RAG. Một hệ thống cho phép AI tìm kiếm tài liệu nội bộ và cơ sở dữ liệu bên ngoài trước khi đưa ra câu trả lời.
RAG (RAG) là một hệ thống trước tiên tìm kiếm các tài liệu nội bộ có liên quan và cơ sở dữ liệu bên ngoài cho một câu hỏi, chuyển nội dung đến AI và sau đó tạo ra câu trả lời. Ngăn chặn ảo giác LLM và có thể xử lý thông tin cụ thể của công ty (biên bản/hợp đồng/sổ tay, v.v.). Việc triển khai bao gồm ba bước: (1) vector hóa tài liệu và lưu nó vào DB, (2) vector hóa câu hỏi và tìm kiếm các tài liệu tương tự, và (3) đưa các kết quả tìm kiếm vào lời nhắc và chuyển nó đến LLM. Perplexity / ChatGPT Search / Notion AI, v.v. sử dụng RAG trong nội bộ. Vào năm 2026, sự kết hợp tìm kiếm kết hợp (BM25 + vector) và trình sắp xếp lại sẽ là tiêu chuẩn và chỉ riêng độ chính xác của tìm kiếm tương tự đơn giản sẽ đạt đến mức ổn định.