Có — hoàn toàn có thể. Và trên thực tế, đây là hướng triển khai phổ biến nhất khi doanh nghiệp muốn đưa RAG (Retrieval-Augmented Generation) vào vận hành nhanh mà không phải di chuyển toàn bộ tài liệu sang hệ thống mới.

Google Drive, SharePoint và OneDrive vốn đã là “kho tri thức” của nhiều công ty: hợp đồng, quy trình, biểu mẫu, SOP, tài liệu kỹ thuật, email đính kèm, báo cáo nội bộ… Vấn đề là tài liệu quá nhiều, phân tán, khó tìm đúng phiên bản, và mỗi phòng ban lại có cách lưu trữ khác nhau. RAG giải quyết bài toán đó bằng cách:

1. Kết nối (connect) vào nguồn tài liệu hiện có
2. Trích xuất – xử lý – lập chỉ mục (index) nội dung + metadata
3. Khi người dùng hỏi, hệ thống retrieval đúng đoạn liên quan, rồi LLM trả lời kèm trích dẫn nguồn

NKKTech Global là một AI company tập trung triển khai GenAI/RAG cho doanh nghiệp theo hướng “dùng được trong thực tế”: có phân quyền, có audit log, có trích dẫn nguồn, và có lộ trình mở rộng rõ ràng.

1) Tích hợp “thật” nghĩa là gì?

Nhiều người nghe “tích hợp RAG” và nghĩ đến việc chatbot đọc trực tiếp file mỗi lần hỏi. Thực tế, để chạy ổn định và nhanh, tích hợp thường theo mô hình:

• Đồng bộ theo lịch (scheduled sync): quét Drive/SharePoint/OneDrive theo chu kỳ (ví dụ 15 phút, 1 giờ, 1 ngày)
• Đồng bộ theo sự kiện (event/webhook): khi file được tạo/sửa/xóa, hệ thống nhận sự kiện và cập nhật index gần như realtime
• Kết hợp cả hai: webhook để nhanh, lịch quét để “chắc” (chống miss event)

Điểm quan trọng: RAG không thay thế Drive/SharePoint/OneDrive, mà xây lớp tìm kiếm thông minh (semantic search + citations) đè lên trên kho tài liệu sẵn có.

2) Kiến trúc tích hợp RAG vào Drive/SharePoint/OneDrive

Một kiến trúc tối thiểu, dễ mở rộng, thường gồm 6 phần:

(1) Connector (kết nối nguồn)

• Google Drive API
• Microsoft Graph API (cho SharePoint & OneDrive)
  Connector dùng OAuth/Service Account (tùy mô hình) để đọc file theo scope cho phép.

(2) Ingestion pipeline (đọc & chuẩn hóa)

• Lấy metadata: folder path, owner, created/modified time, file type, permission, site/library (SharePoint)
• Lấy content: doc/pdf/ppt/xlsx…
• Nếu PDF scan: OCR (khi cần)

(3) Chunking & enrichment

• Cắt theo cấu trúc: heading, section, bảng, danh sách
• Gắn metadata vào từng chunk (project, department, site, url file gốc, version, tags…)

(4) Indexing (vector + hybrid)

• Vector index để tìm theo ngữ nghĩa
• Hybrid (keyword + vector) để bắt “mã số”, tên biểu mẫu, điều khoản, số văn bản…

(5) Retrieval & Answering (RAG runtime)

• Retrieval top-k chunks
• (Tuỳ chọn) rerank để chọn đoạn “đắt” nhất
• LLM trả lời + trích dẫn (tên file + đoạn + link)

(6) Governance (bảo mật & vận hành)

• RBAC/ABAC theo nhóm, phòng ban, dự án
• Audit log: ai hỏi gì, truy xuất tài liệu nào
• DLP/masking nếu có dữ liệu nhạy cảm
• Cơ chế “không đủ nguồn → nói không biết”

3) Phân quyền: RAG có giữ đúng quyền Drive/SharePoint/OneDrive không?

Có thể — và nên làm.

Có 2 cách phổ biến:

Cách A: “Permission-aware indexing” (khuyến nghị)

• Khi index, lưu kèm thông tin quyền (group/user/site) cho từng file/chunk
• Khi truy vấn, hệ thống lọc kết quả theo quyền của người hỏi trước khi đưa vào LLM
  Ưu điểm: nhanh, an toàn, phù hợp enterprise.

Cách B: “Query-time access check”

• Retrieval ra candidate sources, sau đó gọi API kiểm tra quyền realtime
  Ưu điểm: đúng quyền tuyệt đối; nhược: tốn API call, chậm hơn.

Trong các triển khai thực tế, NKKTech Global thường chọn cách A + cơ chế refresh quyền định kỳ để đảm bảo cân bằng hiệu năng – chi phí – an toàn.

4) Những “khó” thường gặp khi tích hợp và cách xử lý

1) File Excel/PowerPoint nhiều bảng biểu

• Cần parser tốt để giữ cấu trúc bảng
• Với bảng lớn, nên index theo “row/section” thay vì cả file

2) Trùng phiên bản & naming lộn xộn

• Dùng metadata (modified time, folder chuẩn, prefix version)
• Có thể thêm “versioning rules” theo thư mục chuẩn hóa

3) Tài liệu đa ngôn ngữ (VN/EN/JP)

• Chọn embedding phù hợp
• Hybrid search thường cải thiện đáng kể khi có thuật ngữ/mã hiệu

4) Tốc độ cập nhật (freshness)

• Kết hợp webhook + scheduled scan
• Ưu tiên index incremental (chỉ update file thay đổi)

5) Bảo mật dữ liệu nhạy cảm

• Masking một số trường (lương, hợp đồng giá, PII…)
• Log & kiểm soát truy cập theo role
• Policy “LLM chỉ được trả lời từ nguồn được phép”

5) Nên chọn nguồn nào để bắt đầu?

Nếu bạn đang có cả 3 hệ (Drive + SharePoint + OneDrive), lời khuyên triển khai thực tế là:

1. Chọn 1 nguồn + 1–2 phòng ban để PoC (ví dụ HR/Policy, Sales/Proposal, PMO/Process)
2. Ưu tiên “tài liệu hỏi nhiều, rủi ro cao”: quy trình, chính sách, mẫu biểu, hợp đồng, SOP
3. Sau khi KPI tốt, mở rộng sang nguồn thứ 2, thứ 3

6) KPI để biết tích hợp RAG “có hiệu quả không”

• Thời gian tìm thông tin: X phút → Y phút
• Tỉ lệ trả lời đúng + có trích dẫn
• Tỉ lệ câu “không tìm thấy trong nguồn hiện có” (để biết thiếu dữ liệu hay thiếu cấu trúc)
• Mức độ hài lòng người dùng nội bộ (CSAT)

7) NKKTech Global triển khai như thế nào?

Với vai trò là AI company, NKKTech Global thường triển khai theo hướng:

• Kết nối Drive/SharePoint/OneDrive qua connector chuẩn
• Xây ingestion pipeline + chunking theo cấu trúc tài liệu doanh nghiệp
• Retrieval hybrid + citations
• Phân quyền theo group/role + audit log
• Lộ trình mở rộng từ PoC → production, không phá vỡ hệ thống lưu trữ hiện tại

Nếu bạn muốn, bạn có thể bắt đầu từ một “use-case thắng nhanh” (HR policy / SOP / proposal library) trong 2–3 tuần, rồi mở rộng dần.

Thông tin liên hệ:
🌐 Website: https://nkk.com.vn
📧 Email: contact@nkk.com.vn
💼 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/nkktech