RAG is Exploding: 58 NEW RAG Methods in 48 hours

Video “RAG is Exploding: 58 NEW RAG Methods in 48 hours” nói về sự bùng nổ nhanh chóng trong lĩnh vực Retrieval-Augmented Generation (RAG) — một kỹ thuật kết hợp giữa truy xuất thông tin và tạo văn bản, đang trở thành cốt lõi cho các ứng dụng AI hiện đại như chatbot, trợ lý AI doanh nghiệp, công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa, v.v.

🤖

Nội dung chính:

1. RAG là gì (siêu tóm tắt)?

Là sự kết hợp giữa:
- Retrieval (truy xuất): tìm dữ liệu có liên quan từ kho thông tin (thường là vector DB).
- Generation (tạo sinh): AI dùng dữ liệu đó để trả lời hoặc tạo nội dung phù hợp hơn.
RAG giúp AI cập nhật thông tin mới, giảm bịa đặt (hallucination), và phản hồi sát ngữ cảnh.

2. Vì sao RAG đang bùng nổ?

Trong vòng 48 giờ, đã có 58 phương pháp RAG mới được công bố — từ nghiên cứu đến thử nghiệm.
Lý do:
- AI càng thông minh, người dùng càng muốn phản hồi sát hơn.
- RAG làm cầu nối giữa LLM và dữ liệu thực tế mà không cần huấn luyện lại mô hình.

3. Những cải tiến mới trong RAG (nêu vài ví dụ tiêu biểu):

Multi-hop RAG: Truy xuất theo chuỗi logic (không chỉ một đoạn văn).
Context-aware RAG: Truy xuất tùy vào người dùng hoặc mục tiêu cụ thể.
Hybrid RAG: Kết hợp tìm kiếm từ khóa (BM25) và tìm kiếm vector để chính xác hơn.
Graph-RAG: Dựa trên cấu trúc đồ thị kiến thức để điều hướng tìm kiếm.

4. Ứng dụng thực tế:

Chatbot công ty trả lời dựa trên tài liệu nội bộ.
Tóm tắt báo cáo dài theo yêu cầu người dùng.
Trợ lý kỹ thuật đọc & hiểu hướng dẫn sản phẩm.
Nền tảng học hỏi cá nhân hóa dựa vào lịch sử học của bạn.

🎯 Thông điệp cuối:

“RAG không phải chỉ là một tính năng – nó là nền tảng mới cho việc ‘làm AI có trí nhớ và tri thức thật.’”

Nếu bạn xây hệ thống AI mà không dùng RAG, thì như đang lái siêu xe nhưng tắt GPS.