AI
13 - 04 - 2025
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một phương pháp phổ biến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt trong việc tăng cường khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) bằng cách truy xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu bên ngoài để tạo ra câu trả lời chính xác và cập nhật hơn. Tuy nhiên, RAG không phải là giải pháp duy nhất và hoàn hảo cho mọi tình huống. Độ phức tạp hệ thống: Việc triển khai RAG đòi hỏi xây dựng và duy trì các hệ thống truy xuất, cơ sở dữ liệu vector, và pipeline tích hợp giữa các thành phần. Điều này làm tăng độ phức tạp và chi phí vận hành. Khó khăn trong việc xử lý dữ liệu lớn: Khi làm việc với các tập dữ liệu lớn hoặc liên tục cập nhật, RAG có thể gặp khó khăn trong việc đảm bảo tính nhất quán và độ chính xác của thông tin truy xuất. Để khắc phục những hạn chế của RAG, Cache-Augmented Generation (CAG) là một phương pháp thay thế hiệu quả. CAG hoạt động bằng cách tiền xử lý và lưu trữ thông tin cần thiết trong bộ nhớ đệm, cho phép mô hình tái sử dụng thông tin này khi cần thiết mà không phải truy xuất lại từ nguồn bên ngoài. Hãy tưởng tượng bạn đang triển khai một trợ lý ảo cho nhân viên trong công ty, với mục tiêu trả lời các câu hỏi liên quan đến chính sách nội bộ như nghỉ phép, bảo hiểm, và quy trình làm việc. Trong khi đó, với CAG, trước khi triển khai, bạn tiền xử lý và lưu trữ toàn bộ thông tin cần thiết (như chính sách công ty) vào bộ nhớ đệm của mô hình. Khi nhân viên đặt câu hỏi, mô hình sử dụng thông tin đã lưu trữ để trả lời ngay lập tức, không cần truy xuất dữ liệu bên ngoài.
