Phương pháp tiên tiến hiện nay có thể nhanh chóng trở thành hệ thống lỗi thời của tương lai. Các tổ chức đầu tư vào các giải pháp SaaS dựa trên AI phải đối mặt với một câu hỏi quan trọng: Làm thế nào để đảm bảo rằng các hệ thống được triển khai hiện nay không trở thành nợ kỹ thuật của tương lai?

‍

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 kiến trúc đám mây RAG minh họa các nguyên tắc về tính mô-đun và tính linh hoạt. Như Yunjie Chen và Henry Jia đã nêu bật trong blog AWS Public Sector , kiến trúc này bao gồm bốn mô-đun riêng biệt:

‍

1. Mô-đun giao diện người dùng : Tương tác với người dùng cuối thông qua Amazon API Gateway
2. Mô-đun điều phối : Tương tác với nhiều tài nguyên khác nhau để đảm bảo việc thu thập dữ liệu, nhắc nhở và tạo phản hồi diễn ra suôn sẻ
3. Mô-đun nhúng : Cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình nền tảng khác nhau
4. Mô-đun lưu trữ vectơ : Quản lý việc lưu trữ dữ liệu nhúng và thực hiện tìm kiếm vectơ

Luồng xử lý diễn ra theo hai hướng chính:

Để tải dữ liệu lên:

1. Các tài liệu được lưu trữ trong thùng Amazon S3 được xử lý bằng các hàm AWS Lambda để phân tách và phân đoạn.
2. Các đoạn văn bản được gửi đến mẫu nhúng để được chuyển đổi thành các vectơ
3. Các nhúng được lưu trữ và lập chỉ mục trong cơ sở dữ liệu vectơ đã chọn

Để tạo phản hồi:

1. Người dùng gửi lời nhắc
2. Lời nhắc được gửi đến một mẫu nhúng
3. Mô hình chuyển đổi lời nhắc thành một vectơ để tìm kiếm ngữ nghĩa trong các tài liệu lưu trữ
4. Các kết quả có liên quan nhất được trả về LLM
5. LLM tạo ra câu trả lời bằng cách xem xét các kết quả tương tự nhất và các lời nhắc ban đầu
6. Phản hồi được tạo ra sẽ được gửi 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 mô-đun và khả năng mở rộng : "Bản chất mô-đun của kiến trúc RAG và việc sử dụng cơ sở hạ tầng dưới dạng mã (IaC) giúp dễ dàng thêm hoặc xóa các dịch vụ AWS khi cần. Với AWS Managed Services, kiến trúc này giúp quản lý lưu lượng truy cập và yêu cầu dữ liệu tăng lên một cách tự động và hiệu quả, mà không cần phải cung cấp trước."
• Tính linh hoạt và nhanh nhạy : "Kiến trúc RAG dạng mô-đun cho phép bạn triển khai các công nghệ và dịch vụ mới nhanh chóng và dễ dàng hơn mà không cần phải cách mạng hóa hoàn toàn khuôn khổ kiến trúc đám mây. Điều này cho phép bạn linh hoạt hơn trong việc đáp ứng nhu cầu thay đổi của thị trường và khách hàng."
• Thích ứng với xu hướng tương lai : "Kiến trúc mô-đun tách biệt hoạt động phối hợp, mô hình AI tạo sinh và kho lưu trữ vector. Riêng biệt, cả ba mô-đun này đều là những lĩnh vực nghiên cứu tích cực và cải tiến liên tục."

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 khả năng vector bổ sung
• Cơ sở dữ liệu vector 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 nơ-ron : Các thành phần chức năng (hiểu truy vấn, truy xuất thông tin, tạo phản hồi) được tích hợp trong kiến trúc nơ-ron, thay vì phân bổ trên các dịch vụ riêng biệt.
2. Tính mô-đun về mặt khái niệm : Tính mô-đun tồn tại ở cấp độ khái niệm và chức năng, nhưng không nhất thiết là các thành phần riêng biệt và có thể thay thế về mặt vật lý.
3. Tối ưu hóa thống nhất : Toàn bộ quy trình xử lý được tối ưu hóa trong giai đoạn đào tạo và phát triển, thay vì người dùng cuối có thể cấu hình.
4. Tích hợp truy xuất-tạo dữ liệu sâu : Hệ thống truy xuất được tích hợp sâu hơn vào quy trình tạo dữ liệu, 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.