AIAI

Nguyên lý RAG của AI SCI Pháp lý

📖 Mô Tả Dễ Hiểu: Cách Làm Việc Khi Chọn Chế Độ RAG

Bối cảnh tình huống:

  • Quy mô: 40 tủ sách (chứa ~500 cuốn sách/văn bản pháp luật).

  • Nhu cầu: Người dùng gửi câu hỏi về Đầu tư dự án xây dựng nhà máy điện mặt trời tại Lào.

  • Khác biệt duy nhất: Người dùng bật chế độ RAG thay vì chế độ "Nguyên văn".

🛠️ CHUẨN BỊ TRƯỚC (Thực hiện 1 lần duy nhất khi nhập dữ liệu)

Trước khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống đã tự động hoàn thành 3 bước chuẩn bị:

  • Bước 1: Xé nhỏ văn bản (Chunking)

    Mỗi cuốn sách được chia thành nhiều mảnh nhỏ — ưu tiên mỗi mảnh là 1 Điều (hoặc đoạn ~2.000 ký tự nếu văn bản không phân Điều).

  • Bước 2: Chiết xuất "mùi hương" ngữ nghĩa (Vector Embedding)

    Mỗi mảnh giấy được gửi qua Voyage AI để đổi thành chuỗi 1.024 con số (Vector). Dãy số này đóng vai trò như "mùi hương ngữ nghĩa" — các đoạn văn có nội dung tương đồng sẽ có "mùi" giống nhau, bất kể từ ngữ dùng khác nhau.

  • Bước 3: Lưu trữ vào tủ đặc biệt (Vector Database)

    Sắp xếp toàn bộ các mảnh giấy vào cơ sở dữ liệu dựa theo "mùi hương" để phục vụ việc truy vấn siêu tốc.

Kết quả: 500 cuốn sách $\rightarrow$ ~8.000 mảnh giấy, mỗi mảnh đều được đánh dấu "mùi hương" sẵn sàng trong tủ vector.

🚀 QUY TRÌNH 6 BƯỚC XỬ LÝ CÂU HỎI (CHẾ ĐỘ RAG)

🔹 Bước 1: Mở tủ sách (Giống chế độ Nguyên văn)

  • Hệ thống kiểm tra quyền truy cập của người dùng trên 40 tủ đã chọn.

  • Kết quả: Xác định phạm vi tra cứu gồm 500 cuốn sách.

🔹 Bước 2: Lọc tủ sách không liên quan (Giống chế độ Nguyên văn)

  • AI nhỏ (Haiku) đọc danh sách tên 40 tủ + câu hỏi người dùng.

  • Kết quả: Loại bỏ các tủ không liên quan, giữ lại 7 tủ phù hợp nhất (~150 cuốn).

🔹 Bước 3: Lọc cuốn sách cụ thể (Giống chế độ Nguyên văn)

  • Kết hợp tìm kiếm từ khóa và AI đọc tiêu đề sách.

  • Kết quả: Trích xuất ra ~15 cuốn sách liên quan trực tiếp.

🔹 Bước 4: Khởi tạo Chuyên gia (Giống chế độ Nguyên văn)

  • Hệ thống gọi mô hình Claude 3.5 Sonnet để chuẩn bị phân tích và trả lời.

🔹 BƯỚC 5: TRUY VẤN NỘI DUNG (ĐIỂM KHÁC BIỆT LỚN NHẤT)

So sánh nhanh tư duy truy vấn:

  • Chế độ Nguyên văn: Mở mục lục $\rightarrow$ Chọn Điều $\rightarrow$ Cắt trọn vẹn nguyên văn từng Điều.

  • Chế độ RAG: "Ngửi mùi" câu hỏi $\rightarrow$ So sánh vector $\rightarrow$ Lấy ra các mảnh giấy giống nhất.

Chi tiết 4 công đoạn của Bước 5 trong RAG:

  1. Bước 5a — "Ngửi mùi" câu hỏi:

    Gửi câu hỏi của người dùng tới Voyage AI $\rightarrow$ Nhận về vector 1.024 chiều đại diện cho "mùi hương" của câu hỏi.

  2. Bước 5b — So sánh độ tương đồng (Vector Search):

    Hệ thống quét ~1.200 mảnh giấy (thuộc 15 cuốn sách chọn ở Bước 3) và so sánh toán học với vector câu hỏi. (Thực hiện trong vài mili-giây).

  3. Bước 5c — Trích xuất Top 20 mảnh giấy liên quan nhất:

    Lựa chọn 20 mảnh có chỉ số tương đồng cao nhất với câu hỏi.

Thứ hạng

Độ tương đồng

Đoạn trích xuất (Mảnh giấy)

Nội dung tóm tắt

#1

92%

Điều 69 - Luật Đầu tư

Thủ tục cấp Giấy chứng nhận đăng ký đầu tư ra nước ngoài

#2

89%

Điều 10 - NĐ 31/2021

Chuyển vốn đầu tư ra nước ngoài

#3

87%

Điều 35 - Luật Năng lượng Lào

Giấy phép hoạt động điện lực

#4

85%

Điều 70 - Luật Đầu tư

Điều kiện đầu tư ra nước ngoài

...

...

...

...

#20

71%

Điều 12 - Luật Môi trường Lào

Đánh giá tác động môi trường

  1. Bước 5d — Nạp dữ liệu cho Chuyên gia:

    Gộp 20 mảnh giấy (tổng ~40.000 ký tự) kèm ghi chú: "Đã quét 15 cuốn sách, chọn ra 20 đoạn liên quan nhất từ 12 cuốn" để chuyển cho Sonnet.

🔹 Bước 6: Chuyên gia phân tích & Trả lời

  • Sonnet xử lý gói tài liệu ~40.000 ký tự (gọn hơn rất nhiều so với mức ~150.000 ký tự của chế độ Nguyên văn).

  • Tiến hành tổng hợp và trả lời chính xác kèm trích dẫn nguồn.

📊 BẢNG SO SÁNH 2 CHẾ ĐỘ

Tiêu chí

Chế độ Nguyên văn (Cũ)

Chế độ RAG (Mới)

Phương pháp tìm kiếm

Đọc mục lục $\rightarrow$ Chọn Điều $\rightarrow$ Trích nguyên văn

"Ngửi mùi" câu hỏi $\rightarrow$ So sánh vector mảnh giấy

Cơ chế quyết định

AI đọc và chọn tiêu đề Điều

Máy tính so sánh khoảng cách toán học

Lượng dữ liệu nạp cho AI

Lớn (~150.000 ký tự / ~38 Điều)

Gọn (~40.000 ký tự / ~20 đoạn trích)

Tốc độ xử lý

Chậm hơn (tốn thời gian gọi AI đọc mục lục)

Nhanh hơn (truy vấn vector siêu tốc)

Chi phí API / câu hỏi

Mức trung bình - cao

Tiết kiệm 60% – 70%

Hiểu từ đồng nghĩa

Kém (Tìm "đầu tư" có thể bỏ qua "rót vốn")

Rất tốt ("đầu tư" và "rót vốn" cùng vector)

Tính trọn vẹn văn bản

100% (Lấy trọn vẹn cả Điều)

Không cố định (Mảnh giấy có thể ngắt giữa Điều)

Rủi ro bỏ sót

Bỏ sót nếu tiêu đề Điều đặt không sát từ khóa

Bỏ sót nếu nội dung gián tiếp làm lệch "mùi"

🔍 VÍ DỤ ĐỐI CHIẾU KẾT QUẢ TÌM KIẾM

1. Trường hợp RAG chiếm ưu thế ✅

Tình huống: Luật Thuế Lào"Điều 45: Ưu đãi cho dự án phát triển bền vững" (Nội dung ghi: Miễn thuế 5 năm cho dự án năng lượng tái tạo).

  • Chế độ Nguyên văn: AI đọc tiêu đề thấy không có từ "đầu tư", "năng lượng", "điện mặt trời" $\rightarrow$ Bỏ sót ❌

  • Chế độ RAG: Vector nội dung Điều 45 nằm rất gần vector câu hỏi về "điện mặt trời" $\rightarrow$ Tìm thấy thành công ✅

2. Trường hợp Chế độ Nguyên văn chiếm ưu thế ✅

Tình huống: Điều 69 Luật Đầu tư dài 5.000 ký tự, gồm 8 khoản quy định chi tiết thủ tục.

  • Chế độ Nguyên văn: Cắt trọn vẹn 5.000 ký tự $\rightarrow$ Chuyên gia đọc đủ 8 khoản $\rightarrow$ Trả lời đầy đủ ✅

  • Chế độ RAG: Điều 69 bị xé thành 3 mảnh. Chỉ mảnh 1 (Khoản 1-3) đủ "giống mùi" để lọt Top 20 $\rightarrow$ Chuyên gia trả lời thiếu Khoản 4-8 ❌

🎯 HƯỚNG DẪN LỰA CHỌN CHẾ ĐỘ PHÙ HỢP

Nhu cầu sử dụng

Chế độ đề xuất

Lý do

Hỏi tổng quan, đa lĩnh vực (VD: Cần những giấy phép gì?)

RAG

Tìm kiếm rộng, hiểu từ đồng nghĩa, chi phí rẻ.

Tra cứu điều khoản chi tiết (VD: Khoản 5 Điều 69 quy định gì?)

Nguyên văn

Đọc trọn vẹn điều khoản, không bị ngắt đoạn.

Tra cứu phạm vi rộng (Nhiều tủ sách, hàng trăm tài liệu)

RAG

Tốc độ xử lý nhanh, tối ưu tài nguyên.

Tra cứu phạm vi hẹp (1–2 văn bản luật ngắn)

Nguyên văn

Nạp toàn bộ văn bản trực tiếp, không cần cắt nhỏ.

Tối ưu chi phí vận hành (Tần suất hỏi lớn)

RAG

Giảm 60–70% chi phí token mỗi câu hỏi.

Cần độ chính xác tuyệt đối về mặt văn bản

Nguyên văn

Đảm bảo cấu trúc câu từ không bị chia cắt.

💡 TÓM LẠI TRONG MỘT CÂU:

  • Chế độ Nguyên văn: Mở mục lục $\rightarrow$ Chọn Điều $\rightarrow$ Cắt nguyên trang $\rightarrow$ Đưa chuyên gia đọc.

  • Chế độ RAG: Ngửi mùi câu hỏi $\rightarrow$ Lục tủ tìm mảnh giấy cùng mùi $\rightarrow$ Đưa chuyên gia đọc.

📌 PHỤ LỤC: THÔNG SỐ CẤU HÌNH HỆ THỐNG

Thông số kỹ thuật

Giá trị cấu hình

Kích thước mảnh giấy (Chunk size)

Tối đa $2.000$ ký tự / chunk

Số chiều Vector (Vector Dimension)

$1.024$ dimensions

Mô hình Vectorization

voyage-3 (Voyage AI)

Số lượng mảnh giấy trích xuất (Top-K)

$20$ chunks / câu hỏi

Ngưỡng tương đồng tối thiểu (Threshold)

$55\%$ (Dưới $55\%$ tự động loại bỏ)

Tổng quy mô dữ liệu (220 văn bản)

~$8.000$ chunks

Chi phí tạo Vector (Khởi tạo 220 VB)

~$0.37$ (Chi trả 1 lần)

Chi phí Vectorize câu hỏi

~$0.000006$ / câu hỏi