Trong bài viết này
Từ được đánh dấu có giải thích. Di chuột hoặc chạm để xem, hay mở từ điển AI.
Kho vật tư có một bảng gồm mã sản phẩm, số lượng và đơn vị tính. Nếu biến dòng “Bút | 12 | Hộp” thành một câu thiếu tiêu đề, trợ lý có thể hiểu thành mười hai chiếc bút. Với bảng biểu, số đúng nhưng mất nhãn vẫn dẫn tới câu trả lời sai.
Giữ quan hệ giữa ô, hàng và cột
Một bảng không chỉ là nhiều đoạn văn đặt cạnh nhau. Ý nghĩa của ô phụ thuộc tiêu đề cột, nhãn hàng, đơn vị và đôi khi cả chú thích dưới bảng. Khi chia nhỏ, mỗi phần cần mang theo ngữ cảnh đủ để hiểu độc lập.
Ví dụ giả định:
| Mã | Vật tư | Tồn kho | Đơn vị |
|---|---|---|---|
| VT-11 | Bút xanh | 12 | Hộp |
| VT-12 | Giấy A4 | 8 | Ram |
Một bản biểu diễn có thể là “Mã VT-11; vật tư Bút xanh; tồn kho 12; đơn vị Hộp”. Đầu vào “Còn bao nhiêu hộp bút xanh?” cần trả lời “12 hộp”, kèm nguồn bảng và thời điểm chụp dữ liệu. Không suy ra số chiếc nếu chưa biết quy cách đóng hộp.
Tra cứu một giá trị khác với tính trên toàn bảng
Câu “VT-11 còn bao nhiêu?” có thể giải quyết bằng hàng phù hợp. Câu “Tổng tồn kho của tất cả vật tư là bao nhiêu?” cần kiểm tra đơn vị trước khi cộng. Mười hai hộp và tám ram không tạo thành một tổng có ý nghĩa nếu mục đích là đếm sản phẩm riêng lẻ.
Ngay cả khi cùng đơn vị, tìm năm hàng gần câu hỏi rồi cộng không bảo đảm tổng toàn bảng. Bộ truy xuất có thể bỏ sót hàng ít tương đồng. Với phép lọc, đếm và tổng hợp, nên dùng nguồn có cấu trúc cùng công cụ tính xác định, rồi để mô hình giải thích kết quả.
Công trình TableRAG nghiên cứu truy xuất schema và ô dữ liệu để hỗ trợ hiểu bảng lớn. Bài học áp dụng ở đây là cấu trúc bảng đáng được xử lý riêng; kiến trúc minh họa trong bài này không phải bản tái hiện hệ thống hoặc kết quả thí nghiệm của tác giả.
Chọn biểu diễn theo dạng câu hỏi
Markdown dễ đọc cho bảng nhỏ, nhưng bảng dài có thể chiếm nhiều ngữ cảnh. Chuyển mỗi hàng thành văn bản giúp tìm kiếm theo nội dung hàng, đổi lại lặp tiêu đề và có thể mất quan hệ giữa nhiều hàng. Lưu bảng cấu trúc giữ được kiểu dữ liệu nhưng cần một bước truy vấn phù hợp.
Một luồng thực hành là nhận diện bảng liên quan, kiểm tra cột và đơn vị, xác định cần tra cứu hay tính toán, rồi lấy dữ liệu cần thiết. Câu trả lời nên nêu điều kiện lọc, thời điểm dữ liệu và nguồn.
RAG tìm các đoạn tài liệu liên quan, đưa chúng vào ngữ cảnh rồi tạo câu trả lời. Người đọc cần kiểm tra nguồn có thực sự hỗ trợ câu trả lời hay không.
↔ Vuốt ngang để xem toàn bộ sơ đồ.
01 / Nhận câu hỏi
Hệ thống nhận câu hỏi cùng phạm vi tài liệu mà người dùng được phép đọc.
02 / Tìm tài liệu
Bộ tìm kiếm lấy các đoạn có liên quan trong kho tài liệu được phép truy cập.
03 / Thêm ngữ cảnh
Câu hỏi, các đoạn tìm được và thông tin nguồn được đưa cho mô hình.
04 / Trả lời kèm nguồn
Mô hình tạo câu trả lời có căn cứ để đối chiếu. Nếu chưa đủ thông tin, hệ thống cần nói rõ.
Minh họa một luồng RAG cơ bản. Tìm thấy tài liệu không bảo đảm nội dung còn hiệu lực hoặc mô hình sử dụng đúng.
Hình cho thấy truy xuất cung cấp căn cứ. Nó không mô tả phép tính trên toàn bộ bảng; nếu có tổng hợp, cần ghi rõ công cụ nào tính và tập hàng nào được sử dụng.
Các bảng có ô gộp cần đặc biệt chú ý. Một tiêu đề “Kho miền Bắc” có thể áp dụng cho nhiều hàng bên dưới. Nếu không truyền nhãn này xuống bản biểu diễn, câu hỏi theo địa điểm sẽ khó phân biệt các số giống nhau ở hai khu vực.
Bài tập: một câu tra cứu và một câu tổng hợp
Tạo bảng giả định mười hàng với hai kho, hai đơn vị và ngày cập nhật. Viết một câu hỏi tìm đúng mã sản phẩm, một câu đếm số mã ở mỗi kho, một câu cộng số lượng cùng đơn vị và một câu cố cộng khác đơn vị.
Tiêu chí đạt là câu tra cứu trả đúng hàng; phép đếm xét đủ dữ liệu; phép cộng giữ điều kiện lọc; câu khác đơn vị được giải thích là chưa có cơ sở cộng. Ghi lại tập hàng đầu vào của mỗi phép tính để người khác tính lại bằng tay.
Nếu hệ thống trả số đúng do tình cờ chọn được vài hàng phù hợp, bài kiểm tra vẫn chưa đạt. Cần chứng minh phạm vi dữ liệu đúng trước khi tin vào phép tính ở cuối chuỗi.