Định nghĩa

Knowledge Runtime (Thời gian chạy Kiến thức) đề cập đến lớp vận hành bên trong một ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) chịu trách nhiệm quản lý việc truy xuất, ngữ cảnh hóa và áp dụng các nguồn kiến thức bên ngoài, độc quyền hoặc theo thời gian thực. Đây là cơ chế cho phép một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc tác nhân AI vượt ra ngoài dữ liệu huấn luyện tĩnh của nó và tương tác với thông tin doanh nghiệp hiện tại, cụ thể.

Tại sao nó quan trọng

Trong môi trường doanh nghiệp, các LLM đa dụng thường thiếu kiến thức chuyên ngành hoặc thông tin cập nhật. Knowledge Runtime giải quyết vấn đề này bằng cách neo các phản hồi của AI vào dữ liệu nội bộ đã được xác minh. Điều này giúp giảm đáng kể hiện tượng "ảo giác" (hallucinations), cải thiện độ chính xác về mặt sự kiện và cho phép AI hoạt động như một chuyên gia chủ đề thực thụ cho tổ chức.

Cách thức hoạt động

Quy trình này thường liên quan đến Tạo sinh Tăng cường Truy xuất (Retrieval-Augmented Generation - RAG). Khi người dùng gửi một truy vấn, Knowledge Runtime trước tiên phân tích ý định. Sau đó, nó truy vấn một cơ sở dữ liệu vector hoặc đồ thị tri thức chứa các tài liệu của tổ chức. Các đoạn văn bản liên quan được truy xuất và các đoạn này được chèn trực tiếp vào lời nhắc (prompt) của LLM như một ngữ cảnh. Sau đó, LLM tạo ra câu trả lời chỉ dựa trên ngữ cảnh được cung cấp này.

Các trường hợp sử dụng phổ biến

• Chatbot Hỏi & Đáp Nội bộ: Trả lời các câu hỏi của nhân viên dựa trên các wiki nội bộ, chính sách nhân sự hoặc tài liệu kỹ thuật.
• Tự động hóa Hỗ trợ Khách hàng: Cung cấp câu trả lời chính xác cho các truy vấn phức tạp của khách hàng bằng cách sử dụng tài liệu sản phẩm và lịch sử phiếu hỗ trợ.
• Tác nhân Phân tích Dữ liệu: Cho phép AI tham chiếu các báo cáo tài chính hoặc nhật ký vận hành cụ thể để tạo bản tóm tắt.

Lợi ích chính

• Neo giữ Sự kiện: Đảm bảo các kết quả đầu ra có thể được xác minh dựa trên tài liệu nguồn, giảm thiểu lỗi của AI.
• Tính kịp thời: Cho phép AI kết hợp những thay đổi kinh doanh mới nhất mà không cần huấn luyện lại toàn bộ mô hình.
• Tính chuyên biệt theo Lĩnh vực: Điều chỉnh hành vi của AI theo vốn từ vựng và quy trình độc đáo của ngành hoặc công ty.

Thách thức

• Chất lượng Dữ liệu: Hệ thống chỉ tốt bằng dữ liệu mà nó lập chỉ mục. Các tài liệu nguồn được cấu trúc kém hoặc lỗi thời sẽ dẫn đến việc truy xuất kém.
• Độ trễ: Bước truy xuất làm tăng chi phí phụ trợ đối với thời gian phản hồi so với một mô hình chỉ tạo sinh thuần túy.
• Chiến lược Phân đoạn (Chunking Strategy): Việc quyết định cách chia các tài liệu lớn thành các 'đoạn' có thể tìm kiếm được là một tham số điều chỉnh quan trọng.

Các Khái niệm Liên quan

Khái niệm này có liên quan chặt chẽ đến Cơ sở Dữ liệu Vector (Vector Databases), Nhúng (Embeddings), Kỹ thuật Lời nhắc (Prompt Engineering) và Tạo sinh Tăng cường Truy xuất (RAG).