Tìm kiếm tài liệu gốc là phương pháp cải thiện độ chính xác của tìm kiếm bằng cách sử dụng các đoạn nhỏ trong RAG đồng thời cải thiện chất lượng câu trả lời bằng cách chuyển tài liệu gốc lớn ban đầu khi nhập vào LLM.
Truy xuất tài liệu gốc là một phương pháp kiến trúc giúp loại bỏ sự đánh đổi giữa độ chính xác của tìm kiếm và tính đầy đủ của ngữ cảnh trong quy trình RAG. Trong RAG bình thường, tìm kiếm vectơ theo các khối nhỏ (200 đến 500 mã thông báo) cải thiện sự tương đồng về ngữ nghĩa, nhưng vấn đề là bối cảnh cần thiết để LLM tạo ra câu trả lời trở nên rời rạc. Trong phương pháp này, khi lập chỉ mục, dữ liệu được lưu trữ thành hai lớp: "khối con" và "tài liệu gốc" và trong khi tìm kiếm được thực hiện trong các khối con, tài liệu gốc sẽ được chuyển đến LLM sau khi truy xuất.
Cạm bẫy phổ biến nhất trong quá trình sản xuất vào năm 2026 là việc định cỡ tài liệu gốc không chính xác. Nếu quá lớn, nó sẽ lấn át cửa sổ ngữ cảnh và chất lượng câu trả lời sẽ thực sự kém đi và 2.000 đến 4.000 mã thông báo đang trở thành tiêu chuẩn chung trong lĩnh vực này. Nó hiệu quả nhất đối với các sổ tay hướng dẫn pháp lý, y tế và kỹ thuật có cấu trúc tài liệu rõ ràng, nhưng thường không phù hợp với cơ sở mã và nhật ký không có cấu trúc. Vì dễ triển khai với ParentDocumentRetriever và LlamaIndex của LangChain nên các trường hợp áp dụng các công cụ tìm kiếm kiến thức nội bộ mà ReviewAI theo đuổi đang tăng nhanh vào năm 2026.