# Tương lai sẵn sàng cho doanh nghiệp: Tại sao kiến trúc AI linh hoạt lại quan trọng

> Cách tiếp cận tiên tiến hiện nay có thể trở thành hệ thống kế thừa của ngày mai—và cũng có thể trở thành nợ kỹ thuật của ngày mai. Giải pháp không phải là lựa chọn công nghệ tiên tiến nhất, mà là kiến ​​trúc mô-đun và dễ thích ứng. Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một ví dụ điển hình: AWS tách biệt việc điều phối, mô hình AI và kho lưu trữ vector thành các thành phần có thể thay thế độc lập. Khám phá năm nguyên tắc thiết kế—từ không phụ thuộc vào mô hình đến ưu tiên API—đảm bảo các khoản đầu tư hôm nay sẽ tạo ra giá trị cho tương lai.

Source: https://www.electe.net/vi/post/futuro-a-prova-di-azienda-perche-larchitettura-ai-flessibile-e-importante

Site guide: https://www.electe.net/vi/llms.txt

Cái được coi là cách tiếp cận tiên phong của ngày hôm nay có thể nhanh chóng trở thành hệ thống legacy của ngày mai. Các tổ chức đầu tư vào giải pháp SaaS dựa trên trí tuệ nhân tạo phải đối mặt với một câu hỏi then chốt: Làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo rằng các hệ thống được triển khai hôm nay không trở thành [nợ kỹ thuật](https://it.wikipedia.org/wiki/Debito_tecnico) của ngày mai?

Câu trả lời không nằm ở việc lựa chọn công nghệ tiên tiến nhất hiện có, mà nằm ở việc lựa chọn các nền tảng được xây dựng trên kiến trúc linh hoạt và thích ứng, có khả năng phát triển cùng với các năng lực AI mới nổi. Bài viết này phân tích các triển khai kiến trúc mô-đun khác nhau trong AI, tập trung vào Thế hệ Tăng cường Truy xuất (RAG), và so sánh các phương pháp tiếp cận kiến trúc khác nhau.

## Rủi ro tiềm ẩn của việc triển khai AI cứng nhắc

Nhiều tổ chức lựa chọn giải pháp AI chủ yếu dựa trên năng lực hiện tại, tập trung vào chức năng tức thời mà bỏ qua kiến trúc nền tảng quyết định khả năng thích ứng lâu dài. Cách tiếp cận này tạo ra một số rủi ro đáng kể:

### Sự lỗi thời về công nghệ

Tốc độ đổi mới AI tiếp tục tăng tốc, với những tiến bộ cơ bản xuất hiện trong khung thời gian ngày càng ngắn. Các hệ thống cứng nhắc được xây dựng dựa trên các phương pháp AI cụ thể thường gặp khó khăn trong việc tích hợp những tiến bộ này, dẫn đến khoảng cách năng lực so với các giải pháp mới hơn.

### Thay đổi yêu cầu kinh doanh

Ngay cả khi công nghệ vẫn giữ nguyên (và điều đó sẽ không xảy ra), các yêu cầu kinh doanh vẫn sẽ thay đổi. Các tổ chức thường khám phá ra những trường hợp sử dụng AI có giá trị mà không được dự đoán trong quá trình triển khai ban đầu. Các nền tảng không linh hoạt thường gặp khó khăn trong việc vượt ra ngoài các thông số thiết kế ban đầu.

### Sự phát triển của hệ sinh thái tích hợp

Các ứng dụng, nguồn dữ liệu và hệ thống xung quanh một giải pháp AI sẽ thay đổi theo thời gian thông qua việc nâng cấp, thay thế và bổ sung mới. Các nền tảng AI cứng nhắc thường trở thành điểm nghẽn tích hợp, đòi hỏi các giải pháp thay thế tốn kém hoặc hạn chế giá trị của các khoản đầu tư công nghệ khác.

### Những thay đổi về quy định và tuân thủ

Các yêu cầu về quản trị AI tiếp tục phát triển trên toàn cầu, với sự xuất hiện của các quy định mới đặt ra các yêu cầu về khả năng giải thích, đánh giá tính công bằng và lập tài liệu. Các hệ thống thiếu tính linh hoạt về kiến trúc thường gặp khó khăn trong việc thích ứng với những nhu cầu tuân thủ luôn thay đổi này.

## Mô hình RAG: Một nghiên cứu điển hình về kiến trúc mô-đun

Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một ví dụ điển hình về kiến trúc mô-đun đang cách mạng hóa cách thiết kế và triển khai các hệ thống AI. AWS định nghĩa RAG là "quy trình tối ưu hóa đầu ra của một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách tham chiếu đến một cơ sở tri thức có thẩm quyền bên ngoài các nguồn dữ liệu đào tạo của nó trước khi tạo ra phản hồi."

### Triển khai AWS RAG

AWS đã phát triển một kiến trúc cloud RAG minh họa cho các nguyên tắc modular hóa và tính linh hoạt. Như được nêu bật bởi [Yunjie Chen và Henry Jia trên blog AWS Public Sector](https://aws.amazon.com/blogs/publicsector/use-modular-architecture-for-flexible-and-extensible-rag-based-generative-ai-solutions/), kiến trúc này bao gồm bốn module riêng biệt:

1. **Module giao diện người dùng**: Tương tác với người dùng cuối thông qua Amazon API Gateway
2. **Module điều phối**: Tương tác với nhiều tài nguyên khác nhau để đảm bảo việc thu thập dữ liệu, tạo prompt và tạo phản hồi diễn ra suôn sẻ
3. **Module embedding**: Cung cấp quyền truy cập vào nhiều foundation model khác nhau
4. **Module vector store**: Quản lý việc lưu trữ dữ liệu embedded và thực hiện tìm kiếm vector

Luồng xử lý diễn ra theo hai hướng chính:

**Đối với việc tải dữ liệu lên:**

1. Các tài liệu được lưu trữ trong bucket Amazon S3 được xử lý bởi các hàm AWS Lambda để phân chia và chunking
2. Các đoạn văn bản được gửi đến mô hình embedding để chuyển đổi thành vector
3. Các embedding được lưu trữ và lập chỉ mục trong cơ sở dữ liệu vector đã chọn

**Đối với việc tạo phản hồi:**

1. Người dùng gửi một prompt
2. Prompt được chuyển đến một mô hình embedding
3. Mô hình chuyển đổi prompt thành vector để tìm kiếm ngữ nghĩa trong các tài liệu đã lưu trữ
4. Các kết quả liên quan nhất được trả về cho LLM
5. LLM tạo ra phản hồi dựa trên các kết quả tương đồng nhất và các prompt ban đầu
6. Phản hồi được tạo ra sẽ được chuyển đến người dùng

### Lợi ích của Kiến trúc AWS RAG

AWS nêu bật một số lợi thế chính của kiến trúc mô-đun này:

- **Tính modular và khả năng mở rộng**: "Bản chất modular của kiến trúc RAG và việc sử dụng infrastructure as code (IaC) giúp việc thêm hoặc bớt các dịch vụ AWS theo nhu cầu trở nên dễ dàng. Với các dịch vụ được quản lý của AWS, kiến trúc này giúp xử lý sự gia tăng về lưu lượng truy cập và yêu cầu dữ liệu một cách tự động và hiệu quả, không cần cấp phát trước."
- **Tính linh hoạt và nhanh nhạy**: "Kiến trúc RAG dạng module cho phép triển khai các công nghệ và dịch vụ mới nhanh hơn và dễ dàng hơn mà không cần phải đại tu toàn bộ khung kiến trúc cloud. Điều này giúp doanh nghiệp phản ứng linh hoạt hơn trước những thay đổi về nhu cầu thị trường và khách hàng."
- **Thích ứng với các xu hướng tương lai**: "Kiến trúc modular tách biệt việc điều phối, các mô hình AI tạo sinh và vector store. Từng module trong ba module này đều là những lĩnh vực đang được nghiên cứu tích cực và liên tục cải tiến."

### Công nghệ Vector: Trái tim của Kiến trúc RAG

Một yếu tố quan trọng của kiến trúc RAG là cơ sở dữ liệu vector. AWS nhấn mạnh rằng "vì tất cả dữ liệu (bao gồm văn bản, âm thanh, hình ảnh hoặc video) phải được chuyển đổi thành vector nhúng để các mô hình tạo sinh tương tác với chúng, nên cơ sở dữ liệu vector đóng vai trò quan trọng trong các giải pháp AI tạo sinh."

AWS hỗ trợ tính linh hoạt này bằng cách cung cấp một số tùy chọn cơ sở dữ liệu vector:

- Các cơ sở dữ liệu truyền thống như OpenSearch và PostgreSQL với các chức năng vector được bổ sung
- Các cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở chuyên dụng như ChromaDB và Milvus
- Các giải pháp AWS gốc như Amazon Kendra

Việc lựa chọn giữa các tùy chọn này "có thể được hướng dẫn bởi các câu trả lời cho những câu hỏi như tần suất dữ liệu mới được thêm vào, số lượng truy vấn được gửi mỗi phút và liệu các truy vấn được gửi có phần lớn giống nhau hay không".

## Kiến trúc AI tích hợp mô hình: Phương pháp tiếp cận thần kinh

Trong khi kiến trúc AWS RAG được triển khai như một hệ thống phân tán trên nhiều dịch vụ đám mây, các hệ thống AI khác lại có cách tiếp cận tích hợp hơn, trong đó các nguyên tắc mô-đun tồn tại trong một kiến trúc nơ-ron thống nhất.

### Trường hợp của Trợ lý AI tiên tiến

Các trợ lý AI tiên tiến, chẳng hạn như các trợ lý dựa trên mô hình LLM thế hệ tiếp theo, sử dụng các nguyên tắc tương tự như RAG nhưng có một số khác biệt đáng kể về kiến trúc:

1. **Tích hợp neural**: Các thành phần chức năng (hiểu truy vấn, truy xuất thông tin, tạo phản hồi) được tích hợp trong kiến trúc neural, thay vì được phân bổ trên các dịch vụ riêng biệt.
2. **Tính modular ở cấp độ khái niệm**: Tính modular tồn tại ở cấp độ khái niệm và chức năng, nhưng không nhất thiết là các thành phần tách biệt về mặt vật lý và có thể thay thế được.
3. **Tối ưu hóa thống nhất**: Toàn bộ pipeline xử lý được tối ưu hóa trong giai đoạn huấn luyện và phát triển, thay vì có thể được cấu hình bởi người dùng cuối.
4. **Tích hợp sâu giữa retrieval và generation**: Hệ thống truy xuất được tích hợp sâu hơn vào quá trình tạo sinh, với phản hồi hai chiều giữa các thành phần, thay vì là một quy trình tuần tự cứng nhắc.

Bất chấp những khác biệt trong quá trình triển khai, các hệ thống này chia sẻ các nguyên tắc cốt lõi của RAG: làm giàu mô hình ngôn ngữ bằng thông tin bên ngoài có liên quan để tăng độ chính xác và giảm ảo giác, tạo ra một kiến trúc tách biệt (ít nhất là về mặt khái niệm) các giai đoạn xử lý khác nhau.

## Nguyên tắc thiết kế cho kiến trúc AI linh hoạt

Bất kể cách tiếp cận cụ thể nào, đều có những nguyên tắc thiết kế chung thúc đẩy tính linh hoạt trong kiến trúc AI:

### Thiết kế mô-đun

Các nền tảng AI thực sự linh hoạt sử dụng kiến trúc mô-đun, trong đó các thành phần có thể được nâng cấp hoặc thay thế độc lập mà không cần thay đổi toàn bộ hệ thống. Cả phương pháp AWS và phương pháp hệ thống AI tích hợp đều tuân theo nguyên tắc này, mặc dù có cách triển khai khác nhau.

### Phương pháp tiếp cận không phụ thuộc vào mô hình

Các nền tảng linh hoạt duy trì sự tách biệt giữa logic nghiệp vụ và việc triển khai AI cơ bản, cho phép các thành phần AI cơ bản được thay đổi khi công nghệ phát triển. Điều này đặc biệt rõ ràng trong kiến trúc AWS, nơi các mô hình có thể dễ dàng được thay thế.

### Thiết kế API-First

Các hệ thống AI thích ứng nhất ưu tiên khả năng truy cập theo chương trình thông qua các API toàn diện, thay vì chỉ tập trung vào giao diện người dùng được xác định trước. Trong kiến trúc AWS, mỗi thành phần đều có giao diện được xác định rõ ràng, giúp việc tích hợp và nâng cấp trở nên dễ dàng.

### Cơ sở hạ tầng phân phối liên tục

Kiến trúc linh hoạt đòi hỏi một cơ sở hạ tầng được thiết kế để cập nhật thường xuyên mà không làm gián đoạn dịch vụ. Nguyên tắc này được triển khai trong cả hệ thống phân tán như kiến trúc AWS và các mô hình AI tích hợp, mặc dù với các cơ chế khác nhau.

### Khung mở rộng

Các nền tảng thực sự linh hoạt cung cấp khuôn khổ cho các tiện ích mở rộng dành riêng cho khách hàng mà không cần sự can thiệp của nhà cung cấp. Điều này thể hiện rõ nhất trong các hệ thống phân tán, nhưng ngay cả các mô hình AI tích hợp cũng có thể cung cấp các hình thức tùy chỉnh.

## Sự cân bằng giữa khả năng thích ứng và ổn định

Mặc dù chúng tôi nhấn mạnh tính linh hoạt về kiến trúc, nhưng điều quan trọng là phải nhận ra rằng các hệ thống doanh nghiệp cũng đòi hỏi sự ổn định và độ tin cậy. Việc cân bằng những nhu cầu dường như mâu thuẫn này đòi hỏi:

### Hợp đồng giao diện ổn định

Mặc dù việc triển khai nội bộ có thể thay đổi thường xuyên, nhưng điều quan trọng là phải duy trì các đảm bảo ổn định nghiêm ngặt cho các giao diện bên ngoài, với các chính sách hỗ trợ và quản lý phiên bản chính thức.

### Cải tiến tiến bộ

Nên giới thiệu các tính năng mới bằng những thay đổi bổ sung thay vì thay thế, bất cứ khi nào có thể, cho phép các tổ chức áp dụng những đổi mới theo tốc độ của riêng mình.

### Nhịp độ cập nhật được kiểm soát

Việc nâng cấp phải tuân theo lịch trình có thể dự đoán và kiểm soát được, cân bằng giữa đổi mới liên tục với tính ổn định trong hoạt động.

## Sự hội tụ trong tương lai: Hướng tới kiến trúc lai

Tương lai của kiến trúc AI có thể sẽ chứng kiến sự hội tụ giữa phương pháp phân tán, điển hình là AWS RAG, và phương pháp tích hợp của các mô hình AI tiên tiến. Các xu hướng đáng kể đã và đang nổi lên:

### Sự hội tụ đa phương thức

Trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng chuyển từ xử lý đơn phương thức sang các mô hình thống nhất hoạt động liền mạch trên nhiều phương thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video).

### Sự gia tăng của các mô hình chuyên biệt

Trong khi các mô hình chung tiếp tục phát triển, chúng ta cũng thấy sự gia tăng trong việc phát triển các mô hình chuyên biệt cho các miền và nhiệm vụ cụ thể, đòi hỏi các kiến trúc có thể phối hợp và tích hợp nhiều mô hình.

### Continuum Edge-Cloud

Quá trình xử lý AI ngày càng được phân bổ trên phạm vi liên tục từ đám mây đến biên, với các mô hình được triển khai ở nơi chúng có thể cân bằng hiệu suất, chi phí và yêu cầu dữ liệu hiệu quả hơn.

### Hài hòa quy định

Khi các quy định về AI toàn cầu ngày càng hoàn thiện, chúng tôi dự đoán các yêu cầu sẽ được hài hòa hơn trên khắp các khu vực pháp lý, có khả năng đi kèm với các khuôn khổ chứng nhận.

## Kết luận: Sự cấp thiết của tương lai

Trong một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng như trí tuệ nhân tạo, tính năng quan trọng nhất của một nền tảng không phải là khả năng hiện tại mà là khả năng thích ứng với những tiến bộ trong tương lai. Các tổ chức lựa chọn giải pháp chủ yếu dựa trên năng lực hiện tại thường thấy mình đang tự hạn chế khả năng của tương lai.

Bằng cách ưu tiên tính linh hoạt về kiến trúc thông qua các nguyên tắc như thiết kế mô-đun, phương pháp tiếp cận không phụ thuộc vào mô hình, tư duy API trước tiên, cơ sở hạ tầng phân phối liên tục và khả năng mở rộng mạnh mẽ, các tổ chức có thể xây dựng năng lực AI phát triển cùng với những tiến bộ công nghệ và nhu cầu kinh doanh.

Như AWS đã tuyên bố, "tốc độ phát triển của AI tạo sinh là chưa từng có" và chỉ có kiến trúc thực sự linh hoạt và theo mô-đun mới có thể đảm bảo rằng các khoản đầu tư hiện nay tiếp tục tạo ra giá trị trong bối cảnh công nghệ đang phát triển nhanh chóng của ngày mai.

Có lẽ tương lai không chỉ thuộc về những người có thể dự đoán tốt nhất những gì sẽ xảy ra, mà còn thuộc về những người xây dựng được hệ thống có thể thích ứng với bất cứ điều gì xảy ra.