Hiểu về AI, LLM, RAG và Agentic RAG trong 15 phút

Trong vài năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã bùng nổ mạnh mẽ và trở thành tâm điểm của cả thế giới công nghệ. Nhưng đi kèm với nó là hàng loạt khái niệm mới như LLM, RAG, hay Agentic RAG khiến nhiều người mới bắt đầu cảm thấy lúng túng.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ những khái niệm cơ bản này chỉ trong 15 phút – đủ để có cái nhìn tổng quan và sẵn sàng bước vào thế giới AI.

AI là gì?

AI – trí tuệ nhân tạo – không phải một điều mới mẻ. Từ lâu, con người đã mong muốn tạo ra những cỗ máy có khả năng suy nghĩ và hành động như con người.

Bản chất của AI chính là khả năng học hỏi từ dữ liệu và từ đó đưa ra quyết định hoặc hành động.

Một vài ví dụ quen thuộc:

Siri trên iPhone: trợ lý ảo nhận diện giọng nói và phản hồi bằng giọng nói.
Google Dịch: chuyển đổi ngôn ngữ chỉ trong tích tắc.
Xe tự lái Tesla: nhận diện hình ảnh, phân tích chướng ngại vật và tự động điều khiển xe an toàn.

Có thể hình dung AI giống như cơ thể con người:

Mắt → Thị giác máy tính (Computer Vision).
Tai → Nhận diện giọng nói (Speech Recognition).
Miệng → Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing).
Não → Machine Learning, đưa ra dự đoán và quyết định.
Tay chân → Robotics, thực hiện hành động thay thế con người.

OpenAI và ChatGPT

Một trong những công ty nổi bật nhất trong lĩnh vực AI là OpenAI. Được thành lập từ năm 2015, OpenAI nhanh chóng trở thành trung tâm nghiên cứu và ứng dụng AI hàng đầu.

Năm 2022, họ cho ra mắt ChatGPT – ứng dụng AI trò chuyện đã tạo nên làn sóng sử dụng toàn cầu.

Đằng sau ChatGPT chính là một công nghệ quan trọng: LLM – Large Language Model.

LLM (Large Language Model) là gì?

LLM là các mô hình ngôn ngữ lớn, được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ: văn bản, sách, bài báo, mã nguồn, v.v.

Nhờ vậy, LLM có khả năng:

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Trả lời câu hỏi, gợi ý ý tưởng, viết văn bản.
Thậm chí tạo ra đoạn hội thoại gần giống con người.

ChatGPT, Bard (Gemini), Claude hay LLaMA… tất cả đều dựa trên các mô hình LLM.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Dù mạnh mẽ, LLM vẫn có hạn chế: nó chỉ biết những gì được huấn luyện. Kiến thức có thể cũ hoặc bị “ảo tưởng” (hallucination).

RAG ra đời để giải quyết vấn đề này.

RAG = Retrieval + Generation
Nghĩa là mô hình sẽ tìm kiếm thông tin từ dữ liệu bên ngoài (retrieval) rồi kết hợp với LLM để sinh ra câu trả lời chính xác hơn (generation).

Ví dụ: thay vì hỏi ChatGPT trực tiếp, bạn có thể xây dựng một hệ thống RAG để chatbot truy xuất tài liệu nội bộ rồi trả lời, đảm bảo thông tin luôn cập nhật và đúng với dữ liệu của bạn.

Agentic RAG

Nếu RAG chỉ dừng lại ở việc tìm kiếm + trả lời, thì Agentic RAG nâng nó lên một tầm cao mới.

Agentic RAG kết hợp mô hình LLM với các Agent (tác tử AI) có khả năng:

Chủ động gọi công cụ tìm kiếm.
Lập kế hoạch nhiều bước.
Ghi nhớ thông tin (memory).
Hoàn thành tác vụ thay bạn.

Ví dụ: một Agentic RAG có thể không chỉ tìm tài liệu, mà còn lọc, phân tích, trích xuất điểm quan trọng, và đưa ra báo cáo hoàn chỉnh – gần giống như một trợ lý thông minh thực thụ.

Kết luận

Trong 15 phút, chúng ta đã cùng nhau đi qua:

AI – nền tảng mô phỏng trí thông minh con người.
LLM – mô hình ngôn ngữ lớn đứng sau ChatGPT.
RAG – kết hợp tìm kiếm với sinh văn bản để giảm ảo tưởng và tăng chính xác.
Agentic RAG – đưa AI tiến thêm một bước: từ trả lời sang hành động.

Đây mới chỉ là bước khởi đầu. Trong các bài viết và video tiếp theo, chúng ta sẽ cùng nhau thực hành: xây dựng ứng dụng AI với RAG và Agentic RAG – từ tích hợp OpenAI API đến triển khai dữ liệu vector (Qdrant, Pinecone…).

Hãy cùng chờ đón nhé!