Vì sao agent AI nên trả lời từ tài liệu của chính bạn

Agent AI RAG là gì?

Một agent AI RAG tìm trong tài liệu của chính bạn trước khi trả lời. RAG là viết tắt của retrieval-augmented generation (sinh câu trả lời có tăng cường truy xuất): agent tìm những đoạn trong tài liệu khớp với câu hỏi, rồi viết câu trả lời dựa trên đó thay vì dựa trên những gì mô hình tình cờ học được trên internet.

Hỏi một chatbot thông thường về thời hạn hoàn tiền của bạn, nó sẽ đoán một chính sách nghe có vẻ hợp lý. Hỏi agent RAG, nó đọc chính sách của bạn rồi trả lời ba ngày cho thẻ ở châu Âu và năm ngày ở nơi khác, vì sổ tay của bạn ghi như vậy.

Trong IMFA, RAG là lớp kiến thức của mọi agent bạn tạo bằng trình tạo chatbot AI. Bạn tải file lên, agent đọc chúng, và mọi kênh agent chạy đều trả lời từ cùng một nguồn.

Khi nào agent của bạn cần RAG?

Bạn cần nó ngay khi khách hàng hỏi những câu mà câu trả lời chỉ có trong doanh nghiệp của bạn:

• Giá, tồn kho và chính sách thay đổi. Một mô hình huấn luyện từ năm ngoái không biết phí giao hàng mới của bạn. Bảng giá của bạn thì biết.
• Tuần nào cũng có 20 câu hỏi giống nhau. Giờ mở cửa, đổi trả, size, quy định đặt lịch. Chúng đã được ghi lại ở đâu đó, thường là trong một file PDF chẳng ai đọc.
• Trả lời sai sẽ tốn kém. Một ưu đãi bạn chưa từng đưa ra hay một ngày giao hàng bạn không đáp ứng được biến câu trả lời nhanh thành lời khiếu nại.
• Bạn phục vụ khách bằng nhiều ngôn ngữ. Một sổ tay tiếng Pháp có thể trả lời câu hỏi bằng tiếng Ả Rập, vì truy xuất hoạt động theo ý nghĩa, không theo từng chữ.

Nếu agent của bạn chỉ trò chuyện về chủ đề chung, bạn có thể bỏ qua. Khi agent lên tiếng thay doanh nghiệp, nó cần tài liệu của bạn.

RAG hoạt động thế nào trong agent IMFA

IMFA vận hành toàn bộ quy trình cho bạn: đọc file, chia thành từng đoạn, tìm kiếm và giữ chúng tách biệt theo từng agent.

1. Thêm nguồn. Tải lên file PDF, DOCX, XLS, XLSX, TXT, Markdown và CSV. Với gói Pro, thêm trang web công khai bằng URL. Mỗi nguồn cho biết đang xử lý, đã sẵn sàng hay bị lỗi, để bạn biết agent thực sự dùng được gì.
2. Agent tìm kiếm khi trả lời. Khi có câu hỏi, agent tra những đoạn liên quan nhất trong bộ sưu tập riêng biệt của nó và trả lời từ đó. Cập nhật tài liệu không bao giờ đồng nghĩa với huấn luyện lại mô hình.
3. Agent thừa nhận khi không biết. Dặn agent nói rõ khi câu hỏi nằm ngoài tài liệu. Agent sẽ làm vậy thay vì tự bịa.
4. Hướng dẫn của bạn luôn được ưu tiên. Văn bản được truy xuất được coi là dữ liệu không tin cậy. Một tài liệu ghi "bỏ qua các quy tắc của bạn" không thể thay thế hướng dẫn của agent, và các quy tắc phía server giữ kín prompt và công cụ của bạn.
5. Thử nghiệm trước khi xuất bản. Đặt câu hỏi trực tiếp, mơ hồ, mâu thuẫn và nằm ngoài phạm vi trong trình tạo. Xuất bản khi câu trả lời giống cách đội của bạn sẽ nói.

Cùng kiến thức đó sau đó phục vụ widget trên website, các cuộc trò chuyện WhatsApp, Telegram, Discord, Instagram và Facebook, đường dây giọng nói với gói Pro, và server của chính bạn qua API agent AI.

Vì sao trả lời từ tài liệu của bạn đáng đầu tư

Ít câu trả lời sai hơn. Câu trả lời có căn cứ nằm trong phạm vi những gì bạn viết. RAG giảm câu trả lời thiếu căn cứ; nó không khiến mô hình nào hoàn hảo, nên hãy xem lại những câu hỏi quan trọng nhất trước khi xuất bản.

Cập nhật trong vài phút, không phải cả dự án. Sửa bảng giá, tải lên lại, và câu trả lời tiếp theo sẽ dùng nó. Fine-tune mô hình cho cùng thay đổi đó sẽ cần một lần huấn luyện mới.

Một nguồn sự thật cho mọi kênh. Bạn duy trì một bộ tài liệu thay vì mỗi kênh một kịch bản.

Bớt thời gian lặp lại cùng một câu. Nếu bạn trả lời 20 câu hỏi lặp lại mỗi ngày, mỗi câu hai phút, đó là khoảng 40 phút mỗi ngày, hay hơn 3 giờ mỗi tuần, mà agent có thể gánh thay bạn. Con số của bạn sẽ khác; hãy đếm tin nhắn trong một tuần để biết.

Vẫn có thể tự xây quy trình riêng. Đội cần toàn quyền kiểm soát bộ phân tích file, embedding và xếp hạng vẫn có thể tự xây. IMFA dành cho đội muốn có kết quả mà không phải vận hành hạ tầng đó.

Câu hỏi thường gặp về agent AI RAG

Tôi có thể thêm loại file nào vào kho kiến thức IMFA?

File PDF, DOCX, XLS, XLSX, TXT, Markdown và CSV. Mỗi nguồn báo trạng thái đang xử lý, sẵn sàng hoặc lỗi trước khi bạn dựa vào nó.

Agent RAG có học được từ website không?

Có, với gói Pro. Thêm URL trang công khai dạng HTTP hoặc HTTPS và IMFA đọc nội dung vào cùng bộ sưu tập kiến thức, với cùng cách báo trạng thái.

RAG có đảm bảo mọi câu trả lời đều đúng không?

Không. Truy xuất cung cấp đúng ngữ cảnh cho mô hình và giảm câu trả lời thiếu căn cứ, nhưng không loại bỏ mọi lỗi, sự mơ hồ hay nguồn đã lỗi thời. Hãy thử các câu hỏi quan trọng và xem lại những câu trả lời then chốt.

IMFA xử lý prompt injection trong tài liệu thế nào?

Tài liệu và đoạn trích trang web được truy xuất được coi là dữ liệu không tin cậy và không thể thay thế hướng dẫn của agent. Các quy tắc phía server giảm rủi ro và giữ kín prompt cùng công cụ, nhưng không nền tảng AI nào có thể hứa bảo vệ tuyệt đối.

RAG có giống fine-tune không?

Không. RAG tra cứu tài liệu của bạn lúc trả lời, phù hợp với thông tin hay thay đổi. Fine-tune thay đổi chính mô hình qua huấn luyện và phù hợp với văn phong hoặc cách hành xử, với chi phí cao hơn và cập nhật chậm hơn.