RAG (Retrieval-Augmented Generation) là cơ chế giúp AI vừa truy xuất dữ liệu, vừa sinh nội dung dựa trên ngữ cảnh, thay vì chỉ “đoán” từ dữ liệu huấn luyện sẵn có. Mục tiêu là làm cho các câu trả lời của AI trở nên chính xác và đáng tin cậy hơn. Điều này đã làm thay đổi cách SEO vận hành, đồng thời mở ra kỷ nguyên mới cho thương mại điện tử. Hãy cùng SEONGON khám phá RAG là gì và tác động sâu rộng của RAG đến TMĐT trong bài viết này.
Những nội dung chính trong bài viết:
- Giải thích dễ hiểu về Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Giải thích tầm quan trọng của RAG: khắc phục hạn chế mô hình cũ và tiết kiệm chi phí.
- Những tác động của RAG đến tìm kiếm truyền thống.
- Những tác động của RAG đến thương mại điện tử.
1. Retrieval-Augmented Generation là gì?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là sự kết hợp giữa truy xuất thông tin (retrieval) và tạo sinh ngôn ngữ (generation). Thay vì để mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trả lời hoàn toàn dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện, RAG bổ sung thêm một lớp truy xuất dữ liệu động từ các nguồn bên ngoài như cơ sở tri thức, website, tài liệu nội bộ. Kết quả là hệ thống vừa tận dụng sức mạnh ngôn ngữ của LLM, vừa có khả năng đưa ra câu trả lời gắn với dữ liệu mới nhất.
Điểm mạnh của RAG nằm ở khả năng cắt giảm “hallucination” – một hiện tượng AI trả lời tự tin nhưng sai lệch (ảo giác AI). Bằng cách đưa thêm dữ liệu truy xuất vào quá trình tạo sinh, đầu ra được tối ưu theo ba tiêu chí: tính chính xác, tính cập nhật và tính liên quan.
Quy trình vận hành RAG có thể tóm gọn thành ba bước:
- Retrieval (Truy xuất): Khi nhận được một câu hỏi, AI sẽ đi tìm thông tin từ một kho dữ liệu (ví dụ: tài liệu nội bộ, website, cơ sở tri thức) đã được đào tạo từ trước.
- Augmentation (Tăng cường): Trước khi đưa ra câu trả lời, AI mở rộng tìm kiếm đến các miền cụ thể hoặc cơ sở kiến thức nội bộ của tổ chức, tất cả mà không cần đào tạo lại mô hình. Bước này nhằm tìm được các thông tin chính xác và mới nhất.
- Generation (Tạo câu trả lời): AI dùng mô hình ngôn ngữ (như GPT) để viết câu trả lời, sử dụng cả câu hỏi gốc và các thông tin đã được tăng cường để tạo ra câu trả lời cuối cùng. Nhờ có các tài liệu bổ sung, câu trả lời sẽ chính xác, chi tiết và đáng tin cậy hơn.
Tình huống minh hoạ: Giả sử bạn có một mô hình AI đã được huấn luyện vào năm 2022. Mô hình này biết rất nhiều về thế giới, nhưng kiến thức của mô hình đã “đóng băng” tại thời điểm đó.
Câu hỏi của bạn là: “Ai là người chiến thắng giải Nobel Hòa bình năm 2024?”
Dưới đây là cách mô hình AI truyền thống xử lý:
- Bước 1: Mô hình cố gắng tìm kiếm trong bộ nhớ: Mô hình sẽ lục lọi trong dữ liệu đã được huấn luyện (đến năm 2022).
- Bước 2: Không tìm thấy thông tin: Vì giải Nobel Hòa bình 2024 chưa xảy ra vào thời điểm đó, mô hình không có thông tin này trong “trí nhớ” của mình.
- Bước 3: Tạo ra câu trả lời sai (ảo giác): Mô hình có thể sẽ đưa ra một câu trả lời không chính xác hoặc một phỏng đoán, ví dụ: “Người chiến thắng là [một cái tên nổi tiếng khác]” hoặc “Giải thưởng chưa được công bố.”
Cách mô hình sử dụng RAG xử lý:
- Bước 1: Tìm kiếm (Retrieval): Khi nhận được câu hỏi, hệ thống RAG sẽ tự động tìm kiếm thông tin bên ngoài trên một kho dữ liệu cập nhật, chẳng hạn như Wikipedia, các trang tin tức mới nhất, hoặc một cơ sở dữ liệu chuyên biệt về giải Nobel.
- Bước 2: Tăng cường (Augmentation): Hệ thống tìm thấy một bài báo hoặc một trang Wikipedia nói rằng: “Giải Nobel Hòa bình năm 2024 được trao cho tổ chức Press for Peace…” Hệ thống sẽ kết hợp câu hỏi của bạn với thông tin này.
- Bước 3: Tạo câu trả lời (Generation): Mô hình AI nhận được cả câu hỏi gốc và thông tin đã tìm được. Dựa vào đó, nó sẽ tạo ra một câu trả lời chính xác, đáng tin cậy: “Người chiến thắng giải Nobel Hòa bình năm 2024 là tổ chức Press for Peace.”
2. Tại sao Retrieval-Augmented Generation quan trọng?
Trong bối cảnh AI Search ngày càng chi phối cách người dùng tìm kiếm thông tin, RAG chính là giải pháp khắc phục những giới hạn của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và tiết kiệm chi phí.
2.1. Khắc phục hạn chế của mô hình LLM
Các LLM truyền thống giống như một “mô hình đóng”, chỉ trả lời dựa trên dữ liệu đã huấn luyện và không có điều kiện thích ứng với thông tin mới trừ khi được huấn luyện lại. Vì vậy, RAG đã biến chúng thành hệ thống “mở”, có thể truy xuất dữ liệu bên ngoài để bổ sung ngữ cảnh và cập nhật liên tục. Nhờ đó, ba hạn chế lớn nhất của LLM là ảo giác thông tin, dữ liệu lỗi thời và thiếu minh bạch được giải quyết khá triệt để.
2.1.1. Giải quyết vấn đề “ảo giác” (Hallucination)
Trong quá trình sử dụng các AI Search, bạn dễ dàng cảm nhận thấy một thực tế là các LLM truyền thống đôi khi tạo ra những câu trả lời nghe có vẻ hợp lý nhưng thực chất là sai sự thật, vì chúng chỉ dựa vào dữ liệu đã được huấn luyện.
Bằng cách bắt buộc tham chiếu nguồn dữ liệu bên ngoài, RAG giúp mô hình xây dựng câu trả lời trên cơ sở có bằng chứng. Bạn có thể hình dung như khi làm một bài tập khó, thay vì dựa vào trí nhớ mơ hồ, bạn mở sách giáo khoa để chắc chắn từng chi tiết. Nhờ vậy, hiện tượng “sáng tác thông tin” gần như được loại bỏ.
2.1.2. Giúp mô hình luôn cập nhật
Một LLM dù mạnh mẽ đến đâu cũng chỉ là một nội dung tại thời điểm huấn luyện. Chúng không thể tự biết đến một sản phẩm vừa ra mắt tuần trước, hay một thay đổi quan trọng trong thuật toán Google hôm qua.
Khi tích hợp cơ chế truy xuất dữ liệu động, RAG cho phép mô hình tiếp cận các nguồn được cập nhật liên tục từ website, tài liệu mới, cho đến những tin tức nóng mới. Điều này đồng nghĩa với việc AI có thể trả lời những câu hỏi về sự kiện vừa diễn ra hoặc về sản phẩm mới nhất trên thị trường, thay vì bị giới hạn bởi “trí nhớ cũ”.
2.1.3. Tăng tính minh bạch và độ tin cậy
Một trong những điểm yếu lớn nhất của LLM là thiếu minh bạch: người dùng không biết thông tin được lấy từ đâu. Trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế, pháp luật hay tài chính, điều này khiến người dùng khó có thể đặt niềm tin tuyệt đối vào câu trả lời.
RAG cung cấp khả năng dẫn nguồn trực tiếp, cho phép AI chỉ rõ tài liệu hoặc website nào đã được tham chiếu trong quá trình tạo câu trả lời. Đây không chỉ là sự minh bạch mà còn là cơ chế xác minh kép: người dùng có thể kiểm tra lại thông tin, đồng thời doanh nghiệp cũng bảo vệ được uy tín thương hiệu khi dữ liệu được trích dẫn đúng ngữ cảnh.
2.2. Tiết kiệm chi phí
Bên cạnh việc khắc phục hạn chế của LLM, RAG còn mang lại lợi ích kinh tế rõ rệt. Thay vì phải đầu tư khổng lồ cho việc huấn luyện lại mô hình, doanh nghiệp có thể tận dụng kiến trúc RAG để cập nhật thông tin với chi phí tối ưu hơn nhiều.
2.2.1. Tiết kiệm chi phí huấn luyện
Huấn luyện lại một LLM gần như là “bài toán triệu đô”. Bạn sẽ cần thu thập nguồn dữ liệu khổng lồ, nâng cấp GPU mạnh và thời gian có thể kéo dài hàng tuần, thậm chí hàng tháng. Tuy nhiên với RAG, mô hình gốc không cần thay đổi; việc bạn cần làm chỉ là bổ sung hoặc cập nhật dữ liệu vào kho truy xuất. Đây là một quy trình đơn giản, nhanh chóng và tiết kiệm hơn rất nhiều so với retraining toàn bộ hệ thống.
2.2.2. Giảm chi phí vận hành lâu dài
Ngoài chi phí huấn luyện, RAG còn giúp tối ưu chi phí trong giai đoạn vận hành. Hai yếu tố quan trọng nhất là:
- Chi phí Token: Khi RAG được thiết kế tốt, tối ưu đúng cách, sẽ chỉ lấy những thông tin cần thiết và cô đọng nhất, giúp tối ưu hóa chi phí token.
- Phí sửa chữa câu trả lời: Bằng cách giảm tình trạng “ảo giác”, RAG giúp giảm chi phí phát sinh từ việc phải sửa chữa hoặc xử lý các câu trả lời sai. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng kinh doanh, nơi sai sót có thể dẫn đến thiệt hại tài chính.
3. Ảnh hưởng của RAG đến tìm kiếm truyền thống như thế nào?
RAG đã và đang tái định hình trải nghiệm tìm kiếm trực tuyến. Thay vì trả về danh sách liên kết quen thuộc, người dùng đang bước vào một kỷ nguyên mới khi mà câu trả lời được tổng hợp, chi tiết và cá nhân hóa ngay tại trang kết quả.
3.1. RAG thay đổi cách người dùng nhận thông tin
Trong tìm kiếm truyền thống, người dùng thường nhận được “10 blue links” – danh sách câu trả lời đến từ các website để tự lựa chọn và click vào. Với RAG, đặc biệt là trong AI Overviews, người dùng nhận ngay một câu trả lời tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, thông tin được cung cấp đầy đủ và trực tiếp.
Ví dụ: Bạn tìm “nhà hàng chay gần đây”, RAG sẽ tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau và đưa ra một danh sách chọn lọc kèm theo thông tin chi tiết, thay vì buộc bạn phải lướt từng website.
3.2. RAG đang thay đổi trải nghiệm tìm kiếm
RAG đã không còn lấy dữ liệu từ top 10 kết quả tìm kiếm truyền thống mà tổng hợp nội dung từ nhiều nguồn và các truy vấn liên quan. Điều này giúp câu trả lời trở nên toàn diện và giàu bối cảnh hơn, mang lại trải nghiệm gần với việc đọc một bản phân tích hơn là danh sách liên kết đơn thuần.
Một điểm khác biệt quan trọng nằm ở cách hiển thị. Câu trả lời do AI tạo ra (AI Overviews) có thể xuất hiện ở nhiều vị trí khác nhau trong trang kết quả, thậm chí chiếm diện tích lớn hơn đáng kể so với các snippet truyền thống. Điều này khiến cục diện SEO trở nên khó đoán định hơn, bởi sự hiện diện của thương hiệu không còn phụ thuộc hoàn toàn vào thứ hạng tự nhiên.
Ngoài ra, RAG mở ra kỷ nguyên tìm kiếm hội thoại. Người dùng không còn bị giới hạn trong các truy vấn tách rời, mà có thể đặt câu hỏi nối tiếp theo ngữ cảnh, tương tác với công cụ tìm kiếm giống như đang trò chuyện với một chuyên gia. Đây là sự thay đổi căn bản trong hành vi tìm kiếm, tạo ra cả cơ hội và thách thức mới cho SEO.
3.3. Tác động tới doanh nghiệp và SEO
Sự xuất hiện của AI Overviews đang tạo ra một thách thức đáng kể cho doanh nghiệp. Người dùng có xu hướng ít nhấp chuột vào website hơn bởi phần lớn thông tin họ cần đã được hiển thị trực tiếp trên trang kết quả tìm kiếm. Điều này đồng nghĩa với việc lượng truy cập tự nhiên (organic traffic) có thể sụt giảm rõ rệt, đặc biệt với những website vốn phụ thuộc nhiều vào SEO để thu hút khách hàng.
Thực tế đã có những doanh nghiệp lên tiếng phản đối. Điển hình là Chegg, công ty giáo dục trực tuyến, đã kiện Google với lý do AI Overviews lấy đi một phần đáng kể lưu lượng và doanh thu của họ. Đây không chỉ là vấn đề riêng của ai mà là tín hiệu cho thấy sự thay đổi mô hình phân phối thông tin đang ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh.
Theo thống kê, AI Overviews hiện đã xuất hiện trong khoảng 12,7% tổng số truy vấn và tỷ lệ này được dự báo sẽ tiếp tục tăng mạnh trong thời gian tới (iPullRank, 2024). Điều này khẳng định rằng tác động của RAG và AI Overviews không còn là hiện tượng tạm thời, mà là xu hướng dài hạn buộc các doanh nghiệp và chuyên gia SEO phải nhanh chóng thích ứng.
Tài liệu tham khảo: iPullRank (2024). How Retrieval-Augmented Generation is Redefining SEO. Available at: https://ipullrank.com/how-retrieval-augmented-generation-is-redefining-seo (Accessed: 3 September 2025).
4. Ảnh hưởng của RAG đến thương mại điện tử
RAG đang làm thay đổi căn bản cách người tiêu dùng tiếp cận và ra quyết định mua sắm trực tuyến. Thay vì chỉ tìm kiếm sản phẩm qua danh sách liên kết truyền thống, khách hàng giờ đây nhận được gợi ý được cá nhân hóa, cập nhật theo thời gian thực và gắn liền với bối cảnh của họ.
4.1. Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm
Điểm mạnh nổi bật của RAG nằm ở khả năng tích hợp dữ liệu theo thời gian thực vào kết quả tìm kiếm. Điều này giúp công cụ tìm kiếm đưa ra gợi ý sản phẩm phù hợp với xu hướng thị trường mới nhất, đồng thời phản ánh hành vi mua sắm và tương tác cá nhân của từng khách hàng. Nhờ vậy, khách hàng nhận được những đề xuất chính xác, đáp ứng đúng nhu cầu vào đúng thời điểm, từ đó gia tăng khả năng ra quyết định mua hàng và mức độ hài lòng với thương hiệu.
4.2. Thay đổi cách SEO cho thương mại điện tử
RAG khiến bức tranh SEO cho thương mại điện tử trở nên phức tạp hơn. Công cụ tìm kiếm ngoài việc đánh giá dựa trên nội dung website giờ đây còn ưu tiên dữ liệu có cấu trúc và hệ thống knowledge graph. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải đảm bảo thông tin về sản phẩm, thương hiệu và cửa hàng được chuẩn hóa, rõ ràng và có cấu trúc đúng chuẩn. Nếu bỏ qua việc tối ưu này, sản phẩm rất dễ không xuất hiện trong các gợi ý của AI, dẫn đến mất lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
4.3. Tối ưu hóa vận hành nội bộ
Ảnh hưởng của RAG còn mở rộng sang vận hành doanh nghiệp với:
- Quản lý kho hàng: RAG có thể giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử cập nhật thông tin tồn kho theo thời gian thực. Khi có sự thay đổi về giá hoặc tình trạng còn hàng, hệ thống AI sẽ tự động cập nhật thông tin, đảm bảo khách hàng luôn nhận được dữ liệu chính xác nhất.
- Hỗ trợ nhân viên: RAG có thể đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ nội bộ, giúp nhân viên bán hàng hoặc dịch vụ khách hàng nhanh chóng truy cập thông tin từ kho dữ liệu của công ty để giải quyết vấn đề của khách hàng một cách hiệu quả hơn.
5. Câu hỏi thường gặp về RAG
5.1. RAG là gì?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) là phương pháp kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với khả năng truy xuất dữ liệu từ nguồn bên ngoài để tạo ra câu trả lời chính xác, cập nhật và phù hợp hơn.
5.2. RAG có loại bỏ hoàn toàn hiện tượng “AI bịa” (hallucination) không?
Không. RAG giúp giảm thiểu nhưng không thể loại bỏ hoàn toàn. Kết quả vẫn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu và cách thiết lập hệ thống.
5.3. Lợi ích của RAG dành cho doanh nghiệp là gì?
- Giảm chi phí huấn luyện lại mô hình.
- Tận dụng dữ liệu nội bộ để cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn.
- Đảm bảo thông tin luôn cập nhật và phù hợp với từng ngữ cảnh.
- Tối ưu hoá hoạt động vận hành nội bộ.
5.4. RAG ảnh hưởng thế nào đến SEO và tìm kiếm?
RAG làm thay đổi hành vi tìm kiếm: người dùng nhận được câu trả lời tổng hợp ngay trên trang kết quả (AI Overviews), thay vì phải click vào nhiều website. Điều này giúp trải nghiệm người dùng tốt hơn nhưng có thể giảm lượng traffic tự nhiên đến website.
5.5. RAG có phù hợp với mọi loại dữ liệu không?
RAG hiệu quả nhất với dữ liệu có cấu trúc, rõ ràng, dễ truy xuất. Với dữ liệu lộn xộn hoặc chất lượng kém, kết quả có thể bị sai lệch.
Retrieval-Augmented Generation là bước ngoặt định hình lại toàn bộ cách người dùng tiếp cận thông tin và mua sắm trực tuyến. Khi AI ngày càng đóng vai trò trung tâm trong trải nghiệm tìm kiếm, doanh nghiệp không thể chỉ dừng lại ở việc tối ưu từ khóa hay nội dung truyền thống. Với kinh nghiệm triển khai hàng nghìn chiến dịch thành công cho các thương hiệu lớn, SEONGON giới thiệu dịch vụ SEO AI MAX – giải pháp toàn diện giúp doanh nghiệp của bạn không chỉ hiện diện trong kết quả tìm kiếm truyền thống, mà còn chiếm vị trí nổi bật trong AI Overviews và các nền tảng tìm kiếm thế hệ mới.
Nếu bạn muốn thương hiệu của mình không bị bỏ lại phía sau trong cuộc chơi tìm kiếm do AI dẫn dắt, hãy liên hệ ngay với SEONGON để khám phá cách SEO AI MAX có thể giúp bạn dẫn đầu ngành hàng.
