụng tiềm năng trong thực tế.

Hiểu Về RAG và Vai Trò Của HQR

Retrieval-Augmented Generation - RAG là một phương pháp kết hợp giữa truy xuất thông tin (retrieval) và mô hình sinh ngôn ngữ (generation) để tạo ra các câu trả lời chính xác và ngữ cảnh hóa tốt hơn. Tuy nhiên, hạn chế của các phương pháp truy xuất truyền thống là khả năng định hình câu hỏi hoặc truy vấn không tối ưu, dẫn đến việc truy xuất thông tin không chính xác hoặc không đầy đủ. Hypothetical Question Retriever (HQR) xuất hiện để giải quyết vấn đề này. Thay vì chỉ dựa vào câu hỏi do người dùng cung cấp, HQR tạo ra các câu hỏi giả định (hypothetical questions) nhằm mở rộng phạm vi tìm kiếm thông tin, từ đó cải thiện hiệu suất truy xuất. Những câu hỏi giả định này được sinh ra dựa trên ngữ cảnh hiện tại và kiến thức nền của mô hình.

Hình dưới đây minh họa cách HQR hoạt động. Mô hình bắt đầu từ việc sinh các câu hỏi giả định từ một đoạn văn bản (chunk text), sau đó tìm kiếm thông tin dựa trên các câu hỏi đó để cung cấp kết quả tốt nhất:

Hình 1. Cách HQR hoạt động. Nguồn ảnh: https://www.epsilla.com/blogs/demystifying-rag-empowered-chat-agents-aligning-question-and-document-embedding-spaces-with-hypothetical-questions 

Biểu đồ mô phỏng không gian vector nơi các câu hỏi giả định (vòng tròn cam) được tạo ra từ một truy vấn gốc (điểm đỏ). Những câu hỏi này mở rộng phạm vi tìm kiếm, giúp truy xuất thêm thông tin liên quan. Các câu hỏi giả định sau khi được biểu diễn vector sẽ truy xuất thông tin từ các tài liệu liên quan (các điểm màu xanh).

Cách Hoạt Động Của HQR

HQR hoạt động qua các bước chính sau:

- Phân Tích Câu Hỏi Ban Đầu: Hệ thống phân tích câu hỏi hoặc truy vấn gốc để hiểu ý định và ngữ cảnh.

- Sinh Câu Hỏi Giả Định: Dựa trên phân tích ban đầu, HQR tạo ra một tập hợp các câu hỏi giả định có liên quan. Những câu hỏi này có thể mở rộng hoặc làm rõ ý nghĩa của truy vấn gốc.

Ví dụ

Giả sử chúng ta có một đoạn văn bản (chunk text):

"Mô hình học sâu gần đây đã đạt được những bước tiến lớn trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm cả khả năng sinh văn bản và dự đoán ngôn ngữ trong các tình huống ngôn ngữ phức tạp. Tuy nhiên, một thách thức quan trọng là tìm kiếm và tổng hợp thông tin nhanh chóng trong các tài liệu khoa học khổng lồ."

Từ đoạn văn bản này, HQR có thể sinh ra các câu hỏi giả định như sau:

1. 1. "Những tiến bộ chính trong mô hình học sâu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?"

   2. "Các tình huống ngôn ngữ phức tạp được giải quyết như thế nào trong các mô hình hiện tại?"

   3. "Thách thức nào xuất hiện khi tìm kiếm và tổng hợp thông tin từ tài liệu khoa học lớn?"

Những câu hỏi này giúp mở rộng ngữ cảnh, đảm bảo hệ thống truy xuất được nhiều thông tin liên quan hơn để cung cấp câu trả lời đầy đủ.

Hình 2. Ví dụ về các câu hỏi giả định

- Truy Xuất Dữ Liệu: Tập hợp các câu hỏi giả định được sử dụng để tìm kiếm thông tin từ cơ sở dữ liệu hoặc tài liệu.

- Tổng Hợp Kết Quả: Các thông tin được truy xuất từ nhiều câu hỏi giả định sẽ được tổng hợp và sử dụng để sinh ra câu trả lời cuối cùng thông qua mô hình RAG.

Lợi Ích Của HQR

1. Tăng Độ Chính Xác: Việc mở rộng phạm vi truy vấn bằng các câu hỏi giả định giúp hệ thống thu thập thông tin đầy đủ và chính xác hơn.
2. Tăng Khả Năng Hiểu Ngữ Cảnh: HQR cải thiện khả năng xử lý các câu hỏi phức tạp, đặc biệt là các câu hỏi yêu cầu hiểu ngữ cảnh sâu sắc.
3. Tương Tác Người Dùng Tốt Hơn: Bằng cách giảm thiểu yêu cầu người dùng phải cung cấp câu hỏi hoàn chỉnh, HQR làm cho hệ thống thân thiện hơn và dễ sử dụng.

Dù mang lại nhiều lợi ích, HQR vẫn đối mặt với một số thách thức như:

- Chất Lượng Câu Hỏi Giả Định: Nếu các câu hỏi giả định không phù hợp, chúng có thể làm giảm chất lượng thông tin truy xuất.

- Tài Nguyên Tính Toán: Việc sinh câu hỏi và truy xuất nhiều lần đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn.