Trang bị Memory cho RAG bằng Vector Database với Qdrant

Trong phần trước, chúng ta đã cùng nhau xây dựng một ứng dụng .NET đơn giản và tích hợp với OpenAI API để tạo ra những phản hồi từ mô hình Chat Completion. Ở phần tiếp theo này, chúng ta sẽ tiến thêm một bước quan trọng: trang bị bộ nhớ (Memory) cho RAG bằng cách sử dụng Vector Database Qdrant.

1. Vì sao RAG cần bộ nhớ?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) là kỹ thuật kết hợp giữa mô hình ngôn ngữ (LLM) và nguồn dữ liệu bên ngoài. Bản thân LLM đã có khả năng suy luận và sinh văn bản mạnh mẽ, nhưng nó không thể biết tất cả hoặc thường xuyên bị giới hạn bởi thời điểm dữ liệu được huấn luyện.

Vì vậy, để một hệ thống AI trở nên thông minh và hữu ích hơn, chúng ta cần trang bị cho nó một bộ nhớ dài hạn. Bộ nhớ này chính là nơi AI có thể “tra cứu” khi gặp câu hỏi vượt ngoài khả năng của LLM. Và giải pháp phổ biến hiện nay là Vector Database.

2. Ôn tập về Agent và các thành phần cơ bản

Trước khi đi sâu hơn, hãy nhìn lại cấu trúc của một AI Agent:

Prompt Template: Là những mẫu lệnh, lời nhắc (user/system messages) để hướng dẫn Agent cách hành xử.
LLM (Large Language Model): Đóng vai trò như “bộ não”, biết suy luận, lập kế hoạch, đưa quyết định.
Tools: Các công cụ mà Agent có thể sử dụng, ví dụ Web Search, Excel, PowerPoint…
Memory: Bộ nhớ, nơi lưu trữ và truy xuất thông tin khi cần thiết.

Trong đó, Memory chính là nhân tố giúp Agent duy trì ngữ cảnh, nhớ lại thông tin cũ, và phản hồi chính xác hơn.

3. Vector Database là gì?

Để hiểu Vector Database, chúng ta cần nắm khái niệm về Vector trong AI:

Vector là một mảng các số thực nhiều chiều (dimension).
Khi chúng ta đưa một đoạn văn bản (text) vào mô hình embedding, đoạn văn bản này sẽ được chuyển thành vector.
Tương tự, một câu hỏi (query) cũng được chuyển thành vector.

Khi tìm kiếm, Vector Database sẽ tính toán độ gần nhau trong không gian nhiều chiều (gọi là similarity). Vector nào càng gần thì ý nghĩa càng giống. Đây chính là nguyên lý của tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search).

Ví dụ:

“Con mèo đang ngủ” và “Một chú mèo đang nằm nghỉ” sẽ có vector gần nhau.
“Con mèo đang ngủ” và “Xe ô tô màu đỏ” sẽ có vector cách rất xa.

4. Quy trình hoạt động của Memory trong RAG

Một hệ thống RAG với Vector Database sẽ làm việc theo 3 bước chính:

Bước 1: Nạp dữ liệu (Ingestion)

Tài liệu, văn bản, file… được đưa vào mô hình embedding để chuyển thành vector.
Vector được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu (ở đây là Qdrant).

Bước 2: Truy vấn (Query)

Khi người dùng đặt câu hỏi, câu hỏi đó cũng được embedding thành vector.
Vector này sẽ được so sánh trong Qdrant để tìm ra những đoạn dữ liệu “gần nhất” (tương tự nhất).

Bước 3: Phản hồi (LLM + Context)

Các kết quả tìm được sẽ được ghép thêm vào prompt.
LLM sử dụng prompt kèm theo context này để trả về câu trả lời chính xác và cập nhật hơn.

5. Giới thiệu Qdrant

Qdrant là một trong những Vector Database phổ biến và mạnh mẽ nhất hiện nay. Một số điểm nổi bật:

Hiệu quả trong tìm kiếm ngữ nghĩa: trả về kết quả chính xác, nhanh chóng.
Dễ tích hợp với các mô hình embedding khác nhau.
Mở rộng linh hoạt: phù hợp cho cả ứng dụng nhỏ và hệ thống quy mô lớn.

Trong pipeline RAG, Qdrant đóng vai trò như trái tim của Memory, nơi toàn bộ dữ liệu được lưu trữ và truy vấn.

6. Coding vs No-code: Lựa chọn nào phù hợp?

Cách Coding (như .NET):
- Phức tạp hơn, cần nhiều kỹ thuật.
- Ưu điểm: Linh hoạt, xử lý được những bài toán phức tạp và logic cao.
Cách No-code / Low-code (như n8n):
- Dễ dùng, triển khai nhanh chóng.
- Hạn chế: Ít khả năng tùy biến, khó đáp ứng các yêu cầu đặc thù.

Tùy nhu cầu mà bạn chọn con đường phù hợp: nếu muốn xây dựng ứng dụng thử nghiệm nhanh, có thể chọn No-code; nếu hướng đến sản phẩm lâu dài, bền vững, nên chọn Coding.

7. Kết luận

Qua bài viết này, chúng ta đã cùng tìm hiểu:

Vì sao RAG cần bộ nhớ (Memory).
Cách Vector Database hoạt động để tìm kiếm ngữ nghĩa.
Quy trình nạp dữ liệu – truy vấn – phản hồi trong RAG.
Ưu điểm của Qdrant và cách tích hợp trong hệ thống.

Có thể nói, Memory chính là “trí nhớ dài hạn” giúp AI Agent trở nên thực sự hữu ích. Ở phần tiếp theo của series, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào cách triển khai chi tiết Qdrant, từ cài đặt, nạp dữ liệu, cho đến việc thực hiện truy vấn thực tế.