Hiện nay trong cộng đồng AI, có một thuật ngữ đang được mọi người nhắc đến rất nhiều: Multimodal RAG. Vậy nó là gì? Hãy cùng khám phá chi tiết hơn trong bài viết sau đây!
Bắt đầu từ con số 0: RAG là gì vậy?
Hãy giải thích từ "RAG" trước khi đi sâu vào Multimodal RAG nhé. RAG là viết tắt của Retrieval-Augmented Generation – tạm dịch là “Tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất”. Bạn có thể hiểu đơn giản như sau: "Đi tìm thông tin hữu ích, kết hợp nó với những gì mình biết, và rồi đưa ra câu trả lời thông minh."
Vấn đề là – bạn biết những chatbot AI như ChatGPT chứ?
Chúng học được rất nhiều kiến thức, nhưng vẫn có những hạn chế. Đôi khi kiến thức của chúng đã lỗi thời, hoặc khi bạn hỏi một điều gì đó quá cụ thể, chúng sẽ nói kiểu như: “Xin lỗi, tôi không biết.” Đây là lúc RAG trở thành cứu tinh. Trước khi AI trả lời bạn, nó hành động như một thám tử.
Nó tìm kiếm trong các cơ sở dữ liệu cập nhật, tài liệu công ty, thậm chí là cả internet, để lấy những thông tin mới nhất và liên quan nhất đến câu hỏi của bạn. Sau đó, nó kết hợp thông tin mới đó với những gì nó đã biết và đưa ra câu trả lời tốt hơn, cập nhật hơn. Nghe hay phải không?
Nhưng chỉ văn bản thôi liệu có đủ? RAG truyền thống thì sao?
Các hệ thống RAG truyền thống chủ yếu chỉ làm việc với văn bản. Truy vấn là văn bản, thông tin truy xuất cũng là văn bản, và câu trả lời sinh ra cũng là văn bản. Cách tiếp cận này phù hợp với nhiều tình huống, nhưng lại có những giới hạn. Thế giới của chúng ta không chỉ toàn là văn bản. Hãy nghĩ về các sơ đồ trong sách hướng dẫn, biểu đồ trong bài thuyết trình, hay các chi tiết quan trọng trong hình ảnh y khoa.
Những yếu tố hình ảnh này chứa nhiều thông tin giá trị mà khó có thể diễn đạt hoàn toàn bằng từ ngữ. Đây là điểm yếu của RAG dựa trên văn bản – nó không thể xử lý hay hiểu thông tin phi văn bản một cách hiệu quả.
Và rồi... Multimodal RAG xuất hiện!
Ngay lúc bạn có thể nói: “Văn bản là chưa đủ!”, Multimodal RAG xuất hiện như một cơn bão. “Multimodal” có nghĩa đơn giản là “đa kênh” hoặc “đa hình thức”. Vậy nên bạn có thể hình dung: đây là một hệ thống RAG không chỉ biết văn bản, mà còn hiểu được hình ảnh, âm thanh, video, bảng tính Excel, biểu đồ,... Giống như con người chúng ta – khi học, chúng ta đọc, xem hình, coi video, đúng không?
Nhờ có RAG thế hệ mới này, AI có thể “đọc” biểu đồ trong file PDF bạn tải lên, “nhìn thấy” vết xước nhỏ trên ảnh sản phẩm, và “nghe được” trọng âm trong bản ghi âm cuộc họp. Sau đó, nó tổng hợp tất cả thông tin này và đưa ra câu trả lời toàn diện đến mức bạn cũng phải ngạc nhiên vì độ hiểu biết của nó.
Tại sao bạn nên quan tâm đến Multimodal RAG?
Có thể bạn đang nghĩ: “Nghe hay đấy, nhưng mình dùng để làm gì?”
Vấn đề là – thông tin quanh ta không chỉ là văn bản khô khan. Slide trình bày, bài viết, tweet, tài liệu khoa học – tất cả là sự pha trộn: chữ ở đây, hình ảnh ở kia, video ở chỗ khác, rồi còn biểu đồ lạc loài nữa.
Và đây là lúc “phép thuật” của Multimodal RAG bắt đầu:
- Lặn sâu thay vì chỉ lướt mặt nước: Thay vì chỉ đọc lướt văn bản, nó có thể nhận diện vật thể trong ảnh, đọc biểu đồ để tìm xu hướng, phân tích bảng số liệu để rút ra mối quan hệ tiềm ẩn.
- Câu trả lời chính xác hơn: Đặc biệt là những câu hỏi cần hình ảnh hoặc âm thanh (ví dụ: "Đây là mẫu xe nào trong ảnh?"), nó trả lời chính xác vì hiểu dữ liệu gốc.
- Giải nghĩa những thứ phức tạp: Nó có thể tóm gọn những bảng biểu khổng lồ hoặc sơ đồ rối rắm và nói: “Tóm lại là thế này.”
- Làm việc với dữ liệu đời thực: Dữ liệu thực tế là dữ liệu hỗn hợp – Multimodal RAG làm rất tốt việc xử lý chúng.
Vậy có điểm yếu gì không?
Tất nhiên rồi, hoa hồng nào chẳng có gai, công nghệ nào cũng có khó khăn riêng:
- Mỗi định dạng là một thế giới riêng: Phân tích văn bản khác với hiểu hình ảnh hay âm thanh. Mỗi loại dữ liệu đều có tính cách riêng. Ví dụ: cảm nhận “vibe” trong ảnh du lịch khác với việc nhận biết chi tiết vài milimet trong bản thiết kế kiến trúc.
- Kết hợp nhiều thế giới lại với nhau: Tích hợp các dạng dữ liệu khác nhau là thách thức kỹ thuật lớn. Làm sao để ghép thông tin từ hình ảnh với mô tả văn bản sao cho hợp lý và giữ được ngữ cảnh gốc là điều không đơn giản.
Các kỹ thuật phổ biến để xây dựng Multimodal RAG
Các kỹ sư siêu cấp đã nghĩ ra vài chiến lược như sau:
- “Tất cả về chung một nhà” (
Common Embedding Space): Tất cả dạng dữ liệu đều được đưa vào cùng một không gian số học (vector) chung bằng các mô hình như CLIP. Dễ tích hợp với hệ thống RAG sẵn có, nhưng cần mô hình “trâu bò” xử lý mọi chi tiết. - “Nói ngôn ngữ của bạn” (
Chuyển đổi sang văn bản): Biến tất cả về văn bản. Ví dụ: “Ảnh này có con mèo trên cỏ dưới trời xanh.” Rồi đưa văn bản này vào RAG thông thường. Dễ làm, nhưng đôi khi mất đi “hồn” của dữ liệu gốc. - “Mỗi đội tự chiến, gặp nhau ở chung kết” (
Separate Stores + Re-ranking): Mỗi loại dữ liệu lưu ở kho riêng. Khi truy vấn, từng kho chọn dữ liệu tốt nhất của mình. Cuối cùng bộ lọc thông minh chọn ra câu trả lời tối ưu. Linh hoạt, nhưng xử lý phức tạp hơn. - “Mixtape” (
Cách kết hợp tùy biến): Kết hợp các chiến lược trên sao cho phù hợp từng trường hợp.
Để xây dựng Multimodal RAG cần gì?
Thông thường sẽ cần những thành phần sau:
- Multimodal Large Language Models (MLLMs): Bộ não siêu việt của hệ thống. Đây là những mô hình ngôn ngữ lớn hiểu được cả văn bản, hình ảnh, âm thanh,... Ví dụ: GPT-4V, LLaVa, Qwen-VL.
- Embedding Models: Bộ chuyển ngữ – biến văn bản, hình ảnh thành dạng vector số học mà máy hiểu được. CLIP, Sentence-BERT là những cái tên nổi bật.
- Vector Databases: Cơ sở dữ liệu chuyên lưu trữ các vector, cho phép truy vấn nhanh như chớp. Ví dụ: Chroma DB, Milvus, FAISS.
- Data Parsing/Extraction Tools: Những công cụ trích xuất nội dung từ PDF, Word,... Ví dụ: Unstructured.io.
- Orchestration Tools: Nhạc trưởng điều phối mọi thứ hoạt động nhịp nhàng, không chồng chéo. LangChain là công cụ nổi tiếng trong vai trò này.
Thực tế: Multimodal RAG hoạt động thế nào?
Bỏ lý thuyết qua một bên, đây là quy trình tổng quát:
Giai đoạn 1: Chuẩn bị dữ liệu
- Tách nội dung: Văn bản riêng, hình ảnh riêng, trích xuất từ tài liệu gốc (PDF, Word,...).
- Phân loại hình ảnh: Xác định ảnh đó là biểu đồ hay ảnh du lịch của bạn bè.
- Mô tả hình ảnh: Tạo chú thích ngắn (caption), ví dụ: “Hình này có X đang làm Y.”
- Tạo embedding: Chuyển văn bản và mô tả ảnh thành vector.
- Lưu trữ: Vector lưu vào cơ sở dữ liệu, kèm đường dẫn đến bản gốc nếu cần.
Giai đoạn 2: Truy xuất & tạo câu trả lời
- Xử lý truy vấn: Biến câu hỏi người dùng thành vector.
- Truy xuất vector phù hợp: Tìm trong kho dữ liệu các vector liên quan.
- Tổng hợp nội dung: Đưa nội dung phù hợp vào MLLM.
- Tạo câu trả lời: MLLM sử dụng thông tin này để tạo câu trả lời đầy đủ. Nếu câu hỏi yêu cầu nhìn ảnh, nó sẽ dùng khả năng VQA – Visual Question Answering.
Ứng dụng của Multimodal RAG?
Thực ra phải hỏi: chỗ nào không dùng được mới đúng! Nhưng đây là vài ví dụ tiêu biểu:
- Phân tích báo cáo: Rất hợp để xử lý báo cáo tài chính, nghiên cứu thị trường – những tài liệu chứa biểu đồ, bảng và nhiều văn bản.
- Chatbot có mắt: Trợ lý thông minh trả lời các câu như: “Nút này trên màn hình để làm gì?” hoặc “Phong cách kiến trúc trong ảnh là gì?”
- Hướng dẫn theo sách: Dẫn người dùng tìm vị trí vít cần lắp trong sách hướng dẫn có hình.
- Chuyên ngành: Trong y tế, tài chính, giáo dục... hỗ trợ bác sĩ đọc X-quang, nhà đầu tư đọc biểu đồ chứng khoán, học sinh học qua tài liệu đa kênh.
Tương lai ra sao?
Multimodal RAG còn rất mới, nhưng đang mở ra viễn cảnh:
- Truy xuất thông tin không chỉ bằng gõ chữ mà còn bằng cách hỏi: “Đây là ai trong ảnh?” hoặc gửi file âm thanh.
- Kết quả AI trả về không chỉ là chữ nữa – có thể là biểu đồ, hình ảnh minh họa.
- Các "agent" đa kênh có thể lên kế hoạch và thực hiện tác vụ phức tạp từ nhiều dạng dữ liệu cùng lúc.
- Than phiền kiểu “ảnh này mờ quá tôi không thấy gì” sẽ dần biến mất khi AI hiểu hình ảnh ngày càng tốt hơn.
Cảm ơn các bạn đã theo dõi!