Ứng dụng GraphRAG trong xây dựng hệ thống Q&A
Khóa luận nghiên cứu và xây dựng hệ thống Q&A sử dụng GraphRAG nhằm cải thiện khả năng tìm kiếm thông tin và trả lời câu hỏi trên tài liệu chuyên ngành. Vấn đề chính được đặt ra là các phương pháp Q&A thông thường thường chỉ tìm những đoạn văn bản gần nghĩa với câu hỏi, trong khi nhiều tài liệu thực tế lại có thông tin liên quan nằm rải rác ở nhiều phần khác nhau. Điều này có thể khiến hệ thống trả lời thiếu ý, thiếu căn cứ hoặc khó giải thích vì sao đưa ra câu trả lời đó.
Khóa luận trước hết trình bày các kiến thức nền tảng về mô hình ngôn ngữ lớn, RAG, GraphRAG và cách biểu diễn thông tin dưới dạng đồ thị. Sau đó, khóa luận xây dựng phần so sánh giữa RAG truyền thống và GraphRAG trên bộ dữ liệu HotPotQA. Bộ dữ liệu này gồm nhiều câu hỏi yêu cầu hệ thống phải kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau trước khi trả lời. Qua đó, khóa luận làm rõ sự khác biệt giữa cách tìm kiếm thông tin chỉ dựa trên độ gần nghĩa của văn bản và cách tìm kiếm có khai thác thêm quan hệ giữa các thông tin. Bên cạnh phần so sánh, khóa luận triển khai một hệ thống GraphRAG hoàn chỉnh trên tài liệu chuyên ngành về Fusarium. Hệ thống gồm hai giai đoạn chính. Ở giai đoạn chuẩn bị dữ liệu, tài liệu được chia thành các đoạn nhỏ, sau đó hệ thống xác định các khái niệm quan trọng, các mối liên hệ giữa chúng và lưu trữ vào Neo4j. Ở giai đoạn trả lời câu hỏi, hệ thống kết hợp nhiều cách tìm kiếm khác nhau để lấy ra các thông tin phù hợp, sau đó cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn để sinh câu trả lời.
Kết quả đánh giá minh họa cho thấy GraphRAG có lợi thế với các câu hỏi cần nhiều bằng chứng, đặc biệt là câu hỏi so sánh, giải thích và tổng hợp. Việc tổ chức dữ liệu theo dạng có liên kết giúp hệ thống tìm được ngữ cảnh đầy đủ hơn, hỗ trợ trả lời các câu hỏi cần kết nối nhiều thông tin và giúp người dùng kiểm tra lại nguồn câu trả lời dễ hơn. Tuy nhiên, chất lượng của hệ thống vẫn phụ thuộc vào độ chính xác của bước xử lý dữ liệu, chất lượng các mối liên hệ được xây dựng và năng lực của mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng.
Từ khóa: GraphRAG, RAG, hệ thống Q&A, đồ thị tri thức, Neo4j, truy xuất thông tin
Lê Quang Thắng, tóm tắt khóa luận tại Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, 2026