1. Giới thiệu về Information Retrieval (IR)
Information Retrieval là gì?
Hãy tưởng tượng bạn đang đứng trong một thư viện khổng lồ với hàng triệu quyển sách. Bạn cần tìm một quyển sách về "Trí tuệ nhân tạo", nhưng bạn không nhớ tiêu đề chính xác. Bạn sẽ làm thế nào? Nếu có một thủ thư giỏi, họ sẽ giúp bạn tìm kiếm thông tin nhanh chóng dựa trên từ khóa bạn cung cấp. Information Retrieval hoạt động giống như thủ thư đó, nhưng ở quy mô toàn cầu trên Internet.
Information Retrieval là quá trình tìm kiếm, trích xuất và xếp hạng các tài nguyên thông tin phù hợp với nhu cầu của người dùng từ một tập hợp dữ liệu lớn.
Tại sao Information Retrieval quan trọng?
2. Information Retrieval có từ khi nào?
- 1945: Vannevar Bush đề xuất ý tưởng "Memex" – nền tảng cho hệ thống tìm kiếm.
- 1960s - 1980s: Phát triển các mô hình tìm kiếm cơ bản như Boolean Model, Vector Space Model.
- 1990s: Sự ra đời của World Wide Web (WWW) thúc đẩy IR phát triển mạnh mẽ.
- 2000s - nay: Ứng dụng Machine Learning, AI, NLP vào hệ thống tìm kiếm.
3. Theo bạn tìm kiếm email – Dữ liệu có cấu trúc hay không có cấu trúc? Làm thế nào để tìm kiếm một email?
Bạn cần tìm một email quan trọng từ tháng trước. Có hai cách chính để thực hiện:
- Tìm theo người gửi hoặc tiêu đề 📩 → Dữ liệu có cấu trúc.
- Tìm kiếm theo nội dung email 📝 → Dữ liệu không có cấu trúc.
a. Tìm kiếm theo định dạng email – Dữ liệu có cấu trúc
Hãy tưởng tượng bạn đang tìm một email từ phòng tài chính gửi vào tháng 2 với tiêu đề chứa "Hóa đơn". Bạn nhập truy vấn trong Gmail:
from:finance@company.comsubject:"Hóa đơn tháng 2"
Hệ thống sẽ lọc email theo các trường có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu:
+----+------------------------------+---------------------+---------------------------+------------+
| ID | Người gửi | Người nhận | Tiêu đề | Ngày gửi |
+----+-------------------------------+---------------------+---------------------------+------------+
| 1 | finance@company.com | user@gmail.com | Hóa đơn tháng 2 | 2024-02-10 |
| 2 | billing@xyz.com | user@gmail.com | Thanh toán hóa đơn | 2024-02-12 |
+----+-------------------------------+---------------------+---------------------------+------------+
➡ Đây là dữ liệu có cấu trúc vì nó được lưu trong bảng SQL và có thể truy vấn bằng câu lệnh SQL:
SELECT * FROM emailsWHERE sender = 'finance@company.com'AND subject LIKE '%Hóa đơn tháng 2%';
b. Tìm kiếm trong nội dung email – Dữ liệu không có cấu trúc
Nhưng nếu bạn không nhớ tiêu đề hoặc người gửi, chỉ nhớ nội dung email có đoạn: "hóa đơn tháng 2 số tiền 500.000 VNĐ"? Bạn nhập truy vấn:
"hóa đơn tháng 2 số tiền 500.000 VNĐ"
Hệ thống sẽ phải quét toàn bộ nội dung email để tìm kiếm các đoạn văn bản khớp với truy vấn. Nội dung email là dữ liệu không có cấu trúc, vì không thể truy vấn trực tiếp bằng SQL mà cần dùng các công cụ như Elasticsearch hoặc NLP.
Ví dụ truy vấn Elasticsearch:
{
"query": {
"match": {
"content": "hóa đơn tháng 2 số tiền 500.000 VNĐ"
}
}
}
Kết luận
- Tìm kiếm theo tiêu đề, người gửi → Dữ liệu có cấu trúc.
- Tìm kiếm theo nội dung → Dữ liệu không có cấu trúc.
4. Ứng dụng của Information Retrieval trong AI & Web Search
Ngày nay, IR không chỉ giới hạn trong tìm kiếm văn bản mà còn được ứng dụng trong:
- Công cụ tìm kiếm web (Google, Bing, Yahoo)
- Hệ thống đề xuất (Netflix, Spotify, YouTube)
- Tìm kiếm bằng giọng nói (Siri, Alexa, Google Assistant)
- Truy xuất dữ liệu lớn trong doanh nghiệp (Enterprise Search)
5. Kết luận
Thông tin ngày càng trở nên quan trọng, và Information Retrieval chính là chìa khóa giúp con người truy cập thông tin hiệu quả hơn. Khi kết hợp với Machine Learning, NLP, AI, IR sẽ không chỉ giúp tìm kiếm nhanh hơn mà còn thông minh hơn, cá nhân hóa hơn.