10 Hạn Chế Của Hệ Thống RAG Chatbot: Bạn Cần Biết Trước Khi Ứng Dụng

Trong vài năm trở lại đây, RAG (Retrieval-Augmented Generation) nổi lên như một giải pháp “cứu cánh” cho các hệ thống chatbot. Nếu chatbot truyền thống hoặc các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường mắc lỗi “nói bừa”, thì RAG ra đời để khắc phục nhược điểm đó. Nó hoạt động bằng cách kết hợp hai bước:

  1. Retriever – tìm kiếm thông tin liên quan trong kho dữ liệu (vector database, search engine, tài liệu nội bộ).

  2. Generator – sử dụng LLM để tạo câu trả lời dựa trên đoạn văn bản được tìm thấy.

Kết quả là chatbot vừa có khả năng sinh ngôn ngữ tự nhiên, vừa có kiến thức được cập nhật từ tài liệu thực tế.

Nghe rất hấp dẫn, đúng không? Nhưng đừng vội nghĩ rằng RAG là “vũ khí toàn năng”. Trong thực tế triển khai, hệ thống này vẫn tồn tại khá nhiều hạn chế mà nếu không biết trước, bạn sẽ dễ gặp thất vọng. Hãy cùng mình đi sâu vào 10 hạn chế lớn nhất của RAG chatbot.


1. Phụ Thuộc Vào Chất Lượng Dữ Liệu

RAG giống như một đầu bếp giỏi nhưng lại phụ thuộc hoàn toàn vào nguyên liệu. Nếu nguyên liệu (tức dữ liệu) không tươi ngon, món ăn sẽ không ngon.

  • Nếu tài liệu chứa lỗi chính tả, thông tin lỗi thời hoặc mâu thuẫn, chatbot sẽ trả lời sai.

  • Ví dụ: Hỏi “Chính sách bảo hiểm năm nay thế nào?” nhưng dữ liệu trong kho vẫn là quy định năm ngoái → câu trả lời sẽ lỗi thời.

👉 Bài học: Trước khi triển khai RAG, hãy đầu tư nhiều công sức vào làm sạch, chuẩn hóa và cập nhật dữ liệu.


2. Khó Xử Lý Câu Hỏi Phức Tạp, Đa Chiều

RAG giỏi trả lời những câu hỏi đơn giản, trực tiếp. Nhưng với những câu hỏi cần logic nhiều bước, hệ thống thường “đuối sức”.

Ví dụ:

  • Dữ liệu có ghi: “Ứng dụng A lưu dữ liệu trên cloud. Cloud được mã hóa AES. AES chống tấn công mạng.”

  • Câu hỏi: “Ứng dụng A làm gì để chống tấn công mạng?”

  • Chatbot dễ chỉ trả lời: “Ứng dụng A lưu dữ liệu trên cloud” và bỏ qua mối liên hệ với AES → dẫn đến câu trả lời mơ hồ.

👉 Bài học: Đừng kỳ vọng RAG thay thế khả năng lập luận sâu. Nếu cần reasoning phức tạp, bạn phải kết hợp thêm công cụ suy luận khác.


3. Không Giỏi Trả Lời Câu Hỏi Tổng Hợp

Hãy thử hỏi một câu như: “Một lập trình viên cần học gì để phát triển sự nghiệp?”.

  • Để trả lời đầy đủ, chatbot cần đề cập đến cả kỹ năng chuyên môn (AI, bảo mật…), kỹ năng mềm (giao tiếp, teamwork) và xu hướng công nghệ.

  • Nhưng RAG thường chỉ lấy được một vài đoạn văn bản ngắn → câu trả lời chỉ tập trung vào một mảng nhỏ, không toàn diện.

👉 Bài học: Với câu hỏi cần tổng quan, RAG dễ bỏ sót ý quan trọng. Bạn nên kết hợp với cơ chế tổng hợp nhiều nguồn hoặc dùng LLM để tạo outline trước.


4. Hạn Chế Với Dữ Liệu Phi Cấu Trúc (bảng, hình, code)

RAG chỉ đọc được chữ. Nó không hiểu bảng biểu, sơ đồ hay hình ảnh.

Ví dụ: Nếu bạn hỏi “Sơ đồ luồng dữ liệu này nói gì?”, chatbot chỉ có thể đọc phần caption, chứ không thể giải thích các mũi tên, ô vuông trong hình.

👉 Bài học: Nếu dữ liệu của bạn chứa nhiều biểu đồ, bảng, sơ đồ kỹ thuật… thì RAG chưa phải lựa chọn tối ưu.


5. Nguy Cơ “Hallucination” Vẫn Tồn Tại

Mặc dù RAG được quảng cáo là giảm ảo giác, thực tế thì không thể loại bỏ hoàn toàn.

Ví dụ: Hỏi “Hàm sort() trong Python hoạt động thế nào?”

  • Chatbot có thể trả lời đúng cách hoạt động.

  • Nhưng nó cũng có thể thêm cả thông tin về sort trong Java hoặc QuickSort – thứ mà bạn không hỏi.

👉 Bài học: Luôn cảnh giác. Nếu chatbot cung cấp thông tin quan trọng, cần kiểm chứng lại với nguồn dữ liệu.


6. Chi Phí Tính Toán Cao

Một RAG chatbot không chỉ cần LLM mà còn cần cơ sở dữ liệu vector + retriever.

Điều này đồng nghĩa:

  • Tốn bộ nhớ để lưu index.

  • Tốn thời gian để tìm kiếm trước khi sinh văn bản.

  • Nếu dữ liệu quá lớn → chi phí hạ tầng tăng mạnh, đặc biệt khi người dùng tăng.

👉 Bài học: Đừng quên tính toán chi phí dài hạn. Đôi khi một hệ thống FAQ truyền thống có thể đủ tốt hơn là xây RAG.


7. Không Xử Lý Tốt Dữ Liệu Thời Gian Thực

Nếu bạn hỏi: “Tỷ giá USD/VND hôm nay là bao nhiêu?” thì RAG sẽ… bó tay.

  • Vì dữ liệu trong kho thường là tĩnh, không cập nhật real-time.

  • Để làm được điều này, hệ thống phải liên tục crawl dữ liệu và re-index → rất tốn kém.

👉 Bài học: RAG phù hợp với tri thức ổn định (manual, quy định, hướng dẫn), không phù hợp với dữ liệu biến động hàng giờ.


8. Bảo Mật & Quyền Riêng Tư

Một rủi ro khác ít được nhắc tới: lộ dữ liệu nội bộ.

  • Nếu bạn đưa hợp đồng, báo cáo, tài liệu mật vào vector DB mà không kiểm soát truy cập, nhân viên có thể dùng chatbot để lấy thông tin mà lẽ ra họ không được xem.

👉 Bài học: Luôn kết hợp kiểm soát quyền truy cậpmã hóa dữ liệu khi triển khai RAG trong doanh nghiệp.


9. Khó Kiểm Soát Giọng Văn & Độ Nhất Quán

Cùng một câu hỏi, đôi khi chatbot trả lời rất chi tiết, đôi khi lại sơ sài. Điều này phụ thuộc vào đoạn dữ liệu mà retriever lấy được.

👉 Bài học: Nếu bạn cần một giọng văn thống nhất (ví dụ trong marketing, chăm sóc khách hàng), cần huấn luyện thêm phần sinh văn bản để đảm bảo consistency.


10. Thách Thức Khi Triển Khai Thực Tế

Ngoài các vấn đề trên, doanh nghiệp còn gặp phải:

  • Khó tích hợp: Kết nối RAG với CRM, ERP, API nội bộ phức tạp.

  • Đo lường hiệu quả: Khó đánh giá chatbot có thật sự trả lời “đúng” ý người dùng không.

  • Khả năng mở rộng: Khi người dùng tăng, độ trễ tăng, chi phí bùng nổ.

  • Đa ngôn ngữ: RAG hoạt động tốt với tiếng Anh, nhưng yếu hơn với ngôn ngữ ít phổ biến.

👉 Bài học: Đừng chỉ nghĩ đến prototype. Hãy lên kế hoạch triển khai dài hạn.


📌 Kết Luận

RAG chatbot thực sự hữu ích – nó giúp trả lời dựa trên dữ liệu thực tế, giảm bịa đặt, dễ cập nhật tri thức mới. Nhưng nó không phải là phép màu.

Để RAG hoạt động hiệu quả, bạn cần:

  • Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào.

  • Kết hợp thêm công nghệ re-ranking, caching, guardrail kiểm duyệt.

  • Tính toán kỹ chi phí và hạ tầng.

👉 Nói cách khác, RAG là một mảnh ghép quan trọng trong hệ sinh thái AI, nhưng không phải “một mình cân tất cả”.

CoRAG: Revolutionizing RAG Systems with Intelligent Retrieval Chains

Large Language Models (LLMs) have demonstrated powerful content generation capabilities, but they often struggle with accessing the latest information, leading to hallucinations. Retrieval-Augmented Generation (RAG) addresses this issue by using external data sources, enabling models to provide more accurate and context-aware responses.

Key Advantages of RAG:

  • Improves factual accuracy by retrieving up-to-date information.
  • Enhances context comprehension by incorporating external data sources.
  • Reduces reliance on pre-trained memorization, allowing more flexible responses.

However, conventional RAG models have limitations that affect their effectiveness in complex reasoning tasks. Despite its advantages, standard RAG has notable drawbacks:

  1. Single Retrieval Step: Traditional RAG retrieves information only once before generating a response. If the retrieval is incorrect or incomplete, the model cannot refine its search.
  2. Limited Context Understanding: Since retrieval is static, it fails in multi-hop reasoning tasks that require step-by-step information gathering.
  3. Susceptibility to Hallucinations: If relevant information is not retrieved, the model may generate inaccurate or misleading responses.
  4. Inefficiency in Long Queries: For complex queries requiring multiple reasoning steps, a single retrieval step is often insufficient, leading to incomplete or incorrect answers.

CORAG (Chain-of-Retrieval Augmented Generation) is proposed to address these issues by leveraging the Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm to optimize the information retrieval process.

CoRAG Solution

CoRAG is an enhanced version of RAG that introduces iterative retrieval and reasoning. Instead of retrieving information once, CoRAG performs multiple retrieval steps, dynamically reformulating queries based on evolving context.

How CoRAG Solves RAG’s Limitations

  • Step-by-step retrieval: Instead of relying on a single search, CoRAG retrieves information iteratively, refining the query at each step.
  • Query Reformulation: The system learns to modify its search queries based on previously retrieved results, enhancing accuracy.
  • Adaptive Reasoning: CoRAG dynamically determines the number of retrieval steps needed, ensuring more complete responses.
  • Better Performance in Multi-hop Tasks: CoRAG significantly outperforms RAG in tasks requiring multiple steps of logical reasoning.

CoRAG operates by employing a retrieval chain mechanism, where each retrieval step is informed by the results of previous steps. This allows the system to refine queries dynamically instead of relying on a single retrieval attempt as in traditional RAG. One of the most crucial aspects of CoRAG is query reformulation, which adjusts search queries in real time to retrieve the most relevant information. Thanks to this iterative approach, CoRAG significantly enhances its ability to handle complex, multi-hop reasoning tasks, leading to improved accuracy and reduced misinformation.

Training CoRAG involves the use of rejection sampling to generate intermediate retrieval chains, allowing the model to learn how to optimize search and filter information more effectively. Instead of only predicting the final answer, CoRAG is trained to retrieve information step by step, refining queries based on newly gathered knowledge. This method strengthens the model’s reasoning ability and improves performance on knowledge-intensive tasks.

Fine-tuning the model on optimized datasets is another crucial aspect of CoRAG training. Performance evaluation is conducted using metrics such as Exact Match (EM) score and F1-score, which assess the accuracy and comprehensiveness of responses compared to traditional RAG models.

Overview of CoRAG

Overview of CoRAG(Source: https://arxiv.org/html/2501.14342v1)

A key feature of CoRAG is its decoding strategies, which influence how the model retrieves and processes information. These strategies include:

  • Greedy Decoding: Selecting the most relevant information at each step without exploring alternative options.
  • Best-of-N Sampling: Running multiple retrieval attempts and choosing the most optimal result.
  • Tree Search: Using a structured search approach to explore different reasoning paths and enhance inference quality.

With its enhanced retrieval and reasoning mechanisms, CoRAG represents a major advancement in AI, enabling models to retrieve and synthesize information more effectively.

Comparison Between CoRAG and Traditional RAG

The following table provides a concise comparison between Traditional RAG and CoRAG. While Traditional RAG is more efficient in terms of computational cost, CoRAG excels in accuracy and adaptability for complex tasks. The iterative retrieval process in CoRAG ensures more precise results, making it suitable for specialized applications requiring deep contextual understanding.

Feature Traditional RAG CoRAG
Retrieval Strategy Single-step retrieval Iterative retrieval
Query Reformulation Fixed query Dynamic query adjustment
Multi-Hop Reasoning Limited Strong
Handling Hallucinations Prone to errors Reduces errors
Computational Cost Lower Higher
Adaptability Good for simple queries Ideal for complex domain

Key Differences Between CoRAG and Traditional RAG

  1. Retrieval Strategy
    • Traditional RAG: Performs a single retrieval step, fetching relevant documents once before generating a response. This limits its ability to refine searches based on partial information. Example:
      • Query: “Who wrote book X, and when was it published ?”
      • Traditional RAG: Fails if author and publication year are in separate chunks.
    • CoRAG: Utilizes an iterative retrieval process where multiple search steps refine the query dynamically, leading to more accurate and contextually appropriate responses. Example:
      • Query: “How many months apart are Johan Mjallby and Neil Lennon in age?”
      • CoRAG:
        1. Retrieve Johan Mjallby’s birth date.
        2. Retrieve Neil Lennon’s birth date.
        3. Calculate the time difference.
  1. Query Reformulation
    • Traditional RAG: Uses a fixed query that remains unchanged throughout the retrieval process.
    • CoRAG: Continuously modifies queries based on retrieved results, improving the relevance of later search steps.
  2. Multi-Hop Reasoning
    1. Traditional RAG: Struggles with tasks requiring multiple steps of reasoning, as it retrieves all information at once.
    • CoRAG: Adapts to multi-hop queries, progressively retrieving and synthesizing information step by step.
  3. Handling Hallucinations
    • Traditional RAG: More prone to hallucinations due to incomplete or inaccurate retrieval.
    • CoRAG: Reduces hallucinations by iteratively validating retrieved knowledge before generating responses.

Performance Comparison

Experiments on WikiPassageQA and MARCO datasets show that CORAG improves accuracy by up to 30% over traditional RAG methods. The system achieves higher ROUGE scores than baselines like RAPTOR and NaiveRAG while optimizing retrieval costs.

Efficiency Comparison

Efficiency Comparison (Source: https://arxiv.org/html/2411.00744v1)

Additionally, CORAG demonstrates excellent scalability, with retrieval time increasing by only 10% even when input data volume grows significantly.

  1. Accuracy and Relevance
    • Benchmark Results: Studies show that CoRAG achieves higher accuracy scores in question-answering tasks, outperforming RAG on datasets requiring multi-step reasoning.
    • Real-World Application: AI chatbots and research assistants using CoRAG provide more contextually aware and reliable answers compared to those using traditional RAG.
  2. Computational Cost
    • Traditional RAG: Less computationally expensive as it performs only a single retrieval step.
    • CoRAG: Higher computational demands due to iterative retrieval but offers significantly improved response quality.
  3. Adaptability to Different Domains
    • Traditional RAG: Works well for simple fact-based queries but struggles with domain-specific knowledge that requires iterative retrieval.
    • CoRAG: Excels in complex domains such as legal, medical, and academic research where deep contextual understanding is necessary.

When to Use CoRAG vs. Traditional RAG?

Choosing between CoRAG and traditional RAG depends on the nature of the tasks at hand. Each method has its own advantages and is suited for different use cases.

  • Best Use Cases for Traditional RAG
    • Simple question-answering tasks where a single retrieval suffices.
    • Use cases with strict computational constraints where efficiency is prioritized over deep reasoning.
    • Applications requiring quick but approximate answers, such as customer support chatbots handling FAQ-based interactions.
  • Best Use Cases for CoRAG
    • Complex queries requiring multi-hop reasoning and deep contextual understanding.
    • Research and academic applications where iterative refinement improves information accuracy.
    • AI-driven assistants handling specialized tasks such as legal document analysis and medical diagnosis support.

Conclusion

CoRAG (Chain-of-Retrieval Augmented Generation) represents a significant advancement in AI-driven knowledge retrieval and synthesis. By integrating vector search, contrastive ranking, and decision tree modeling, CoRAG enhances the accuracy, relevance, and structure of information provided to large language models. This systematic approach not only reduces hallucinations but also optimizes AI-generated responses, making it a powerful tool for applications requiring high-quality knowledge retrieval.

With its intelligent ability to retrieve, rank, and organize information, CoRAG opens new possibilities in enterprise search, research assistance, and AI-driven decision-making. As AI continues to evolve, systems like CoRAG will play a crucial role in bridging raw data with actionable knowledge, fostering more intelligent and reliable AI applications.