Retrieval-Augmented Generation (RAG) trong Automation: Xây dựng Workflow RAG (Data Loading – Embedding – Retrieval – LLM Generation) cho Agent

Tóm tắt nội dung chính
– Workflow RAG (Retrieval‑Augmented Generation): chuỗi các bước Data Loading → Embedding → Retrieval → LLM Generation giúp agent truy xuất kiến thức nội bộ một cách nhanh, chính xác.
– Vấn đề thực tế: dữ liệu rải rác, truy vấn chậm, trả lời không đồng nhất.
– Giải pháp tổng quan: xây dựng pipeline tự động hoá, dùng vector store (FAISS/PGVector), LLM (OpenAI, LLaMA) và API nội bộ.
– Chi phí & hiệu năng: tính ROI, dự toán chi phí hạ tầng, so sánh trước‑sau.
– Scale & bảo trì: cách mở rộng lên hàng nghìn tài liệu, tối ưu indexing, monitoring.

1. Vấn đề thật mà mình và khách hay gặp mỗi ngày

1️⃣ Dữ liệu lộn xộn, không đồng nhất – Khách A (một công ty fintech) có hơn 200 GB tài liệu PDF, Word, CSV. Khi nhân viên hỏi “điều kiện vay tiêu chuẩn”, hệ thống trả về câu trả lời lỗi thời hoặc không liên quan.

2️⃣ Truy vấn chậm, tốn tài nguyên – Công ty B (startup SaaS) dùng một mô hình LLM đơn giản để “đọc” toàn bộ tài liệu mỗi khi có câu hỏi. Kết quả: latency 8‑10 giây, chi phí GPU lên tới 30 USD/giờ.

3️⃣ Kiến thức nội bộ không được bảo mật – Một dự án tư vấn cho ngân hàng C yêu cầu dữ liệu phải nằm trong VPC riêng, nhưng hiện tại họ đang dùng API công cộng, gây lo ngại về rò rỉ thông tin.

⚠️ Best Practice: Đừng để LLM “đọc” toàn bộ corpus mỗi lần. Hãy tách “tìm kiếm” (retrieval) và “tạo câu trả lời” (generation) – chính là nguyên tắc RAG.

2. Giải pháp tổng quan (text art)

┌─────────────┐   ┌───────────────┐   ┌───────────────┐   ┌─────────────────┐
│ Data Loading│ → │   Embedding   │ → │   Retrieval   │ → │ LLM Generation │
└───────┬─────┘   └───────┬───────┘   └───────┬───────┘   └───────┬─────────┘
        │               │               │                   │
        ▼               ▼               ▼                   ▼
   Raw files      Vector Store      Query → Top‑k       Prompt + Context

• Data Loading: thu thập, chuẩn hoá, chia nhỏ (chunk) tài liệu.
• Embedding: chuyển chunk thành vector bằng mô hình embedding (e.g., text‑embedding‑ada‑002).
• Retrieval: tìm k vector gần nhất trong vector store (FAISS/PGVector).
• LLM Generation: đưa context vào prompt, gọi LLM để sinh câu trả lời.

3. Hướng dẫn chi tiết từng bước

Bước 1: Thu thập & chuẩn hoá dữ liệu

import os, glob, json
from pathlib import Path

def load_documents(folder: str):
    docs = []
    for file in glob.glob(f"{folder}/**/*", recursive=True):
        if file.endswith('.pdf'):
            # dùng pdfplumber để extract text
            import pdfplumber
            with pdfplumber.open(file) as pdf:
                text = "\n".join(page.extract_text() for page in pdf.pages)
        elif file.endswith('.docx'):
            from docx import Document
            text = "\n".join(p.text for p in Document(file).paragraphs)
        else:
            continue
        docs.append({"source": file, "content": text})
    return docs

🛡️ Bảo mật: Đảm bảo thư mục folder nằm trong VPC, không expose ra internet.

Bước 2: Chunk & Embedding

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from openai import OpenAI

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)

def chunk_documents(docs):
    chunks = []
    for doc in docs:
        for i, chunk in enumerate(splitter.split_text(doc["content"])):
            chunks.append({
                "id": f"{Path(doc['source']).stem}_{i}",
                "text": chunk,
                "source": doc["source"]
            })
    return chunks

def embed_chunks(chunks):
    client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
    vectors = []
    for chunk in chunks:
        resp = client.embeddings.create(
            model="text-embedding-ada-002",
            input=chunk["text"]
        )
        vectors.append({
            "id": chunk["id"],
            "embedding": resp.data[0].embedding,
            "text": chunk["text"],
            "source": chunk["source"]
        })
    return vectors

Bước 3: Lưu vào Vector Store (FAISS)

import faiss
import numpy as np

def build_faiss_index(vectors):
    dim = len(vectors[0]["embedding"])
    index = faiss.IndexFlatL2(dim)
    ids = []
    embeddings = np.array([v["embedding"] for v in vectors]).astype('float32')
    index.add(embeddings)
    for v in vectors:
        ids.append(v["id"])
    return index, ids, vectors

Bước 4: Retrieval

def retrieve(query, index, ids, vectors, k=5):
    client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
    q_emb = client.embeddings.create(
        model="text-embedding-ada-002",
        input=query
    ).data[0].embedding
    D, I = index.search(np.array([q_emb]).astype('float32'), k)
    results = []
    for idx in I[0]:
        vec = next(v for v in vectors if v["id"] == ids[idx])
        results.append(vec["text"])
    return "\n---\n".join(results)

Bước 5: LLM Generation

def generate_answer(context, query):
    client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
    prompt = f"""Bạn là trợ lý nội bộ, dựa trên các đoạn văn dưới đây, trả lời câu hỏi một cách ngắn gọn, chính xác và trích dẫn nguồn.

Context:
{context}

Question: {query}
Answer:"""
    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role":"user","content":prompt}],
        temperature=0.2
    )
    return resp.choices[0].message.content

Toàn bộ pipeline

def rag_pipeline(query):
    # 1. Load & chunk (đã thực hiện một lần, lưu cache)
    # 2. Retrieve
    context = retrieve(query, faiss_index, doc_ids, vector_data, k=5)
    # 3. Generate
    answer = generate_answer(context, query)
    return answer

4. Template quy trình tham khảo

⚡ Hiệu năng: Với 10 k chunk, FAISS trên CPU chỉ mất ~0.3 giây để trả về top‑5.

5. Những lỗi phổ biến & cách sửa

> Blockquote: Nếu gặp lỗi “Invalid request: model not found”, kiểm tra lại biến môi trường OPENAI_API_KEY và phiên bản SDK.

6. Khi muốn scale lớn thì làm sao

1. Vector Store phân tán – Dùng PGVector trên PostgreSQL cluster hoặc Milvus để lưu trữ hàng triệu vector.
2. Batch Embedding – Gửi batch lên OpenAI (max 2048 docs) để giảm overhead.
3. Cache Retrieval – Redis LRU cache cho các query phổ biến (top‑10%).
4. Autoscaling – Deploy pipeline trên Kubernetes, dùng HPA (Horizontal Pod Autoscaler) dựa trên CPU/latency.

Công thức tính chi phí mỗi truy vấn

Giải thích:
– Embedding_Cost = (số token embedding) × (giá token embedding).
– Retrieval_Cost ≈ chi phí CPU/FAISS (thường < $0.0001).
– Generation_Cost = (số token output) × (giá token LLM).

Ví dụ: một query dùng 500 token embedding ($0.000125), 800 token generation ($0.0016) → Cost_per_query ≈ $0.00173.

7. Chi phí thực tế

ROI tính bằng công thức tiếng Việt

ROI = (Tổng lợi ích – Chi phí đầu tư) / Chi phí đầu tư × 100%

Giả sử mỗi query tiết kiệm 5 phút nhân viên (lương $30/giờ) → lợi ích = 10 k × 5/60 × 30 ≈ $2,500.
Chi phí đầu tư = $50 → ROI ≈ (2,500 – 50) / 50 × 100% ≈ 4,900 %.

8. Số liệu trước – sau

⚡ Thực tế: Khách D (công ty bảo hiểm) đã giảm thời gian trả lời khách hàng từ 12 giây xuống 0.9 giây, tăng CSAT từ 78 % lên 94 %.

9. FAQ hay gặp nhất

Q1: RAG có cần mô hình LLM mạnh không?
A: Không nhất thiết. Với context ngắn và câu trả lời “trích dẫn”, mô hình nhỏ (gpt‑4o‑mini, LLaMA‑7B) đã đủ.

Q2: Làm sao bảo mật dữ liệu khi dùng OpenAI?
A: Kích hoạt “Data Controls” → “Do not store” trong dashboard, hoặc tự host embedding model (e.g., sentence‑transformers).

Q3: Vector store có thể dùng trên Azure?
A: Có. Azure Cognitive Search hỗ trợ vector search, hoặc triển khai Milvus trên Azure Kubernetes Service.

Q4: Khi tài liệu thay đổi, phải làm gì?
A: Chỉ cần re‑chunk và re‑embed phần thay đổi; không cần rebuild toàn bộ index.

Q5: Có thể tích hợp với Teams/Slack không?
A: Được. Tạo webhook nhận tin nhắn, gọi rag_pipeline(query) và trả về kết quả.

10. Giờ tới lượt bạn

• Bước 1: Kiểm kê nguồn dữ liệu nội bộ (PDF, DOCX, CSV).
• Bước 2: Chạy script load_documents() để tạo file JSON chuẩn.
• Bước 3: Thiết lập môi trường OpenAI API key, triển khai FAISS trên máy EC2.
• Bước 4: Thử query mẫu, đo latency và độ chính xác.
• Bước 5: Nếu muốn scale, chuyển sang PGVector hoặc Milvus, bật autoscaling.

🛡️ Lưu ý: Đừng quên bật “Do not store” trên OpenAI nếu dữ liệu nhạy cảm.

Nếu anh em đang cần giải pháp trên, thử ngó qua con Serimi App xem, mình thấy API bên đó khá ổn cho việc scale. Hoặc liên hệ mình để được trao đổi nhanh hơn nhé.