Agentic RAG là gì?
Agentic RAG là một phương pháp kết hợp giữa Retrieval-Augmented Generation (RAG) và các AI Agents, nhằm nâng cao khả năng tạo nội dung và ra quyết định trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Khác với RAG truyền thống – vốn sử dụng chiến lược truy xuất cố định để bổ sung thông tin từ nguồn bên ngoài cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – Agentic RAG cho phép hệ thống chủ động lựa chọn thông tin phù hợp, ưu tiên dữ liệu liên quan, và điều chỉnh chiến lược truy xuất linh hoạt theo ngữ cảnh hoặc mục tiêu cụ thể trong thời gian thực.
Agentic RAG mở ra tiềm năng mới cho các ứng dụng AI yêu cầu cả khả năng truy xuất thông tin chính xác và ra quyết định phức tạp. Bằng cách kết hợp sức mạnh của RAG và AI Agents, Agentic RAG không chỉ nâng cao chất lượng thông tin được truy xuất mà còn tối ưu hóa cách thức sử dụng thông tin đó trong quá trình tạo nội dung.
Cơ chế hoạt động của Agentic RAG
Không giống như hệ thống RAG truyền thống – vốn tách biệt rõ ràng giữa Retriever và Generator – Agentic RAG tích hợp một hoặc nhiều AI Agents trong kiến trúc đa tác tử (multi-agent framework), cho phép các agent phối hợp để xử lý các truy vấn phức tạp một cách hiệu quả và thông minh hơn.
Phân công và chuyên môn hóa qua các AI Agent Trong một hệ thống Agentic RAG, các AI Agents có thể đảm nhận những nhiệm vụ khác nhau, mỗi agent chuyên xử lý một loại nguồn dữ liệu hoặc một bước trong pipeline. Ví dụ, một agent có thể chuyên tìm kiếm từ cơ sở dữ liệu ngoài (external databases), trong khi một agent khác tìm thông tin từ email, web hoặc kho nội bộ. Sự chuyên môn hóa này giúp tăng độ chính xác và hiệu quả của hệ thống.
Các loại AI Agent trong Agentic RAG
1. Routing Agents
Các agent định tuyến này chịu trách nhiệm xác định nguồn dữ liệu và công cụ phù hợp để xử lý truy vấn người dùng. Trong hệ thống RAG đơn tác tử, routing agent sẽ quyết định nguồn truy xuất phù hợp nhất và chọn pipeline tối ưu để tạo phản hồi.
2. Query Planning Agents
Đóng vai trò như người điều phối, các agent này chia truy vấn phức tạp thành các bước nhỏ hơn và phân phối cho các agent khác xử lý. Sau đó, chúng tổng hợp các kết quả thu được để tạo ra phản hồi hoàn chỉnh. Cơ chế này – còn gọi là AI orchestration – đặc biệt hiệu quả với các truy vấn đa chiều hoặc có logic phân nhánh.
3. ReAct Agents (Reasoning + Acting)
Đây là một framework giúp các agent vừa lập luận, vừa hành động theo từng bước. ReAct Agents có thể xác định công cụ hoặc bước xử lý phù hợp dựa trên kết quả của các bước trước, từ đó xây dựng một chuỗi phản ứng linh hoạt và thích ứng tốt với thông tin mới.
4. Plan-and-Execute Agents
Là phiên bản nâng cao của ReAct, loại agent này có khả năng lập kế hoạch toàn diện và thực hiện nhiều bước mà không cần quay lại agent chính. Cơ chế này giúp giảm chi phí xử lý và tăng độ hiệu quả, với độ chính xác thường cao hơn vì kế hoạch được định hình ngay từ đầu.
Triển khai Agentic RAG với công cụ mã nguồn mở
Một số framework giúp triển khai Agentic RAG dễ dàng hơn bao gồm:
- LangChain, LlamaIndex, và LangGraph – hỗ trợ xây dựng và điều phối tác tử.
- Granite™, LLaMA 3, và các LLM mã nguồn mở – giúp tối ưu chi phí, tăng khả năng tùy chỉnh và kiểm soát hệ thống.
Sự khác biệt giữa Agentic RAG và RAG truyền thống
Sự khác biệt giữa Agentic RAG và RAG truyền thống nằm ở cấp độ linh hoạt, khả năng thích ứng và mức độ thông minh của hệ thống. Trong khi RAG truyền thống hoạt động với kiến trúc đơn tuyến gồm hai thành phần chính là retriever và generator, thì Agentic RAG sử dụng cách tiếp cận đa tác tử (multi-agent) để chủ động điều phối quá trình truy xuất và sinh nội dung. Với Agentic RAG, hệ thống không chỉ đơn thuần phản hồi dựa trên dữ liệu đã truy xuất, mà còn có khả năng lập kế hoạch, phân tích ngữ cảnh, lựa chọn công cụ phù hợp và đưa ra các quyết định hợp lý nhằm tối ưu hóa phản hồi. Điều này giúp Agentic RAG xử lý tốt các truy vấn phức tạp, yêu cầu kiến thức đa nguồn và thay đổi theo thời gian thực — điều mà RAG truyền thống khó có thể đáp ứng hiệu quả. Nhờ đó, Agentic RAG đang mở ra một hướng tiếp cận mới cho các hệ thống hỏi đáp nâng cao, trợ lý AI và ứng dụng doanh nghiệp thông minh.
Các ứng dụng nổi bật của Agentic RAG
📌 1. Trợ lý AI cá nhân (Personal AI Assistant)
Agentic RAG giúp trợ lý AI tự động hóa các tác vụ phức tạp như:
Lên lịch họp bằng cách tổng hợp từ email, lịch cá nhân, sở thích người dùng. Trả lời câu hỏi theo ngữ cảnh cá nhân hóa từ nhiều nguồn (notion, email, chat logs...). Gợi ý hành động tiếp theo dựa trên mục tiêu người dùng.
📌 2. Tìm kiếm kiến thức chuyên sâu (Complex Question Answering)
Hệ thống có thể:
Phân tích câu hỏi thành nhiều truy vấn nhỏ. Giao nhiệm vụ truy xuất tới các Agent chuyên biệt. Hợp nhất câu trả lời để tạo ra phản hồi có chiều sâu và logic. Ví dụ: hỏi về ảnh hưởng của lãi suất Mỹ tới giá cổ phiếu Việt Nam, hệ thống sẽ truy xuất dữ liệu kinh tế, thị trường và tin tức liên quan để tổng hợp trả lời.
📌 3. Phân tích tài chính và đầu tư
Agentic RAG có thể:
Tổng hợp báo cáo tài chính, phân tích cảm xúc từ tin tức và mạng xã hội. Sử dụng nhiều Agent: một Agent cho dữ liệu định lượng, một cho dữ liệu văn bản, một cho dữ liệu thời gian thực. Đưa ra đánh giá đầu tư hoặc gợi ý giao dịch.
📌 4. Trích xuất tri thức từ tài liệu doanh nghiệp (Enterprise Knowledge Mining)
Phân tích nội dung trong hợp đồng, tài liệu kỹ thuật, báo cáo nội bộ. Kết hợp dữ liệu từ kho lưu trữ, email, CRM, v.v. Trả lời các truy vấn như: "Khách hàng nào từng khiếu nại về bảo hành trong năm 2023?"
📌 5. Lập kế hoạch & điều phối tác vụ (Planning & Multi-step Execution)
Lập kế hoạch dự án (Project planning). Tự động phối hợp nhiều công cụ: truy xuất file, lên lịch, gửi mail, tạo báo cáo. Ví dụ: từ một prompt như "Chuẩn bị bản thuyết trình cho cuộc họp tuần sau", Agentic RAG có thể tự tìm tài liệu liên quan, tổng hợp, và xuất file PowerPoint.
Kết luận: Agentic RAG – Bước tiến cho phân tích đầu tư tài chính thông minh
Agentic RAG đại diện cho một bước đột phá trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực phân tích và ra quyết định đầu tư tài chính. Không chỉ dừng lại ở khả năng truy xuất thông tin như RAG truyền thống, Agentic RAG cho phép hệ thống hiểu ngữ cảnh thị trường, lập kế hoạch phân tích đa chiều, và linh hoạt lựa chọn các nguồn dữ liệu chuyên biệt – từ báo cáo tài chính, tin tức thời sự cho tới dữ liệu mạng xã hội và tín hiệu kỹ thuật.
Với khả năng phối hợp giữa các AI Agent chuyên biệt, hệ thống có thể phân tích doanh nghiệp, so sánh ngành, đánh giá xu hướng vĩ mô và đề xuất chiến lược đầu tư tùy theo khẩu vị rủi ro của nhà đầu tư. Điều này giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào chuyên gia tài chính, tăng tốc độ phân tích và nâng cao chất lượng quyết định đầu tư.
Tóm lại, Agentic RAG là nền tảng lý tưởng để xây dựng hệ thống hỗ trợ phân tích đầu tư tự động, thông minh và thích ứng cao, mở ra tương lai mới cho FinTech và các sản phẩm tài chính cá nhân hóa.