Vector Store Trong RAG Lưu Trữ Những Gì Để Phục Vụ Bước Truy Xuất?

Mở đầu

Nhiều bạn khi tìm hiểu RAG thường gặp một thắc mắc quen thuộc: “Vector Store thực chất chứa cái gì mà mô hình có thể tìm được thông tin liên quan nhanh như vậy?”.
Câu hỏi này xuất hiện nhiều khi bắt đầu làm việc với dữ liệu văn bản, tài liệu nội bộ, hoặc khi thử xây dựng chatbot dùng kiến thức riêng.

Vector Store là gì và nó lưu trữ gì?

Trong hệ thống RAG, Vector Store là nơi lưu các biểu diễn dạng vector của dữ liệu văn bản. Đây không phải là lưu nguyên văn tài liệu, mà là lưu các điểm số hóa (embeddings) để mô hình đo được mức độ tương đồng giữa các đoạn.

Một Vector Store thường giữ ba nhóm thông tin chính:

Embedding của từng đoạn văn đã chia nhỏ
Metadata (nguồn, tiêu đề, vị trí trong tài liệu…)
Nội dung gốc của đoạn văn để trả lại cho mô hình khi truy xuất

Embedding chính là phần quan trọng nhất. Nó là dạng biểu diễn số học giúp mô hình hiểu ngữ nghĩa. Kiến thức về embedding thường xuất hiện trong khu vực NLP và học sâu (liên quan các nội dung như Tokenization & Embedding trong nhóm kiến thức NLP của module 10).

Ví dụ thực tế

Giả sử bạn có một tài liệu 50 trang mô tả hướng dẫn sử dụng một sản phẩm. Khi đưa vào RAG:

Tài liệu được cắt thành nhiều “chunk” nhỏ
Mỗi chunk được chuyển thành embedding
Vector Store sẽ lưu embedding + metadata + nội dung chunk
Khi người dùng hỏi: “Cách thiết lập bước đầu tiên?”, hệ thống sẽ tìm các embedding gần nhất trong không gian vector và trả lại đúng đoạn mô tả thao tác thiết lập.

Góc nhìn dự án AI/ML

Trong môi trường dự án, việc Vector Store lưu embedding giúp:

Tối ưu truy vấn khi dữ liệu lớn
Giảm chi phí tính toán so với việc duyệt toàn bộ tài liệu
Dễ tích hợp vào pipeline RAG (liên hệ đến các khái niệm cơ bản của MLOps trong nhiều module)
Giữ cấu trúc linh hoạt để cập nhật dữ liệu mới mà không cần huấn luyện lại mô hình

Các đội phát triển thường kết hợp kỹ năng Python, NumPy, kỹ thuật xử lý dữ liệu (thuộc nhóm kiến thức ở module 1–3) để chuẩn bị dữ liệu trước khi đưa vào Vector Store.

Lời khuyên cho người bắt đầu

Bạn có thể thử với một tài liệu nhỏ, chia thành vài đoạn, lấy embedding và lưu vào Vector Store đơn giản để thấy rõ cách truy xuất diễn ra.
Thử nghiệm thêm sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách các mô hình tìm kiếm theo ngữ nghĩa.

Hỏi đáp nhanh về Vector Store trong RAG

1. Vector Store có lưu nội dung gốc không?
Có, để trả lại cho mô hình trong bước trộn dữ liệu.

2. Vector Store có thay mô hình ngôn ngữ không?
Không, nó chỉ hỗ trợ phần truy xuất.

3. Vector Store có cần huấn luyện không?
Không, chỉ lưu embedding và metadata.

4. Vector Store có thể cập nhật dữ liệu mới không?
Có, tùy thuộc vào từng hệ quản trị vector.

FAQ về AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.