Giảm thiểu hiện tượng "ảo giác" của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách sử dụng dữ liệu web mới

Giảm thiểu hiện tượng "ảo giác" của LLM bằng cách sử dụng dữ liệu web mới Tại sao các hệ thống LLM trong sản xuất cần tìm kiếm web trực tiếp để khắc phục giới hạn kiến thức và dữ liệu đào tạo lỗi thời Kimberly Fessel Ngày 19/5/2026 9 phút đọc Chia sẻ Được tài trợ bởi SerpApi Hình ảnh được tạo bằng ChatGPT Có một giả định ngày càng phổ biến rằng nếu bạn kết nối một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với hệ thống hoặc ứng dụng sản xuất của mình, nó sẽ tự động "biết" cách trả lời các câu hỏi của bạn. Thật không may, điều đó không đúng. Dù LLM có ấn tượng đến đâu, chúng vẫn cần truy cập dữ liệu giống như bất kỳ mô hình nào khác. Hầu hết các LLM đều có một giới hạn kiến thức cố hữu, là thời điểm kết thúc dữ liệu đào tạo của chúng. Khi người dùng hỏi về thông tin sau ngày đó, mô hình vẫn có thể đưa ra câu trả lời – nhưng không phải là câu trả lời chính xác. Chúng ta gọi những câu trả lời kém chất lượng này là "ảo giác" của LLM, nhưng thực ra chúng là một kết quả dự kiến của sự không khớp thông tin. LLM được đào tạo trên các bản chụp tĩnh của internet, nhưng khách hàng tương tác với bot hỗ trợ, các nhà quản lý sử dụng trợ lý AI nội bộ và các nhóm bán hàng phụ thuộc vào các công cụ hỗ trợ sản phẩm đều mong đợi kiến thức thời gian thực và dữ liệu cập nhật. LLM của bạn không tự nhiên biết về tin tức nóng hổi, cập nhật chính sách, thay đổi giá của đối thủ cạnh tranh hoặc thay đổi tài liệu API. Bạn cần "neo" nó bằng dữ liệu bên ngoài mới để đảm bảo các câu trả lời của nó (được đưa ra với sự tự tin không lay chuyển) thực sự đúng. "Neo" LLM là gì? "Neo" LLM có nghĩa là thêm thông tin bên ngoài, cập nhật tại thời điểm tạo ra câu trả lời. Các LLM "nguyên bản" không được "neo" chủ yếu dựa vào dữ liệu đào tạo và lời nhắc của người dùng. Điều đó hiệu quả trong nhiều trường hợp, nhưng không phải khi câu hỏi yêu cầu thông tin mới như các quy định thuế mới nhất hoặc yêu cầu báo cáo tài chính. Các hệ thống LLM sản xuất được "neo" có quyền truy cập vào các nguồn kiến thức hiện tại. Chúng ít bị "ảo giác" hơn và tạo ra kết quả đáng tin cậy hơn. Hãy hình dung nó như việc có một công cụ suy luận không có truy cập internet (một LLM không được "neo") so với một công cụ có thể tìm kiếm thông tin thời gian thực (một LLM được "neo"). Để đạt được điều này, một LLM được "neo" có thể sử dụng các nguồn dữ liệu động bên ngoài, hệ thống truy xuất hoặc thậm chí dữ liệu web trực tiếp. Cách phổ biến nhất để triển khai điều này hiện nay là thông qua tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG), nhưng như bạn sẽ sớm thấy, ngay cả RAG cũng có những hạn chế. Tại sao RAG không đáp ứng đủ trong sản xuất Tạo sinh tăng cường truy xuất, hay RAG, thường hoạt động bằng cách chọn ngữ cảnh liên quan từ các kho vector được tính toán trước (thường được triển khai dưới dạng cơ sở dữ liệu vector) và cung cấp nó cho LLM tại thời điểm truy vấn. Điều này cải thiện phản hồi của LLM bằng cách "neo" nó với các nguồn kiến thức bên ngoài như tài liệu nội bộ của công ty hoặc thông số kỹ thuật sản phẩm. Mặc dù rất hiệu quả đối với các cơ sở kiến thức ổn định, các hệ thống RAG chỉ mới như dữ liệu mà chúng truy xuất. Bạn sẽ cần cập nhật liên tục các kho vector của mình để đảm bảo RAG có quyền truy cập vào dữ liệu cập nhật. Bất kỳ sự chậm trễ nào trong việc nhập dữ liệu sẽ dẫn đến "ảo giác" dưới dạng các câu trả lời lỗi thời. Dữ liệu web trực tiếp thay đổi hoàn toàn cuộc chơi. Với các kho vector RAG, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của bạn nhận được một ảnh chụp nhanh tại một thời điểm; với thông tin web trực tiếp, LLM của bạn nhận được một cái nhìn thực tế được cập nhật liên tục. Dữ liệu thời gian thực từ web giúp giải quyết vấn đề về tính cập nhật, đồng thời cung cấp cho LLM của bạn phạm vi bao phủ bổ sung cho các thông tin dài hạn hoặc chưa được lập chỉ mục. RAG có thể không có vector cho cụm từ chính xác bạn cần, nhưng nếu bạn cấp cho LLM của mình quyền truy cập vào kết quả tìm kiếm thời gian thực, nó có thể cung cấp phản hồi chính xác. Dữ liệu web trực tiếp nghe có vẻ là một bổ sung tuyệt vời, nhưng việc thiết lập và duy trì khuôn khổ cần thiết để kết hợp nó với LLM của bạn nhanh chóng trở nên phức tạp. Đó là lúc cơ sở hạ tầng tìm kiếm được quản lý phát huy tác dụng. SerpApi là một API tìm kiếm web cung cấp kết quả có cấu trúc, thời gian thực từ các công cụ tìm kiếm như Google, Bing, Amazon và hơn 100 công cụ khác. Nó xử lý việc cạo dữ liệu (scraping), proxy và CAPTCHA để các nhà phát triển có thể dễ dàng tích hợp dữ liệu tìm kiếm đáng tin cậy thông qua một API đơn giản. Tìm hiểu thêm Cơ sở hạ tầng tìm kiếm được quản lý cho LLM trông như thế nào Cơ sở hạ tầng tìm kiếm được quản lý cung cấp một cách để tìm nạp kết quả tìm kiếm trực tiếp mà không gặp rắc rối khi xây dựng các công cụ cạo dữ liệu của riêng bạn. Các dịch vụ này trừu tượng hóa việc truy xuất dữ liệu tìm kiếm, cho phép bạn tập trung vào các hệ thống LLM sản xuất của mình. Trên thực tế, chúng giúp việc căn cứ LLM của bạn bằng dữ liệu thời gian thực từ web dễ dàng hơn nhiều, dù là độc lập hay cùng với hệ thống RAG. Hầu hết các công cụ tìm kiếm được quản lý thuộc một trong nhiều loại: API tìm kiếm truyền thống, API trang kết quả công cụ tìm kiếm (SERP), nền tảng tìm kiếm gốc LLM và các công cụ tìm kiếm web tích hợp sẵn trong LLM. API tìm kiếm truyền thống cung cấp một cách đơn giản để có được một tập hợp con kết quả tìm kiếm được chọn lọc. API SERP cung cấp quyền truy cập đầy đủ hơn, có cấu trúc vào SERP. Ví dụ, SerpApi là một API tìm kiếm web mà các nhà phát triển có thể sử dụng để dễ dàng kết hợp kết quả tìm kiếm trực tiếp từ hơn một trăm API với bất kỳ ứng dụng nào. Các công cụ gốc LLM mới hơn như Tavily và Exa tập trung vào việc đơn giản hóa tích hợp LLM bằng cách trả về kết quả được xếp hạng lại hoặc tóm tắt. Các công cụ tìm kiếm có trong LLM cho phép tích hợp liền mạch nhưng thường cung cấp cho bạn kết quả cô đọng với quyền kiểm soát hạn chế đối với các nguồn dữ liệu. Mỗi phương pháp này đều mang lại sự cân bằng giữa kiểm soát, tính minh bạch và dễ tích hợp, nhưng tất cả đều phục vụ cùng một mục đích: căn cứ LLM bằng dữ liệu web thời gian thực. Với lớp này, bước tiếp theo là tích hợp kết quả tìm kiếm vào quy trình LLM của bạn. Các mô hình tích hợp tìm kiếm web trực tiếp vào quy trình LLM Khi thêm dữ liệu tìm kiếm trực tiếp vào quy trình LLM của bạn, bạn sẽ muốn xem xét mức độ kiểm soát bạn cấp cho LLM, mức độ trễ bạn có thể chấp nhận và mức độ phức tạp bạn cảm thấy thoải mái khi quản lý. Có ba mô hình kiến trúc chính để kết hợp dữ liệu bên ngoài trực tiếp vào các hệ thống LLM sản xuất, mỗi mô hình có những đánh đổi khác nhau trên các khía cạnh đó. Quy trình ưu tiên tìm kiếm Quy trình ưu tiên tìm kiếm thực hiện chính xác những gì tên gọi của chúng: chúng tìm kiếm trước. Khi người dùng gửi