Bạn bắt đầu nghe mọi người nói về “RAG”, “chatbot hỏi được tài liệu nội bộ”, “LLM kết hợp dữ liệu doanh nghiệp”… nhưng trong đầu vẫn đầy dấu hỏi:
- RAG là cái gì vậy? Có phải mô hình mới không?
- Khác gì so với việc ném cả đống PDF vào ChatGPT rồi hỏi?
- Mình là người mới, cần hiểu tới mức nào để làm được dự án thật?
Bài này sẽ giúp bạn nắm rõ chính xác – dễ hiểu – không lý thuyết hàn lâm.
1. RAG là gì? (Đừng nghĩ quá phức tạp)
RAG = Retrieval-Augmented Generation
→ “Sinh câu trả lời có tăng cường bởi cơ chế truy vấn thông tin”.
Nói dễ hiểu:
Thay vì LLM tự nghĩ câu trả lời dựa trên kiến thức “đã học trước đó”,
RAG cho LLM đọc thêm tài liệu của riêng bạn, rồi trả lời dựa trên tài liệu đó.
Ví dụ:
Bạn có bộ tài liệu nội bộ:
- Quy định nghỉ phép
- Policy thưởng dự án
- Tài liệu sản phẩm
- SOP của công ty
Bạn hỏi chatbot nội bộ:
“Quy định nghỉ phép năm 2025 thế nào?”
Với RAG:
- Câu hỏi được lấy embedding
- Hệ thống tìm các đoạn tài liệu liên quan
- Gửi câu hỏi + tài liệu liên quan vào LLM
- LLM trả lời dựa trên đúng tài liệu đó
📌 Kết quả: giảm bịa, trả lời nhất quán với tài liệu công ty.
2. Vì sao phải dùng RAG? Không dùng “chay” LLM được à?
LLM chỉ biết những gì nó học trong giai đoạn pre-train.
Nó không biết:
- Chính sách nội bộ của công ty
- Giá bán sản phẩm riêng
- SOP, quy định, checklist của tổ chức bạn
Nếu bạn hỏi những câu đó → LLM sẽ bịa để trả lời cho trôi.
👉 RAG chính là cách giúp LLM “biết” tài liệu riêng của bạn mà không cần retrain.
3. Bên trong một hệ thống RAG gồm những gì?
💡 Ba thành phần chính:
(1) Knowledge Base – tài liệu gốc
PDF, Word, slide, wiki nội bộ…
- Được chunking thành đoạn nhỏ
- Làm sạch & chuẩn hóa
(2) Vector Database + Retriever
Nơi diễn ra “truy vấn thông tin thông minh”.
- Mỗi đoạn tài liệu → embedding vector
- Lưu trong vector DB (FAISS, Pinecone, Chroma…)
- Khi hỏi → tìm đoạn giống câu hỏi nhất bằng similarity search
(3) LLM + Generation
- Nhận câu hỏi + đoạn tài liệu liên quan
- Sinh câu trả lời tự nhiên, bám tài liệu
📌 Công thức:
RAG = Retrieval (tìm đúng đoạn) + Generation (LLM viết câu trả lời).
4. RAG vs Fine-tuning: dùng cái nào?
Fine-tuning phù hợp khi:
- Thay đổi hành vi, phong cách, tone của model
- Dạy model về một task đặc thù: viết code, phân tích văn bản chuyên sâu…
RAG phù hợp khi:
- Dữ liệu lớn, thay đổi liên tục
- Cần chatbot hiểu tài liệu doanh nghiệp
- Không muốn retrain LLM mỗi lần tài liệu được cập nhật
👉 Quy tắc thực tế:
Dùng RAG trước cho 90% bài toán doanh nghiệp.
Fine-tuning → dùng sau khi đã hiểu bài toán và cần chuyên sâu hơn.
5. Người mới cần hiểu RAG đến mức nào?
Bạn không cần:
✘ Xây vector DB từ zero
✘ Tự viết embedding model
✘ Tự làm retriever từ scratch
Bạn chỉ cần:
✔ Hiểu pipeline RAG:
User → Retriever → LLM → Answer
✔ Làm demo nhỏ:
- Nạp PDF
- Tạo Q&A chatbot đơn giản
- Xây giao diện (Gradio/Streamlit)
✔ Biết giới hạn:
- Retrieval kém → kết quả sai
- Tài liệu bẩn → trả lời rác
- Chunk quá nhỏ / quá lớn → giảm chất lượng
6. RAG trong chương trình AIO 1 năm của AI VIET NAM
Trong AIO2026, RAG xuất hiện ở giai đoạn Generative AI & LLM khi học viên đã có nền:
- Python
- ML/DL cơ bản
- NLP & cơ chế Transformer
- Hiểu embedding, similarity
Học viên được làm các project kiểu:
- Chatbot Q&A tài liệu sản phẩm
- Retrieval cho văn bản nội bộ
- RAG + Vision (OCR tài liệu → Q&A)
- Chatbot tư vấn học AIO bằng LLM + RAG
AIO không hứa job, nhưng cam kết:
- Lộ trình rõ
- 22+ dự án thật
- Kiến thức chuẩn + mentor đồng hành
7. Lộ trình học RAG từ con số 0 (gợi ý cho Newbie)
Bước 1 – Làm nền trước
- Python
- Machine Learning cơ bản
- NLP cơ bản
Bước 2 – Hiểu LLM
- LLM là gì
- Embedding là gì
- Context window
- Prompting
Bước 3 – Dùng RAG no-code/low-code
- Dùng công cụ có sẵn để nạp PDF
- Trải nghiệm retrieval → answer
Bước 4 – Build RAG “real project”
- Chunking
- Embedding
- Vector DB (Chroma/FAISS)
- Prompt template
- Giao diện Gradio/Streamlit
Đây cũng là kiểu project portfolio cực mạnh cho người học AI.
8. FAQ – Những câu hỏi hay gặp về RAG
1. RAG có thay thế fine-tuning không?
Không.
→ RAG thêm kiến thức mới
→ Fine-tune thay đổi hành vi/model skill
2. RAG có hết hallucination không?
Không 100%.
Nhưng giảm mạnh nếu retrieval tốt và tài liệu chuẩn.
3. Có cần GPU để làm RAG?
Không.
Bạn chỉ dùng embedding + LLM API → CPU đủ.
4. Người trái ngành làm được RAG không?
Có.
Nếu có nền Python + ML cơ bản + mentor hướng dẫn.
9. Kết: RAG là “cầu nối” giữa LLM và dữ liệu của bạn
RAG giúp:
- LLM đọc được tài liệu riêng
- Giảm bịa
- Trả lời chính xác hơn
- Ứng dụng ngay trong doanh nghiệp
- Tạo project portfolio cực mạnh
Bạn chỉ cần:
- Hiểu pipeline
- Làm được một demo nhỏ
- Biết cải thiện retrieval
- Biết chuẩn hóa tài liệu
Đó là mức đủ để đi vào dự án thật, đủ để lên portfolio.
📌 Tài nguyên từ AI VIET NAM
- Lộ trình AIO 1 năm: /course
- Bài viết & tài liệu AI: /blog
- Tutorial thực hành: /tutorial
