Agentic-Rag

Vấn đề với RAG thông thường Retrieval-Augmented Generation (RAG) đã trở thành giải pháp phổ biến để giảm hallucination cho LLM. Tuy nhiên, Semantic RAG thuần túy vẫn còn những điểm yếu cơ bản: Mất ngữ cảnh quan hệ: Vector search chỉ tìm đoạn văn gần nghĩa nhất, không nắm được mối quan hệ giữa các thực thể (ví dụ: “Sản phẩm A thuộc danh mục B, được bảo hành bởi chính sách C”). Retrieval rời rạc: Các chunk độc lập không liên kết dẫn đến câu trả lời thiếu nhất quán. Hallucination vẫn xảy ra khi câu hỏi đòi hỏi lý luận nhiều bước qua nhiều tài liệu. Giải pháp: GraphRAG GraphRAG là kiến trúc kết hợp hai lớp retrieval: ...

Bài toán: CSKH truyền thống không đủ scale Hệ thống chăm sóc khách hàng (CSKH) truyền thống dựa trên rule-based chatbot hoặc FAQ tĩnh gặp nhiều hạn chế: không xử lý được câu hỏi phức tạp, không nhớ ngữ cảnh hội thoại, và cần cập nhật thủ công liên tục. Giải pháp: xây dựng Agentic AI System với nhiều agent chuyên biệt, phối hợp tự động để xử lý mọi loại truy vấn khách hàng. ...