Bỏ qua để đến nội dung
Search & RAG

Phần 4 — Lý thuyết

Mười một tầng, xếp theo thứ tự phụ thuộc: tầng sau giả định bạn đã hiểu tầng trước. Tầng 0 và 1 là 80% giá trị.

Phần này nói về cách làm cho retrieval thông minh. Nếu cơ chế bên dưới còn mờ — postings là gì, fuzzy search hoạt động ra sao, vì sao k lớn thì đắt — quay lại Phần 3 — Nền tảng kỹ thuật, phần đứng ngay trước phần này trong lộ trình.

#MụcNội dung
1Tầng 0 — Bài toán nền: vocabulary mismatchLexical/BM25, tokenizer, đặc thù tiếng Việt
2Tầng 1 — Embeddings: cơ chế thậtContrastive learning, temperature, anisotropy, Matryoshka, hard negatives
3Tầng 2 — Hybrid & FusionRRF, normalized fusion — và khi nào hybrid không giúp
4Tầng 3 — Reranking: món có ROI cao nhấtCross-encoder, toán kinh tế two-stage, trần recall@k, MMR. Bản đầy đủ: Phần 5
5Tầng 4 — Chunking & IndexingFixed/recursive/semantic/parent-child, late & contextual chunking
6Tầng 5 — ANN & hạ tầng vectorHNSW, IVF, quantization (scalar/PQ/binary/TurboQuant), bẫy filter+vector, toán bộ nhớ
7Tầng 6 — Query understandingRewriting, decomposition, multi-query, HyDE, routing
8Tầng 6b — Keyword extraction cho BM25RAKE/YAKE/TextRank/KeyBERT/LLM, query vs index, tiếng Anh vs tiếng Việt
9Tầng 7 — Ma trận dữ liệu ↔ thuật toánLoại dữ liệu nào dùng thuật toán nào — bảng tra
10Tầng 8 — Context assembly & chống hallucinationLost-in-the-middle, citation, abstention, chống hallucination
11Tầng 9 — Agentic retrievalSearch-as-a-tool, multi-hop, memory ≠ retrieval
12Tầng 10 — ProductionLatency budget, ba tầng cache, freshness, observability