Cuộc "tái thiết" truy xuất dữ liệu: Tại sao mô hình RAG lai đang bùng nổ khi doanh nghiệp chạm ngưỡng giới hạn

Một sự chuyển dịch lớn đã diễn ra trong lĩnh vực RAG (Retrieval-Augmented Generation) doanh nghiệp vào quý đầu năm 2026. Dữ liệu từ VB Pulse trong giai đoạn từ tháng 1 đến tháng 3 đã kể một câu chuyện nhất quán: thị trường đã ngừng việc thêm các lớp truy xuất mới và bắt đầu tập trung sửa chữa những gì họ đã có. Chúng ta có thể gọi đây là "cuộc tái thiết truy xuất".

Cuộc khảo sát bao gồm ba đợt liên tiếp từ các tổ chức có 100 nhân viên trở lên, với số lượng người trả lời đủ điều kiện từ 45 đến 58 người mỗi tháng. Dữ liệu này cho thấy một thị trường đang trong quá trình chuyển đổi tích cực: kiến trúc RAG mà hầu hết các doanh nghiệp xây dựng để mở rộng quy mô không phải là kiến trúc họ mong muốn vận hành vào cuối năm nay.

Sự trỗi dậy của truy xuất lai (Hybrid Retrieval)

Ý định áp dụng truy xuất lai của các doanh nghiệp đã tăng gấp ba, từ 10,3% lên 33,3% chỉ trong một quý duy nhất. Điều này diễn ra ngay cả khi 22% số người trả lời doanh nghiệp thừa nhận rằng họ hoàn toàn không có hệ thống RAG nào đang hoạt động trong môi trường sản xuất.

Truy xuất lai đã trở thành chiến lược đồng thuận của các doanh nghiệp. Khác với các pipeline RAG đơn phương pháp chỉ dựa vào sự tương đồng vector, truy xuất lai kết hợp các vector nhúng dày (dense embeddings), tìm kiếm từ khóa thưa (sparse keyword search) và các lớp xếp hạng lại (reranking). Nó đánh đổi sự đơn giản để lấy độ chính xác truy xuất và khả năng kiểm soát truy cập mà các khối lượng công việc AI tác nhân (agentic AI) trong môi trường sản xuất yêu cầu.

Các cơ sở dữ liệu vector độc lập chịu áp lực

Danh mục cơ sở dữ liệu vector độc lập đang chịu áp lực lớn. Các cái tên như Weaviate, Milvus, Pinecone và Qdrant đều thấy thị phần áp dụng giảm sút trong suốt quý qua theo dữ liệu của VB Pulse. Các giải pháp ngăn xếp tùy chỉnh (custom stacks) và tính năng truy xuất tích hợp sẵn của nhà cung cấp đang hấp thụ thị phần bị mất đi này.

Một nhóm thiểu số ngày càng tăng của các doanh nghiệp đang bước lùi lại khỏi RAG hoàn toàn — một tín hiệu cho thấy câu chuyện về sự trưởng thành của thị trường vẫn có những ngoại lệ đáng kể. Các tổ chức đã mở rộng RAG mạnh mẽ vào năm 2025 đang vấp phải cùng một điểm thất bại: kiến trúc được xây dựng để truy xuất tài liệu không thể duy trì ở quy mô của AI tác nhân.

Sự mệt mỏi vì phân mảnh dữ liệu

Hai động thái ý định lớn nhất trong quý 1 được kết nối trực tiếp — các doanh nghiệp đối mặt với vấn đề chất lượng truy xuất ở quy mô lớn, và truy xuất lai nổi lên như câu trả lời đồng thuận.

Các ưu tiên đầu tư đã dịch chuyển song song. Việc đánh giá và kiểm tra tính liên quan dẫn đầu về ý định ngân sách vào tháng 1 với 32,8% nhưng giảm xuống còn 15,6% vào tháng 3. Ngược lại, tối ưu hóa truy xuất đã tăng từ 19,0% lên 28,9% — lần đầu tiên vượt qua đánh giá để trở thành khu vực đầu tư tăng trưởng hàng đầu.

Steven Dickens, phó chủ tịch và người đứng đầu thực hành tại HyperFRAME Research, đã mô tả gánh nặng vận hành mà các nhóm dữ liệu doanh nghiệp đang phải đối mặt trong một cuộc phỏng vấn với VentureBeat.

"Các nhóm dữ liệu đang kiệt sức vì sự mệt mỏi do phân mảnh," Dickens nói. "Việc quản lý một kho lưu trữ vector riêng biệt, cơ sở dữ liệu đồ thị và hệ thống quan hệ chỉ để cấp nguồn cho một tác nhân thực sự là một cơn ác mộng của DevOps."

Sự mệt mỏi này thể hiện trực tiếp trong dữ liệu nền tảng. Sự trỗi dậy của các ngăn xếp tùy chỉnh lên mức 35,6% không phải là sự từ chối các dịch vụ truy xuất được quản lý — nhiều tổ chức vận hành cả hai. Đó là phản ứng hợp nhất từ các nhóm kỹ thuật đã chạm đến giới hạn trong việc lắp ráp quá nhiều thành phần.

Độ tin cậy vượt qua độ chính xác

Báo cáo gần đây của VentureBeat minh họa tại sao lớp truy xuất chuyên dụng vẫn quan trọng trong môi trường sản xuất. Hai doanh nghiệp xây dựng trên Qdrant cho thấy tại sao hạ tầng vector chuyên dụng vẫn chiến thắng trong thực tế.

&AI xây dựng cơ sở hạ tầng tranh tụng bằng sáng chế và chạy tìm kiếm ngữ nghĩa trên hàng trăm triệu tài liệu. Việc neo mỗi kết quả vào một tài liệu nguồn thực là bắt buộc — các luật sư bằng sáng chế sẽ không hành động dựa trên văn bản do AI tạo ra. Yêu cầu đó làm cho lựa chọn kiến trúc trở nên rõ ràng.

"Tác nhân là giao diện," Herbie Turner, người sáng lập và CTO của &AI, nói với VentureBeat. "Cơ sở dữ liệu vector là sự thật nền tảng (ground truth)."

Tương tự, GlassDollar, một startup giúp Siemens và Mahle đánh giá các startup, chạy một mô hình truy xuất tác nhân trên một kho tài liệu lên tới 10 triệu mục. Một yêu cầu của người dùng sẽ phân nhánh thành nhiều truy vấn song song, mỗi truy xuất ứng viên từ một góc độ khác nhau trước khi kết quả được kết hợp và xếp hạng lại.

"Chúng tôi đo lường sự thành công bằng khả năng thu hồi (recall)," Kamen Kanev, trưởng sản phẩm của GlassDollar, cho biết. "Nếu những công ty tốt nhất không có trong kết quả, không gì khác quan trọng cả. Người dùng mất niềm tin."

Dữ liệu VB Pulse cho thấy khung nhìn này — coi truy xuất là sự thật nền tảng thay vì một tính năng — đang ngày càng được chấp nhận trên thị trường doanh nghiệp rộng lớn hơn, ngay cả khi việc áp dụng cơ sở dữ liệu vector độc lập đang giảm.

Lý do doanh nghiệp nói rằng họ cần một lớp vector chuyên dụng đã thay đổi đáng kể trong quý 1. Vào tháng 1, các lý do hàng đầu là độ phức tạp của kiểm soát truy cập (20,7%) và độ chính xác truy xuất (19,0%). Đến tháng 3, độ tin cậy vận hành ở quy mô lớn đã tăng vọt lên 31,1% — gấp đôi và vượt qua mọi yếu tố khác. Doanh nghiệp không còn giữ hạ tầng vector chủ yếu vì độ chính xác. Họ giữ nó vì đây là phần của ngăn xếp mà họ có thể tin tưởng khi lưu lượng truy vấn tăng quy mô.

Định nghĩa lại truy xuất tốt

Cách doanh nghiệp đánh giá hệ thống truy xuất của họ đã thay đổi đáng kể trong quý 1 — và hướng đi của sự thay đổi đó chỉ ra một thị trường đang trở nên tinh tế hơn về ý nghĩa thực sự của một truy xuất tốt.

Vào tháng 1, tính đúng đắn của câu trả lời chiếm ưu thế trong các tiêu chí đánh giá với 67,2% — cao hơn nhiều so với bất kỳ yếu tố nào khác. Đến tháng 3, tính đúng đắn của câu trả lời (53,3%), độ chính xác truy xuất (53,3%) và mức độ liên quan của câu trả lời (53,3%) đã hội tụ chính xác. Có câu trả lời đúng là không còn đủ nếu nó đến từ tài liệu sai hoặc bỏ lỡ bối cảnh của câu hỏi.

Mức độ liên quan của câu trả lời là tiêu chí duy nhất tăng trong suốt quý, tăng năm điểm phần trăm. Nó cũng là tiêu chí khó đo lường nhất — việc xác định xem ngữ cảnh truy xuất có thực sự là ngữ cảnh đúng cho câu hỏi cụ thể đó hay không đòi hỏi hạ tầng đánh giá chuyên dụng, không chỉ là các kiểm tra đúng/sai cơ bản. Sự trỗi dậy của nó cho thấy một phần đáng kể người mua doanh nghiệp đã vượt qua việc kiểm tra RAG cơ bản.

Phán quyết của thị trường: RAG không chết, kiến trúc gốc thì có

Tuyên bố "RAG đã chết" có động lực thực sự khi bước vào năm 2026. Nó dựa trên hai tuyên bố. Thứ nhất: các cửa sổ ngữ cảnh dài (long-context windows) — các mô hình có khả năng xử lý hàng trăm nghìn token trong một lần nhắc — sẽ làm cho việc truy xuất chuyên dụng trở nên thừa thãi. Thứ hai: các hệ thống bộ nhớ tác nhân, lưu trữ những gì tác nhân học được qua các phiên thay vì truy xuất mới mỗi lần, sẽ hấp thụ hoàn toàn vấn đề truy cập kiến thức.

Dữ liệu VB Pulse là câu trả lời của thị trường doanh nghiệp cho tuyên bố đầu tiên. Vị thế kiến trúc dựa trên ngữ cảnh dài đã sụp đổ từ 15,5% trong tháng 1 xuống còn 3,5% trong tháng 2 trước khi phục hồi một phần lên 6,7% vào tháng 3. Mẫu tháng 1 bị nặng về người trả lời trong lĩnh vực Công nghệ và Phần mềm — phân khúc tiếp xúc nhiều nhất với các thông báo mô hình ngữ cảnh dài vào cuối năm 2025. Khi mẫu đa dạng hóa, vị thế đó đã bốc hơi.

Về vấn đề bộ nhớ, Jonathan Frankle, nhà khoa học AI trưởng tại Databricks, đã làm rõ kiến trúc trong một cuộc phỏng vấn với VentureBeat: một cơ sở dữ liệu vector với hàng triệu mục nhập nằm ở đáy của ngăn xếp bộ nhớ tác nhân, quá lớn để chứa trong ngữ cảnh. Cửa sổ ngữ cảnh LLM nằm ở trên đỉnh. Giữa chúng, các lớp bộ nhớ đệm và nén mới đang xuất hiện — nhưng không cái nào thay thế lớp truy xuất ở nền tảng.

Tín hiệu quan trọng nhất: tỷ lệ người trả lời không mong đợi các triển khai RAG quy mô lớn vào cuối năm đã tăng từ 3,4% lên 15,6% — gần gấp 5 lần. Đó không phải là phán quyết chống lại việc truy xuất. Đó là phán quyết chống lại kiến trúc truy xuất mà hầu hết các doanh nghiệp đã xây dựng đầu tiên.

Cuộc tái thiết truy xuất không phải là tùy chọn

Cuộc tái thiết truy xuất là cái giá phải trả cho việc mở rộng quy mô RAG mà không quyết định trước kiến trúc nào thực sự có thể hỗ trợ nó.

Nếu tổ chức của bạn nằm trong số 43,1% bước vào quý 1 với kế hoạch mở rộng RAG sang nhiều quy trình làm việc hơn, dữ liệu VB Pulse gợi ý rằng kế hoạch đó đã thay đổi đối với nhiều đồng nghiệp của bạn — và có thể cần thay đổi đối với bạn. Truy xuất lai là điểm đến đồng thuận. Sự tăng trưởng của ngăn xếp tùy chỉnh lên 35,6% phản ánh các nhóm đang xây dựng hạ tầng truy xuất xung quanh các yêu cầu mà các sản phẩm sẵn có không giải quyết đầy đủ.

RAG không chết. Kiến trúc mà hầu hết các doanh nghiệp từng sử dụng để triển khai nó thì đã chết. Dữ liệu cho thấy cuộc tái thiết không phải là một quyết định trong tương lai. Đối với 33% doanh nghiệp, cuộc tái thiết đã là ưu tiên được tuyên bố.