Cơ sở tri thức AI riêng tư và Kiến trúc RAG giúp xây dựng nền tảng AI tạo sinh.

Nếu chúng ta coi AI là bộ não, thì cơ sở dữ liệu vector (Vector DB) chính là bộ nhớ dài hạn của nó.

Các cơ sở dữ liệu truyền thống dựa vào tìm kiếm từ khóa, chỉ so sánh xem văn bản có giống hệt nhau hay không; cơ sở dữ liệu vector có thể hiểu được ý nghĩa đằng sau các từ ngữ; không phải tìm kiếm từ ngữ, mà là tìm kiếm ý nghĩa. Đây chính là công nghệ cốt lõi của các cơ sở tri thức AI hiện đại, RAG (Retrieval-Augmented Generation) và AI tạo sinh cho doanh nghiệp.

Các doanh nghiệp có thể chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc như tệp PDF, tài liệu Word, bảng tính Excel và email thành các vector, tạo ra một cơ sở tri thức mà AI có thể hiểu được. Khi người dùng đặt câu hỏi, trước tiên hệ thống sẽ chuyển đổi truy vấn thành vector, sau đó tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu nội dung có ý nghĩa ngữ nghĩa gần nhất, thay vì chỉ so sánh các từ khóa một cách đơn thuần. Điều này có nghĩa là hệ thống có thể tìm ra câu trả lời chính xác ngay cả khi sử dụng cách diễn đạt khác nhau.

Ví dụ: nếu một tài liệu ghi chiến lược sao lưu hoặc bảo vệ dữ liệu và người dùng hỏi Làm cách nào để tránh mất dữ liệu?, cơ sở dữ liệu vector vẫn có thể xác định rằng hai khái niệm này có liên quan về mặt ngữ nghĩa và đưa ra câu trả lời phù hợp nhất.

Do đó, cơ sở dữ liệu vector cho phép AI làm được nhiều hơn là chỉ tìm kiếm tài liệu; chúng giúp AI thực sự hiểu tri thức của doanh nghiệp, từ đó xây dựng các trợ lý AI và cơ sở tri thức riêng tư thông minh và chính xác hơn cho doanh nghiệp.

Trong kỷ nguyên AI tạo sinh, vai trò của NAS đã phát triển từ lưu trữ tệp truyền thống thành trung tâm tri thức cho AI doanh nghiệp.

Khi các doanh nghiệp áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (thường gọi là LLM), RAG và cơ sở dữ liệu vector, dữ liệu không còn chỉ được lưu trữ; nó liên tục được phân tích, đánh chỉ mục, truy xuất và ứng dụng, đóng vai trò là cơ sở quan trọng để AI trả lời câu hỏi và hỗ trợ đưa ra quyết định.

NAS tạo thành hạ tầng cốt lõi của toàn bộ quy trình tri thức AI này. Tài liệu, tệp PDF, bảng tính, email, hình ảnh và nhiều loại dữ liệu khác có thể được lưu trữ tập trung trên NAS. Sau đó, chúng được xử lý thông qua các quy trình AI cục bộ để phân đoạn nội dung thành các khối ngữ nghĩa, tạo dữ liệu nhúng (embeddings) và ghi vào cơ sở dữ liệu vector. Khi người dùng đặt câu hỏi, AI trước tiên có thể thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa trong cơ sở tri thức của doanh nghiệp trước khi kết hợp với mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra câu trả lời chính xác hơn, phù hợp với ngữ cảnh của công ty, thay vì chỉ dựa vào tìm kiếm từ khóa.

Toàn bộ quy trình xử lý tri thức AI có thể được hoàn thành nội bộ mà không cần tải dữ liệu nhạy cảm lên đám mây công cộng, cân bằng giữa bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư, đồng thời đáp ứng các yêu cầu của doanh nghiệp về chủ quyền dữ liệu, tuân thủ quy định và quản lý phân quyền nội bộ.

Do đó, trong các kiến trúc AI thế hệ tiếp theo, NAS không còn chỉ là một thiết bị lưu trữ; nó là hạt nhân quan trọng kết nối AI, cơ sở dữ liệu vector và tri thức doanh nghiệp, trở thành nền tảng tảng cơ sở để các doanh nghiệp xây dựng giải pháp AI riêng tư.

Nếu không có sự hỗ trợ của cơ sở dữ liệu vector và công nghệ RAG, ngay cả những LLM mạnh mẽ nhất cũng không thể hiểu được tri thức độc quyền của công ty. Chúng có thể trả lời các câu hỏi chung nhưng không hề biết về tài liệu sản phẩm, quy trình vận hành tiêu chuẩn (SOP), thông số kỹ thuật hoặc dữ liệu khách hàng của công ty.

Thiết bị ASUSTOR NAS có thể đóng vai trò là nền tảng cốt lõi cho các cơ sở tri thức AI của doanh nghiệp. Bằng cách triển khai kiến trúc RAG và cơ sở dữ liệu vector, nó cho phép AI truy cập tức thì vào các tài liệu nội bộ, tạo ra một cơ sở tri thức AI riêng tư độc nhất cho doanh nghiệp.

Nhân viên có thể nhanh chóng truy vấn thông tin bằng ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như:
Lịch sử giao dịch của khách hàng này trong ba năm qua là gì?
Tài liệu kỹ thuật của sản phẩm nằm ở đâu?
Phiên bản SOP nội bộ mới nhất là gì?

AI không còn chỉ là một công cụ trò chuyện, mà là một cổng thông minh cho việc quản lý tri thức và truy xuất thông tin của doanh nghiệp, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất tìm kiếm và năng suất làm việc.

Điều quan trọng hơn là tất cả tài liệu, tri thức và dữ liệu đều lưu lại trong NAS nội bộ của công ty, loại bỏ nhu cầu tải lên đám mây công cộng, ngăn ngừa rò rỉ dữ liệu bảo mật, tuân thủ các quy định và đảm bảo chúng sẽ không trở thành nguồn dữ liệu cho việc huấn luyện hoặc chắt lọc mô hình AI bên ngoài – thực sự thực thi chủ quyền dữ liệu AI của doanh nghiệp.