Trong vài năm gần đây, GPT và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giúp doanh nghiệp tạo chatbot, trợ lý ảo, hệ thống hỏi–đáp và tự động hoá nội dung nhanh hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, bài toán “đưa AI vào vận hành thật” thường vấp phải 3 rào cản lớn: chi phí, độ chính xác, và bảo mật dữ liệu.
Đó là lý do RAG (Retrieval-Augmented Generation) trở thành hướng tiếp cận hiệu quả: kết hợp GPT với Vector Search để trả lời dựa trên tri thức nội bộ, giảm phụ thuộc vào việc “nhồi” tất cả thông tin vào prompt hoặc fine-tune tốn kém.
Tại NKKTech Global, chúng tôi triển khai các giải pháp RAG theo hướng tối ưu chi phí triển khai nhưng vẫn đảm bảo hiệu quả, tính mở rộng và kiểm soát dữ liệu.
RAG là gì và vì sao giúp tối ưu chi phí?
RAG là kiến trúc cho phép mô hình GPT “đọc” tài liệu doanh nghiệp theo thời gian thực thông qua một lớp truy xuất (retrieval). Quy trình cơ bản:
- Tài liệu nội bộ (PDF, DOCX, wiki, email, quy trình, hợp đồng, báo cáo…) được chia nhỏ (chunk).
- Mỗi chunk được biến thành vector embedding.
- Lưu vào vector database (Pinecone, Weaviate, Milvus, Elasticsearch vector, pgvector…).
- Khi người dùng hỏi, hệ thống dùng vector search để tìm đoạn liên quan nhất.
- GPT tạo câu trả lời dựa trên các đoạn tìm được (có trích dẫn nguồn nếu cần).
Điểm quan trọng: GPT không cần “biết hết mọi thứ”. Nó chỉ cần “tư duy + diễn đạt”, còn thông tin thực tế lấy từ kho tri thức. Nhờ đó:
- Giảm số token phải gửi cho GPT (chi phí inference giảm).
- Giảm nhu cầu fine-tune (vốn tốn thời gian + chi phí + vận hành phức tạp).
- Dễ cập nhật kiến thức: đổi tài liệu là đổi kết quả, không phải huấn luyện lại model.
Những “điểm đốt tiền” phổ biến khi triển khai GPT và cách RAG xử lý
1) Prompt dài và lặp lại → tăng token → tăng chi phí
Nhiều hệ thống nhét toàn bộ quy định, FAQ, chính sách vào prompt mỗi lần hỏi. Điều này khiến token đội lên nhanh chóng.
RAG giải quyết bằng cách chỉ đưa vào GPT vài đoạn liên quan nhất, thường 3–8 chunks.
Tối ưu thêm tại NKKTech Global:
- Chunking theo cấu trúc tài liệu (heading/section) thay vì cắt đều.
- Giới hạn context theo ngưỡng similarity + độ mới (freshness) để tránh “nhồi thừa”.
2) Trả lời sai do “hallucination” → tốn chi phí kiểm tra, sửa lỗi
Khi GPT không có dữ liệu chuẩn, nó có thể “đoán”. Chi phí không chỉ là token mà còn là chi phí vận hành: sai thông tin, sai quy trình, sai báo giá.
RAG giảm hallucination vì câu trả lời được “neo” vào tài liệu nội bộ.
Tối ưu thêm:
- Bật chế độ “answer only from sources”: thiếu nguồn thì trả lời “chưa đủ dữ liệu”.
- Trả lời kèm trích dẫn/đường dẫn nguồn để dễ audit.
3) Fine-tune vội vàng → tốn chi phí và khó bảo trì
Fine-tune không sai, nhưng thường bị lạm dụng cho bài toán “cập nhật tri thức” (knowledge update). Trong khi tri thức thay đổi liên tục.
RAG phù hợp hơn cho knowledge update, còn fine-tune nên dành cho:
- Giọng điệu thương hiệu, format trả lời chuẩn, phân loại ý định (intent), hoặc tác vụ chuyên biệt.
Vector Search: “Trái tim” của RAG – làm đúng để tiết kiệm
RAG có hiệu quả hay không phụ thuộc lớn vào retrieval quality. Nếu tìm sai đoạn → GPT vẫn trả lời sai → vừa tốn token vừa hại trải nghiệm.
Các chiến lược tối ưu retrieval để giảm chi phí tổng:
Hybrid Search (Dense + Sparse)
- Dense (embedding) mạnh về ngữ nghĩa.
- Sparse (BM25/keyword) mạnh về từ khoá, mã sản phẩm, thuật ngữ kỹ thuật.
Hybrid search giúp giảm “miss” và giảm số lần người dùng phải hỏi lại (giảm chi phí hội thoại).
Reranking
Sau khi lấy top-k từ vector DB, dùng reranker để sắp xếp lại theo mức liên quan thực sự.
Kết quả: đưa đúng đoạn vào GPT, giảm token và tăng độ chính xác.
Metadata Filter
Lọc theo phòng ban, phiên bản tài liệu, thời gian hiệu lực, ngôn ngữ, quyền truy cập.
- Giảm tìm nhầm.
- Hỗ trợ compliance (đúng người đúng tài liệu).
Công thức tối ưu chi phí triển khai RAG thực chiến
Dưới đây là các “đòn bẩy” tiết kiệm chi phí mà doanh nghiệp có thể áp dụng ngay:
- Tối ưu chunk size + chunk overlap theo loại tài liệu
- Quy trình: chunk theo bước
- Hợp đồng: chunk theo điều khoản
- FAQ: chunk theo câu hỏi
- Giảm số lượt gọi GPT bằng caching
- Cache theo câu hỏi phổ biến, theo embedding similarity, hoặc theo session.
- Tách luồng “rẻ” và “đắt”
- Dùng model nhỏ cho: phân loại intent, tóm tắt ngắn, routing.
- Chỉ dùng GPT mạnh cho: trả lời tổng hợp, lập luận đa bước.
- Guardrails & fallback
- Nếu retrieval confidence thấp: yêu cầu người dùng chọn tài liệu/đề mục thay vì gọi GPT nhiều lần.
- Đo lường đúng KPI
- Answer accuracy (có nguồn), resolution rate, avg tokens/turn, cost per ticket, latency.
Tại NKKTech Global, chúng tôi thường thiết kế kiến trúc theo hướng: “Quality Retrieval trước – GPT sau”. Làm đúng retrieval giúp tiết kiệm nhiều nhất về chi phí và rủi ro.
Use cases tiêu biểu của RAG trong doanh nghiệp
- Chatbot nội bộ: hỏi quy trình HR, IT policy, onboarding.
- Knowledge base cho CSKH: tra cứu chính sách, hướng dẫn sử dụng, xử lý lỗi.
- Trợ lý sales & presales: tra cứu catalogue, case study, năng lực công ty, proposal template.
- Trợ lý pháp lý – hợp đồng: tìm điều khoản, đối chiếu phiên bản, trích điều liên quan.
- Báo cáo & phân tích: hỏi dữ liệu từ tài liệu, biên bản, báo cáo tổng hợp.
NKKTech Global – AI Company triển khai RAG tối ưu chi phí, sẵn sàng mở rộng
Nếu doanh nghiệp của bạn đang cân nhắc “đưa GPT vào hệ thống” nhưng lo về chi phí và rủi ro, RAG là bước đi hợp lý để:
- triển khai nhanh,
- kiểm soát tri thức,
- tối ưu ngân sách,
- và mở rộng theo nhu cầu.
NKKTech Global (ai company) cung cấp dịch vụ tư vấn và triển khai RAG end-to-end:
- đánh giá dữ liệu & mục tiêu,
- thiết kế kiến trúc vector search,
- xây dựng pipeline ingest tài liệu,
- hybrid search + rerank,
- bảo mật & phân quyền,
- đo lường chi phí và tối ưu vận hành.
Bạn muốn demo theo dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp? NKKTech Global có thể dựng PoC nhanh để đo hiệu quả trước khi rollout.
Thông tin liên hệ:
🌐 Website: https://nkk.com.vn
📧 Email: contact@nkk.com.vn
💼 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/nkktech
