Retrieval-Augmented Generation – Khi AI học cách tra cứu trước khi trả lời

Hãy tưởng tượng hai kiểu học sinh: một người nghĩ gì nói nấy, một người biết tra cứu sách rồi mới đưa ra câu trả lời. Mô hình sinh ngôn ngữ truyền thống giống học sinh thứ nhất – thông minh nhưng tự tin thái quá, đôi khi nói bừa. RAG xuất hiện và khẳng định: AI cũng cần “đi tra cứu thư viện”.

Retrieval-Augmented Generation nối mô hình sinh và hệ thống tìm kiếm. Khi người dùng hỏi câu khó, thay vì tự dự đoán tất cả, AI đi lấy tài liệu hỗ trợ, trích thông tin quan trọng rồi mới viết câu trả lời. Điều đó giúp nội dung đỡ bịa và bám sát thực tế hơn. 2021 ghi nhận những ứng dụng đầu tiên của RAG trong y tế và pháp lý, nơi một chi tiết sai có thể gây hậu quả lớn.

Điều thú vị là RAG đưa AI lại gần với cách con người suy nghĩ: chúng ta không phải lúc nào cũng nhớ mọi thứ, nhưng biết ở đâu có thứ mình cần. Một bước quan trọng trên hành trình biến AI thành trợ lý tri thức đáng tin. Nhưng giới hạn vẫn còn đó: chọn tài liệu sai nghĩa là sinh sai. RAG giống một học sinh chăm chỉ nhưng đôi khi chọn sách nhầm. Dẫu vậy, nó đặt nền cho tương lai tìm kiếm + sáng tạo hợp nhất làm một.