Mở Rộng Truy Vấn

Mở rộng truy vấn giúp làm phong phú truy vấn của người dùng bằng cách bổ sung thuật ngữ hoặc ngữ cảnh, cải thiện việc truy xuất tài liệu để có câu trả lời chính xác. Trong hệ thống RAG, kỹ thuật này tăng thu hồi và độ liên quan, giúp chatbot và AI cung cấp đáp án chuẩn xác bằng cách xử lý hiệu quả các truy vấn mơ hồ hoặc có từ đồng nghĩa.

Mở rộng truy vấn là quá trình nâng cao truy vấn gốc của người dùng bằng cách thêm các thuật ngữ hoặc ngữ cảnh bổ sung trước khi gửi đến cơ chế truy xuất. Việc bổ sung này giúp truy xuất được nhiều tài liệu hoặc thông tin liên quan hơn, từ đó tạo ra phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh. Nếu tài liệu được tìm kiếm bằng các truy vấn thay thế và sau đó được xếp hạng lại, quá trình RAG sẽ cho kết quả tài liệu trong cửa sổ ngữ cảnh prompt chính xác hơn nhiều.

Tạo Sinh Tăng Cường Truy Xuất (RAG) Là Gì?

Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) là kiến trúc AI kết hợp cơ chế truy xuất với mô hình sinh để tạo ra phản hồi chính xác và phù hợp ngữ cảnh hơn. Trong hệ thống RAG, thành phần truy xuất sẽ lấy về các tài liệu hoặc đoạn dữ liệu phù hợp từ kho tri thức dựa trên truy vấn của người dùng. Sau đó, mô hình sinh (thường là Mô hình Ngôn ngữ Lớn - LLM) sử dụng thông tin truy xuất này để tạo ra phản hồi đầy đủ, logic.

Vai Trò Của Mở Rộng Truy Vấn Trong Hệ Thống RAG

Nâng Cao Hiệu Suất Truy Xuất

Trong hệ thống RAG, chất lượng phản hồi phụ thuộc nhiều vào độ liên quan của tài liệu truy xuất được. Nếu thành phần truy xuất không lấy được thông tin trọng yếu, mô hình sinh có thể tạo ra câu trả lời kém chính xác hoặc không liên quan. Mở rộng truy vấn giải quyết thách thức này bằng cách cải thiện truy vấn ban đầu, tăng khả năng lấy về đủ tài liệu liên quan.

Tăng Độ Thu Hồi

Bằng cách mở rộng truy vấn gốc với các thuật ngữ liên quan, từ đồng nghĩa hoặc cách diễn đạt lại, mở rộng truy vấn giúp mở rộng phạm vi tìm kiếm. Điều này tăng độ thu hồi của hệ thống truy xuất, nghĩa là lấy được tỷ lệ cao hơn các tài liệu phù hợp từ kho tri thức. Độ thu hồi cao hơn dẫn đến ngữ cảnh đầy đủ hơn cho mô hình sinh, nâng cao chất lượng đầu ra tổng thể của hệ thống RAG.

Mở Rộng Truy Vấn Được Sử Dụng Trong Hệ Thống RAG Như Thế Nào?

Các Bước Trong Quá Trình Mở Rộng Truy Vấn

1. Nhận Truy Vấn Người Dùng: Quá trình bắt đầu với truy vấn gốc của người dùng, vốn có thể chưa đủ thông tin, mơ hồ hoặc dùng thuật ngữ không trùng với tài liệu trong kho tri thức.
2. Tạo Truy Vấn Mở Rộng: Hệ thống tạo ra thêm các truy vấn có ý nghĩa tương tự truy vấn gốc, có thể sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm tận dụng các LLM.
3. Truy Xuất Tài Liệu: Mỗi truy vấn mở rộng sẽ được dùng để truy xuất tài liệu từ kho tri thức, tạo ra tập hợp tài liệu đa dạng và nhiều khả năng liên quan.
4. Tổng Hợp Kết Quả: Các tài liệu truy xuất được tổng hợp lại, loại bỏ trùng lặp và xếp hạng theo độ liên quan.
5. Sinh Phản Hồi: Mô hình sinh sử dụng tập hợp tài liệu này để tạo ra câu trả lời cuối cùng cho truy vấn của người dùng.

Các Kỹ Thuật Mở Rộng Truy Vấn

1. Sử Dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)

Các LLM như GPT-4 có thể tạo ra các truy vấn diễn đạt lại hoặc đồng nghĩa với truy vấn gốc. Nhờ hiểu được ngữ cảnh và sắc thái ngôn ngữ, LLM có thể sinh ra các truy vấn mở rộng chất lượng cao, bao quát nhiều cách hỏi khác nhau.

Ví dụ:

• Truy vấn gốc: “Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu”
• Truy vấn mở rộng do LLM tạo ra:
  • “Tác động của hiện tượng nóng lên toàn cầu”
  • “Hệ quả của biến đổi môi trường”
  • “Biến động khí hậu và ảnh hưởng của nó”

2. Tạo Câu Trả Lời Giả Định

Ở phương pháp này, hệ thống sử dụng LLM để sinh ra một câu trả lời giả định cho truy vấn của người dùng. Câu trả lời này được thêm vào truy vấn gốc để bổ sung ngữ cảnh khi truy xuất.

Quy trình:

• Sinh câu trả lời giả định cho truy vấn.
• Kết hợp truy vấn gốc với câu trả lời giả định.
• Sử dụng văn bản kết hợp này làm truy vấn cho truy xuất.

Ví dụ:

• Truy vấn gốc: “Những yếu tố nào góp phần tăng doanh thu?”
• Câu trả lời giả định sinh ra:
  • “Doanh thu của công ty tăng nhờ các chiến dịch marketing thành công, đa dạng hóa sản phẩm và mở rộng thị trường mới.”
• Truy vấn kết hợp:
  • “Những yếu tố nào góp phần tăng doanh thu? Doanh thu của công ty tăng nhờ các chiến dịch marketing thành công, đa dạng hóa sản phẩm và mở rộng thị trường mới.”

3. Phương Pháp Đa Truy Vấn

Phương pháp này tạo nhiều truy vấn thay thế, mỗi truy vấn thể hiện một cách diễn đạt hoặc khía cạnh khác nhau của truy vấn gốc. Mỗi truy vấn được dùng độc lập để truy xuất tài liệu.

Quy trình:

• Sinh nhiều truy vấn tương tự bằng LLM.
• Truy xuất tài liệu cho từng truy vấn riêng biệt.
• Kết hợp và xếp hạng các tài liệu truy xuất được.

Ví dụ:

• Truy vấn gốc: “Động lực chính giúp công ty phát triển”
• Truy vấn mở rộng:
  • “Các yếu tố chủ yếu giúp doanh nghiệp mở rộng”
  • “Nguyên nhân nào dẫn tới tăng trưởng hiệu quả của công ty?”
  • “Những yếu tố nổi bật thúc đẩy sự phát triển tổ chức”

Ví Dụ Và Ứng Dụng Thực Tiễn

Nghiên Cứu Tình Huống: Nâng Cao RAG Phân Tích Báo Cáo Thường Niên

Kịch bản:
Một hệ thống AI được thiết kế để trả lời câu hỏi dựa trên báo cáo thường niên của công ty. Người dùng hỏi: “Có sự thay đổi lớn nào trong ban lãnh đạo không?”

Triển khai:

1. Tạo câu trả lời giả định:
   • Hệ thống sinh ra câu trả lời giả định: “Ban lãnh đạo gần như không có thay đổi, đảm bảo sự ổn định và liên tục cho các sáng kiến chiến lược.”
2. Mở rộng truy vấn:
   • Câu trả lời giả định được kết hợp với truy vấn gốc để thành truy vấn mở rộng.
3. Truy xuất:
   • Truy vấn mở rộng được dùng để truy xuất các phần trong báo cáo thường niên nói về biến động nhân sự lãnh đạo.
4. Sinh phản hồi:
   • AI tạo ra câu trả lời chính xác dựa trên thông tin truy xuất.

Lợi ích:
Bằng cách bổ sung ngữ cảnh qua câu trả lời giả định, hệ thống truy xuất được thông tin có thể bị bỏ lỡ nếu chỉ dùng truy vấn gốc.

Nghiên Cứu Tình Huống: Nâng Cao Tìm Kiếm Trong Chatbot Hỗ Trợ Khách Hàng

Kịch bản:
Một chatbot hỗ trợ khách hàng giúp người dùng xử lý sự cố. Người dùng nhập: “Mạng nhà tôi chậm.”

Triển khai:

1. Mở rộng truy vấn bằng LLM:
   • Sinh truy vấn mở rộng:
     • “Tốc độ internet bị giảm”
     • “Kết nối băng thông rộng chậm”
     • “Sự cố độ trễ internet”
2. Truy xuất:
   • Mỗi truy vấn sẽ lấy về các bài viết hỗ trợ và hướng dẫn khắc phục liên quan đến tốc độ internet chậm.
3. Sinh phản hồi:
   • Chatbot tổng hợp thông tin truy xuất được, hướng dẫn người dùng từng bước giải quyết.

Lợi ích:
Chatbot bao quát được nhiều vấn đề và giải pháp hơn, tăng khả năng giải quyết sự cố của người dùng nhanh chóng.

Nghiên Cứu Tình Huống: Hỗ Trợ Nghiên Cứu Khoa Học

Kịch bản:
Sinh viên dùng trợ lý AI để tìm tài liệu về chủ đề: “Ảnh hưởng của thiếu ngủ tới chức năng nhận thức.”

Triển khai:

1. Sinh đa truy vấn:
   • Tạo các truy vấn tương tự:
     • “Thiếu ngủ ảnh hưởng đến năng lực tư duy như thế nào?”
     • “Suy giảm nhận thức do mất ngủ”
     • “Thiếu ngủ và hiệu suất tinh thần”
2. Truy xuất:
   • Truy xuất các bài báo, nghiên cứu cho từng truy vấn.
3. Tổng hợp và xếp hạng:
   • Kết hợp kết quả, ưu tiên các nghiên cứu mới và liên quan nhất.
4. Sinh phản hồi:
   • AI tóm tắt phát hiện chính và đề xuất các bài báo trọng điểm nên đọc.

Lợi ích:
Sinh viên nhận được thông tin toàn diện, bao quát nhiều khía cạnh của chủ đề, hỗ trợ nghiên cứu sâu rộng hơn.

Lợi Ích Của Mở Rộng Truy Vấn Trong Hệ Thống RAG

• Tăng Độ Thu Hồi: Truy xuất được nhiều tài liệu liên quan hơn, cung cấp ngữ cảnh tốt hơn cho việc sinh phản hồi chính xác.
• Xử Lý Truy Vấn Mơ Hồ: Giải quyết vấn đề truy vấn ngắn, không rõ ràng bằng cách bổ sung ngữ cảnh.
• Nhận Diện Từ Đồng Nghĩa: Lấy được tài liệu chứa từ đồng nghĩa hoặc thuật ngữ liên quan không xuất hiện trong truy vấn gốc.
• Nâng Cao Trải Nghiệm Người Dùng: Người dùng nhận được phản hồi chính xác, giàu thông tin mà không cần tự chỉnh truy vấn.

Thách Thức Và Cân Nhắc

Mở Rộng Quá Mức

Thêm quá nhiều truy vấn mở rộng có thể dẫn đến việc truy xuất tài liệu không liên quan, giảm độ chính xác.

Cách khắc phục:

• Kiểm soát số lượng sinh truy vấn: Giới hạn số truy vấn mở rộng.
• Lọc theo độ liên quan: Dùng cơ chế chấm điểm để ưu tiên các truy vấn mở rộng phù hợp nhất.

Mơ Hồ Và Đa Nghĩa

Từ ngữ đa nghĩa có thể dẫn đến truy vấn mở rộng không phù hợp.

Cách khắc phục:

• Mở rộng có tính đến ngữ cảnh: Dùng LLM để xét đến ngữ cảnh truy vấn.
• Kỹ thuật phân biệt nghĩa: Áp dụng thuật toán nhận diện nghĩa dựa vào ngữ cảnh truy vấn.

Tài Nguyên Tính Toán

Việc sinh và xử lý nhiều truy vấn mở rộng đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn.

Cách khắc phục:

• Mô hình tối ưu: Sử dụng LLM và hệ truy xuất được tối ưu hóa.
• Cơ chế lưu đệm: Lưu lại các truy vấn và mở rộng thường gặp để giảm tải tính toán.

Tích Hợp Với Hệ Thống Truy Xuất

Đảm bảo truy vấn mở rộng hoạt động hiệu quả với thuật toán truy xuất hiện tại.

Cách khắc phục:

• Điều chỉnh cơ chế chấm điểm: Tùy biến thuật toán tính điểm khi có truy vấn mở rộng.
• Tiếp cận lai ghép: Kết hợp truy xuất dựa trên từ khóa và ngữ nghĩa.

Kỹ Thuật Mở Rộng Truy Vấn Hiệu Quả

Gán Trọng Số Thuật Ngữ

Gán trọng số cho các thuật ngữ trong truy vấn mở rộng để phản ánh mức độ quan trọng của chúng.

• TF-IDF (Tần suất thuật ngữ – Tần suất tài liệu ngược): Đo mức độ quan trọng của một từ trong một tài liệu so với toàn bộ tập văn bản.
• BM25 Scoring: Hàm xếp hạng được các công cụ tìm kiếm dùng để ước lượng độ liên quan của tài liệu.
• Trọng số tùy chỉnh: Điều chỉnh trọng số dựa trên mức độ liên quan của từ mở rộng.

Xếp Hạng Lại Tài Liệu Truy Xuất

Sau truy xuất, xếp hạng lại tài liệu để ưu tiên kết quả liên quan nhất.

• Cross-Encoder: Dùng mô hình đánh giá mức độ liên quan của từng cặp truy vấn-tài liệu.
• Mô hình xếp hạng lại (như ColBERT, FlashRank): Các mô hình chuyên biệt cung cấp xếp hạng lại hiệu quả và chính xác.

Ví dụ:

Sử dụng Cross-Encoder sau truy xuất để chấm điểm và xếp lại tài liệu theo mức độ liên quan với truy vấn gốc.

Tận Dụng Phản Hồi Người Dùng

Kết hợp hành vi tương tác của người dùng để cải thiện mở rộng truy vấn.

• Phản hồi ngầm: Phân tích hành vi người dùng như nhấp chuột, thời gian đọc tài liệu.
• Phản hồi tường minh: Cho phép người dùng chỉnh sửa truy vấn hoặc chọn kết quả mong muốn.

Liên Kết Với AI, Tự Động Hóa AI Và Chatbot

Mở Rộng Truy Vấn Dựa Trên AI

Sử dụng AI và LLM để mở rộng truy vấn tận dụng khả năng hiểu ngôn ngữ nâng cao nhằm cải thiện truy xuất. Điều này giúp hệ thống AI, bao gồm chatbot và trợ lý ảo, cung cấp phản hồi chính xác và phù hợp hơn với ngữ cảnh.

Tự Động Hóa Trong Truy Xuất Thông Tin

Tự động hóa quá trình mở rộng truy vấn giúp người dùng không phải tạo truy vấn chính xác thủ công. Tự động hóa AI xử lý toàn bộ phức tạp phía sau, tăng hiệu quả cho hệ thống truy xuất thông tin.

Tăng Cường Tương Tác Chatbot

Chatbot hưởng lợi từ mở rộng truy vấn bằng cách hiểu ý định người dùng tốt hơn, đặc biệt khi người dùng dùng ngôn ngữ đời thường hoặc câu không hoàn chỉnh. Điều này dẫn đến tương tác hài lòng hơn và giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.

Ví dụ:

Chatbot hỗ trợ kỹ thuật có thể hiểu truy vấn mơ hồ như “Ứng dụng của tôi không hoạt động” bằng cách mở rộng nó thành “ứng dụng bị treo”, “phần mềm không phản hồi”, và “thông báo lỗi ứng dụng”, giúp giải quyết vấn đề nhanh hơn.

Nghiên Cứu Về Mở Rộng Truy Vấn Cho RAG

1. Cải thiện truy xuất cho Hỏi đáp dựa trên RAG trong các mô hình LLM trên tài liệu tài chính
   Bài báo này đánh giá hiệu quả của các LLM được tăng cường bởi RAG, đặc biệt trong bối cảnh tài liệu tài chính. Nghiên cứu chỉ ra rằng, sự thiếu chính xác trong phản hồi của LLM thường xuất phát từ việc truy xuất đoạn văn bản chưa tối ưu hơn là do bản thân LLM. Nghiên cứu đề xuất cải tiến quy trình RAG, bao gồm kỹ thuật chia nhỏ văn bản, mở rộng truy vấn, bổ sung siêu dữ liệu và thuật toán xếp hạng lại. Những phương pháp này giúp tinh chỉnh truy xuất văn bản, từ đó nâng cao hiệu suất LLM trong việc sinh phản hồi chính xác. Đọc thêm

2. Nâng cao truy xuất và quản lý truy xuất: Bốn mô-đun phối hợp cho chất lượng và hiệu quả tốt hơn trong hệ thống RAG
   Bài báo này giới thiệu cách tiếp cận theo mô-đun để nâng cao hệ thống RAG, tập trung vào mô-đun Query Rewriter, tạo truy vấn thân thiện với tìm kiếm nhằm cải thiện truy xuất tri thức. Nghiên cứu giải quyết các vấn đề về “bình nguyên thông tin” và tính mơ hồ trong truy vấn bằng cách sinh nhiều truy vấn khác nhau. Ngoài ra, Knowledge Filter và Memory Knowledge Reservoir được đề xuất để quản lý tri thức không liên quan và tối ưu hóa tài nguyên. Những cải tiến này nhằm tăng chất lượng và hiệu quả phản hồi trong hệ thống RAG, đã được kiểm nghiệm qua các bộ dữ liệu hỏi đáp. Truy cập mã nguồn và chi tiết

3. MultiHop-RAG: Đánh giá chuẩn cho Tạo Sinh Tăng Cường Truy Xuất với Truy Vấn Đa Bước
   Nghiên cứu này chỉ ra những thách thức của hệ thống RAG hiện tại khi xử lý truy vấn đa bước, vốn đòi hỏi suy luận dựa trên nhiều bằng chứng khác nhau. Bài báo giới thiệu bộ dữ liệu mới chuyên dùng để đánh giá hệ thống RAG với loại truy vấn này, nhằm nâng cao năng lực của RAG trong các ứng dụng thực tế. Bài viết cũng thảo luận các tiến bộ cần thiết để RAG có thể xử lý hiệu quả cấu trúc truy vấn phức tạp và thúc đẩy ứng dụng LLM trong thực tiễn.