CAG và RAG trong N8N: Lựa chọn Kỹ thuật Truy xuất Phù hợp cho Quy trình AI của Bạn

Context window (cửa sổ ngữ cảnh) của Large Language Model (LLM) đã bùng nổ gần đây, mở đường cho các kỹ thuật như Cache-Augmented Generation (CAG). Nhưng liệu kỹ thuật mới này có thay thế được Retrieval-Augmented Generation (RAG) đã được thiết lập vững chắc? Bài viết này đi sâu vào cả hai phương pháp, khám phá cơ chế hoạt động, ưu nhược điểm và các sắc thái triển khai trong N8N sử dụng các mô hình phổ biến như Gemini, OpenAI và Anthropic (Claude). Nếu bạn đang xây dựng các ứng dụng dựa trên AI trong N8N và muốn hiểu chiến lược truy xuất nào phù hợp nhất với nhu cầu của mình—cân bằng giữa độ chính xác, tốc độ, chi phí và độ phức tạp—thì hướng dẫn này là dành cho bạn.

Giới thiệu: Sự trỗi dậy của CAG trong bối cảnh Context Window lớn hơn

Trong sáu tháng qua, chúng ta đã chứng kiến sự gia tăng đáng kể về độ dài context window được cung cấp bởi các Large Language Models (LLM) hàng đầu. Sự mở rộng này đã thúc đẩy sự quan tâm đến Cache-Augmented Generation (CAG), một kỹ thuật truy xuất tận dụng các cửa sổ lớn hơn này. Nhưng nó so sánh như thế nào với Retrieval-Augmented Generation (RAG) đã được thử nghiệm và kiểm chứng, đặc biệt là trong một nền tảng tự động hóa như N8N?

Bài viết này khám phá cách bạn có thể triển khai cả CAG và RAG trong N8N, so sánh hiệu quả của chúng với các mô hình OpenAI, Anthropic (Claude) và Google Gemini để giúp bạn quyết định phương pháp nào phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của mình.

Tìm hiểu về RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG đã trở thành một kiến trúc tiêu chuẩn để xây dựng các ứng dụng AI dựa trên tri thức. Nó thường bao gồm hai giai đoạn chính:

1. Nạp/Nhập dữ liệu (Ingestion/Import):

   • Tài liệu (ví dụ: file PDF từ Google Drive) được tải lên.
   • Chúng được chia thành các chunks nhỏ hơn dựa trên quy tắc về kích thước và độ chồng lấn đã xác định.
   • Mỗi chunk được chuyển đổi thành một biểu diễn vector số học bằng cách sử dụng embedding model.
   • Các vector này được lưu trữ và đánh chỉ mục trong một vector database (như Quadrant, Pinecone, hoặc Supabase).

   Lưu ý: Giai đoạn này đòi hỏi bảo trì liên tục. Các thay đổi trong tài liệu đòi hỏi phải cập nhật hoặc xóa các vector tương ứng trong cơ sở dữ liệu.

2. Truy vấn/Truy xuất (Querying/Retrieval):

   • Người dùng gửi một truy vấn (ví dụ: một tin nhắn trò chuyện).
   • Truy vấn cũng được nhúng thành một vector.
   • Cơ sở dữ liệu vector được tìm kiếm các chunk tài liệu có vector tương tự nhất (gần nhất về mặt số học) với vector truy vấn.
   • Top K (ví dụ: 10 hoặc 30) chunk tương tự nhất được truy xuất.
   • Truy vấn gốc và các chunk được truy xuất được gửi đến LLM.
   • LLM tạo ra phản hồi dựa trên truy vấn và ngữ cảnh được cung cấp (các chunk).

Hạn chế của RAG

Mặc dù mạnh mẽ, RAG không hoàn hảo:

• Ngữ cảnh hạn chế: Việc chỉ cung cấp top K chunk có nghĩa là LLM chỉ thấy một phần nhỏ của (các) tài liệu gốc. Như đã chứng minh với ví dụ về tài liệu kỹ thuật F1, việc chỉ sử dụng 10 chunk có thể mang lại câu trả lời kém toàn diện hơn so với việc sử dụng 30 chunk, hoặc có khả năng kém hơn so với phương pháp CAG sử dụng toàn bộ tài liệu.
• Chunk không liên quan: Sự tương đồng về vector không phải lúc nào cũng đảm bảo sự liên quan về ngữ cảnh. Đôi khi, các chunk tương tự về mặt toán học có thể không hữu ích cho việc trả lời truy vấn cụ thể, đặc biệt với các bộ tài liệu đa dạng.
• Lỗ hổng ngữ cảnh: Việc chia chunk có thể tách rời thông tin liên quan. Một đoạn văn có thể đề cập đến "Berlin", nhưng các câu sau đó trong cùng chunk có thể thiếu từ khóa đó, có khả năng khiến chúng xếp hạng thấp hơn cho truy vấn "Berlin", ngay cả khi chúng có liên quan.

Các kỹ thuật như truy xuất theo ngữ cảnh và xếp hạng lại (reranking) tồn tại để giảm thiểu những vấn đề này, nhưng chúng làm tăng thêm độ phức tạp.

Khám phá CAG (Cache-Augmented Generation)

CAG cung cấp một cách tiếp cận khác, tận dụng khả năng xử lý lượng lớn văn bản trực tiếp của LLM, thường sử dụng các cơ chế bộ nhớ đệm (caching) tích hợp sẵn. Có chủ yếu hai dạng:

1. Phiên bản OpenAI & Anthropic (Prompt Caching)

Phương pháp này dựa vào bộ nhớ đệm nội bộ, ngắn hạn của LLM:

• Quy trình: Khi một truy vấn được thực hiện, toàn bộ (các) tài liệu liên quan được gửi cùng với truy vấn đến LLM (OpenAI hoặc Anthropic). LLM tạo ra kết quả đầu ra.
• Caching: Đối với các câu hỏi tiếp theo trong một khoảng thời gian ngắn, bạn gửi lại toàn bộ (các) tài liệu và truy vấn mới. Nhà cung cấp LLM (phía máy chủ) nhận ra tiền tố tài liệu giống hệt từ yêu cầu gần đây và sử dụng bộ nhớ đệm nội bộ của nó (như KV cache) cho phần đó. Điều này làm giảm tải xử lý và có khả năng giảm chi phí cho phần được lưu trong bộ nhớ đệm, dẫn đến phản hồi nhanh hơn trong các lần gọi tiếp theo.
• Thiết lập: Tương đối đơn giản. Tuy nhiên, đối với OpenAI, cấu trúc prompt rất quan trọng để caching hiệu quả – nội dung tĩnh (như tài liệu) phải đi trước nội dung động (truy vấn). Đối với Anthropic, bạn thường cần sử dụng node HTTP Request trong N8N để truyền một tham số cache_control cụ thể.
• Ví dụ (OpenAI): Yêu cầu đầu tiên với một tài liệu có thể sử dụng ~5.000 token. Yêu cầu tiếp theo (gửi lại tài liệu) có thể xử lý nhanh hơn nhiều và chi tiết phản hồi có thể hiển thị hàng nghìn cached_tokens, xác nhận bộ nhớ đệm đã được sử dụng.
• Ví dụ (Anthropic): Tương tự, việc gửi lại tài liệu với cờ cache_control dẫn đến chi tiết phản hồi hiển thị lượng cache_read_input_tokens đáng kể, xác nhận việc sử dụng bộ nhớ đệm.
• Lưu ý:
  • Cache TTL: Thời gian tồn tại của bộ nhớ đệm thường ngắn (5-10 phút, có thể lên đến một giờ).
  • Giới hạn tỷ lệ (Rate Limits): Việc gửi liên tục các tài liệu lớn có thể chạm đến giới hạn tỷ lệ API, như đôi khi quan sát thấy với Anthropic, có khả năng yêu cầu nâng cấp gói dịch vụ.

2. Phiên bản Google Gemini (Explicit Caching)

Cách tiếp cận của Google Gemini cung cấp nhiều quyền kiểm soát hơn nhưng đòi hỏi thiết lập nhiều hơn:

• Bước Tải lên: Bạn tải lên nội dung tài liệu một cách tường minh vào bộ nhớ đệm của Gemini thông qua một điểm cuối API chuyên dụng. Thao tác này trả về một cache ID duy nhất.
• Lưu trữ: Người dùng chịu trách nhiệm lưu trữ cache ID này (ví dụ: trong cơ sở dữ liệu như NoCodeDB, Airtable hoặc SQL DB) và quản lý vòng đời của nó, bao gồm cả Time To Live (TTL).
• Bước Truy vấn: Khi gửi truy vấn, bạn chỉ gửi truy vấn và cache ID tương ứng đến điểm cuối tạo sinh của Gemini.
• Bổ sung phía Máy chủ: Gemini sử dụng cache ID để truy xuất toàn bộ nội dung tài liệu từ bộ nhớ đệm của nó phía máy chủ, kết hợp nó với truy vấn của bạn để tạo phản hồi.
• Lợi ích:
  • Tránh gửi lại các tài liệu lớn với mỗi truy vấn.
  • Cung cấp thời gian tồn tại bộ nhớ đệm lâu hơn nhiều (TTL có thể cấu hình, có thể là hàng giờ hoặc hàng ngày).
  • Có thể liên kết system_instructions trực tiếp với bộ nhớ đệm.
• Nhược điểm:
  • Thiết lập phức tạp hơn đáng kể, bao gồm các quy trình nạp dữ liệu riêng biệt, quản lý cơ sở dữ liệu cache ID và logic theo dõi/làm mới TTL.
  • Yêu cầu xử lý cẩn thận việc hết hạn bộ nhớ đệm.

Ví dụ Quy trình Gemini CAG (Khái niệm):

1. Nạp dữ liệu: Một quy trình N8N giám sát các tệp mới, trích xuất văn bản, kiểm tra số lượng token (Gemini thường yêu cầu tối thiểu, ví dụ: >32k token), mã hóa nội dung (Base64), tải lên điểm cuối cachedContents của Gemini với TTL được chỉ định, nhận cache ID và lưu ID cùng thời gian hết hạn vào cơ sở dữ liệu của bạn.
2. Truy vấn: Một quy trình N8N khác nhận truy vấn của người dùng, tìm nạp cache ID hợp lệ (chưa hết hạn) từ cơ sở dữ liệu của bạn và gửi truy vấn cùng với cache ID đến điểm cuối tạo sinh của Gemini để có phản hồi nhanh chóng.

So sánh Trực tiếp: RAG vs. CAG

Hãy so sánh hai kỹ thuật này qua các khía cạnh chính:

So sánh này nhấn mạnh rằng phương pháp 'tốt hơn' phụ thuộc rất nhiều vào các yêu cầu cụ thể của ứng dụng của bạn.

Khi nào nên sử dụng RAG vs. CAG?

Dựa trên so sánh, đây là hướng dẫn:

• Chọn RAG khi:

  • Bạn cần truy vấn trên một tập hợp tài liệu lớn, đa dạng (hàng nghìn hoặc hàng triệu).
  • Độ mới của dữ liệu là rất quan trọng và thông tin thay đổi thường xuyên.
  • Bạn cần kiểm soát chi tiết quá trình truy xuất (chiến lược chia chunk, reranking).
  • Chi phí LLM cho mỗi truy vấn cần được giảm thiểu (bằng cách gửi ngữ cảnh nhỏ hơn).

• Chọn CAG khi:

  • Bạn đang làm việc với một cơ sở tri thức nhỏ hơn, tương đối tĩnh (ví dụ: một hoặc một vài tài liệu lớn như sách hướng dẫn, sách, báo cáo) phù hợp với giới hạn context/cache của LLM.
  • Phản hồi có độ trễ thấp / tốc độ cao là tối quan trọng.
  • Bạn muốn tận dụng khả năng suy luận của LLM trên toàn bộ ngữ cảnh tài liệu cùng một lúc, có khả năng cải thiện tính toàn diện của câu trả lời cho các truy vấn nhất định.
  • Bạn muốn có khả năng đơn giản hóa thiết lập ban đầu bằng cách tránh quy trình xử lý vector database (đặc biệt với các phiên bản OpenAI/Anthropic).

Kết luận: Công cụ Bổ sung, Không phải Thay thế

Cả CAG và RAG đều không vượt trội hoàn toàn; chúng là các kỹ thuật bổ sung cho nhau, mỗi kỹ thuật đều xuất sắc trong các tình huống khác nhau. RAG vẫn là kiến trúc chủ đạo cho việc truy xuất tri thức có khả năng mở rộng và động.

Tuy nhiên, khi context window của LLM tiếp tục tăng lên, chi phí suy luận có khả năng giảm xuống và các cơ chế caching của nhà cung cấp được cải thiện (cung cấp hiệu suất tốt hơn và giảm giá), CAG có khả năng ngày càng trở nên khả thi và hấp dẫn. Nó cung cấp một giải pháp thay thế hấp dẫn, đặc biệt đối với các ứng dụng ưu tiên tốc độ và ngữ cảnh toàn bộ tài liệu hơn là quy mô lớn hoặc tính biến động của dữ liệu, có khả năng bỏ qua sự phức tạp của việc quản lý toàn bộ quy trình RAG.

Sự lựa chọn giữa RAG và CAG phụ thuộc vào việc đánh giá cẩn thận các nhu cầu cụ thể của dự án của bạn về quy mô cơ sở tri thức, động lực dữ liệu, yêu cầu hiệu suất, độ phức tạp và chi phí chấp nhận được.