WordPress

RAG trong WordPress: Kiến Trúc, Luồng Dữ Liệu & Cách Triển Khai Thực Tế

Cách mạng hóa AI WordPress: Công nghệ RAG trong Plugin WordPress

Trong kỷ nguyên AI bùng nổ, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào website không còn là điều mới mẻ. Tuy nhiên, làm sao để AI “hiểu” được dữ liệu riêng của doanh nghiệp bạn mà không bịa đặt (hallucination) mới là bài toán khó.

Bài viết này sẽ giải thích cách chúng tôi đã ứng dụng RAG để biến website WordPress của bạn thành một trợ lý thông minh thực thụ.

1. RAG là gì và tại sao cần nó?

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 hay Gemini rất thông minh, nhưng chúng có một điểm yếu: Chúng không biết về dữ liệu nội bộ của bạn. Nếu khách hàng hỏi về “Chính sách bảo hành năm 2026” của cửa hàng bạn, AI mặc định sẽ không trả lời được hoặc trả lời sai.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) là kỹ thuật khắc phục điều này. Nó cho phép AI tra cứu thông tin từ cơ sở dữ liệu của chính bạn trước khi đưa ra câu trả lời.

Quy trình này hoạt động như sau:

  1. Retrieval (Truy xuất): Tìm kiếm thông tin liên quan từ dữ liệu website.
  2. Augmentation (Tăng cường): Đưa thông tin đó vào ngữ cảnh cho AI.
  3. Generation (Tạo nội dung): AI trả lời câu hỏi dựa trên thông tin chính xác vừa tìm được.

2. Kiến trúc tổng thể RAG Engine

pct semantic layer rag arch v2 jan 2024

RAG Engine được thiết kế theo Layered Architecture, gồm 5 tầng rõ ràng:

Application Layer
↑
Retrieval Layer
↑
Embedding Layer
↑
Ingestion Layer
↑
Data Layer

Thiết kế này giúp:

  • Dễ bảo trì
  • Dễ mở rộng
  • Mỗi tầng có trách nhiệm rõ ràng

3. Data Layer – Nguồn dữ liệu WordPress & WooCommerce

Data Layer chỉ làm một việc duy nhất: đọc dữ liệu gốc.

Nguồn dữ liệu bao gồm:

  • WooCommerce Products
  • WordPress Pages
  • WordPress Posts
  • Custom Post Types (CPT)
  • SEO meta (Yoast / RankMath)
  • Taxonomy, attributes, image alt text

👉 Tầng này không chỉnh sửa nội dung, chỉ cung cấp dữ liệu thô cho pipeline RAG.

4. Ingestion Layer – Thu thập & chuẩn hoá dữ liệu

Đây là tầng biến dữ liệu WordPress lộn xộn thành tài liệu AI hiểu được.

Gồm 3 thành phần chính

Collector

  • Lấy dữ liệu từ post/page/product/CPT
  • Hook vào save_post, woocommerce_update_product

Preprocessor

  • Làm sạch HTML
  • Loại bỏ shortcode, script, tracking
  • Chuẩn hoá text

Document Builder

  • Ghép nội dung + SEO meta + attributes
  • Lưu thành document thống nhất trong DB

5. Embedding Layer – Chunking & Vector hoá

image1 1

Chunking Engine

  • Mỗi chunk: 300–700 ký tự
  • Tách theo câu để giữ mạch nghĩa
  • Tạo chunk_hash chống duplicate

Embedding Engine

  • Provider mặc định: Gemini Text-Embedding-004
  • Có thể mở rộng sang OpenAI / Claude
  • Batch embedding để tối ưu chi phí & tốc độ
  • Lưu vector + metadata vào DB

👉 Đây là nền tảng cho semantic search.

 

6. Retrieval Layer – Semantic Search & RAG Query

Vector Search

Khi module AI cần dữ liệu, quy trình diễn ra:

  1. Tạo embedding cho câu truy vấn
  2. Tính cosine similarity với vector đã lưu
  3. Lấy top-K chunk phù hợp nhất
  4. (Tuỳ chọn) Rerank bằng BM25 / MiniLM
  5. Trả về context sạch cho prompt

👉 Đây là tầng quyết định độ chính xác của AI.

7. Application Layer – AI dùng RAG như thế nào?

Các module không tự xử lý dữ liệu, mà chỉ gọi RAG Engine:

  • EmailAI

→ Viết email dựa trên product data + brand data

  • WriterAI

→ Viết blog, mô tả sản phẩm bám sát nội dung website

  • ChatbotAI

→ Trả lời theo dữ liệu thật, không hallucination

RAG Engine trả về prompt-ready context, module chỉ việc gọi LLM.

8. Database & vòng đời dữ liệu RAG

A generic RAG architecture ce16755424

Chuỗi dữ liệu chuẩn:

rag_sources
↓
rag_documents
↓
rag_chunks (optional)
↓
rag_embeddings

Thiết kế này giúp:

  • Re-index chính xác khi nội dung thay đổi
  • Debug & audit dễ dàng
  • Mở rộng vector backend trong tương lai

9. Vì sao kiến trúc này giúp AI “không bịa”?

✔ AI không trả lời nếu không có context

✔ Mọi nội dung đều truy xuất từ dữ liệu thật

✔ Có log, source, similarity score

✔ Có thể regenerate khi nội dung thay đổi

✔ Có Safety Layer & Prompt Template kiểm soát đầu ra

👉 Đây là điểm khác biệt giữa AI demo và AI dùng được trong doanh nghiệp.

10. Kết luận

RAG Engine không phải là tính năng phụ, mà là xương sống của toàn bộ hệ thống AI.

Nó giúp:

  • WordPress trở thành nguồn tri thức sống
  • AI viết đúng, nói đúng, hiểu đúng doanh nghiệp
  • Các module AI mở rộng mà không phá kiến trúc

👉 Nếu bạn muốn làm AI Plugin / SaaS AI / Chatbot doanh nghiệp,
RAG không phải lựa chọn – mà là bắt buộc phải làm đúng ngay từ đầu.

Bài viết mới

Xem thêm