So sánh giữa RAG, Agentic RAG, và Graph-R1 kèm khuyến nghị dùng:

image-1755056262139.png

Tóm tắt lại so sánh giữa RAG, Agentic RAG, và Graph-R1 kèm khuyến nghị dùng:
1️⃣ RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Cách hoạt động: Embed → Lưu Vector DB → Truy vấn Top-k chunk → Nhét vào prompt → Generate.
Ưu điểm:
  • Đơn giản, nhanh, triển khai dễ.
  • Phù hợp khi không cần reasoning nhiều.
    Nhược điểm:
  • Không có hiểu biết cấu trúc, reasoning hạn chế.
    Nên dùng cho: Chatbot FAQ, tra cứu nhanh, hỗ trợ khách hàng.
2️⃣ Agentic RAG
Cách hoạt động:
  • Agent lập kế hoạch, truy vấn nhiều nguồn, re-query nếu cần.
  • Có memory + orchestration giữa retriever, data agent, generator.
    Ưu điểm:
  • Giải quyết được truy vấn phức tạp, kết hợp nhiều nguồn (API, DB, web).
  • Reasoning tốt hơn RAG thuần.
    Nhược điểm:
  • Vẫn dựa vào chunk-based retrieval → dễ mất bối cảnh tổng thể.
    Nên dùng cho: Trợ lý nghiên cứu, trợ lý kết hợp paper + API + tool.
3️⃣ Graph-R1 (Agentic Graph RAG with RL)
Cách hoạt động:
  • Tạo knowledge hypergraph (entity + quan hệ).
  • Agent reasoning từng bước: Think → Query → Retrieve từ graph → Rethink.
  • Dùng RL tối ưu theo reward (format, F1).
    Ưu điểm:
  • Reasoning sâu, multi-hop, hiểu rõ cấu trúc dữ liệu.
  • Factuality cao, giảm hallucination.
  • Kết hợp tốt giữa agent + graph + RL.
    Nhược điểm:
  • Setup phức tạp, cần công sức xây graph và train RL.
    Nên dùng cho: Quản trị tri thức doanh nghiệp, hệ thống hiểu sâu ontology (sơ đồ tổ chức phức tạp, cấu trúc sản phẩm).
💡 Kết luận nhanh:
  • Chỉ cần tìm kiếm nhanh → RAG.
  • Cần phối hợp nhiều công cụ, nhiều nguồn → Agentic RAG.
  • Cần reasoning nhiều bước, hiểu cấu trúc dữ liệu phức tạp → Graph-R1.
No Comments
Back to top