Hé Lộ Bí Kíp: AI Quyết Định Siêu Đỉnh trong Bảo Hiểm & Chăm Sóc Sóc Khỏe với RAG và Đa Tác Tử!
Lê Lân
0
Mô Phỏng Quyết Định Tốt Hơn Trong Bảo Hiểm và Quản Lý Chăm Sóc Qua RAG
Mở Đầu
Việc đưa ra quyết định hiệu quả trong lĩnh vực bảo hiểm và quản lý chăm sóc luôn là thách thức do sự phức tạp và đa chiều của dữ liệu liên quan. Trí tuệ nhân tạo (AI) với phương pháp Retrieval-Augmented Generation (RAG) đã mở ra một chân trời mới trong việc hỗ trợ các chuyên gia xây dựng quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu thực tiễn và chuyên môn đa chiều.
Bài viết này sẽ trình bày cách triển khai RAG cùng với các tác nhân đa nhân cách (multi-agent personas) trong việc mô phỏng các cuộc thảo luận có mục tiêu rõ ràng, được hỗ trợ bởi các tài liệu tham khảo và hệ thống nhúng vector. Qua đó, giúp cải thiện chất lượng và tính nhất quán của các quyết định phức tạp trong bảo hiểm tự động và lập kế hoạch chăm sóc hậu phẫu.
Chúng ta sẽ đi từ cách thiết kế nhân vật ảo linh hoạt, hệ thống mục tiêu cho cuộc hội thoại, đến quy trình tích hợp tài liệu và thu thập thông tin có chọn lọc qua Qdrant. Cuối cùng là hai tình huống thực tế minh họa sức mạnh của phương pháp này.
Thiết Kế Nhân Vật Linh Hoạt Cho Mô Phỏng Cuộc Hội Thoại
Phân Tách Nhân Vật Ra Thành Các File Cấu Hình Riêng Biệt
Trước đây, các nhân vật trong mô hình AI được khai báo trực tiếp qua lệnh CLI, dẫn đến khó quản lý và mở rộng. Bằng cách chuyển sang cấu hình JSON độc lập (personas.json), chúng ta có thể:
Tạo ra số lượng nhân vật gần như không giới hạn
Mỗi nhân vật có các trường riêng biệt như regular_prompt, goal_prompt, và danh mục tài liệu tham khảo (ref_files)
Dễ dàng quản lý hành vi nhân vật gắn liền với từng ngữ cảnh cụ thể
Giữ cho giao diện CLI sạch sẽ và tối ưu hơn
Schema Định Dạng Nhân Vật
Một tập tin schema (persona.schema.json) kiểm tra tính hợp lệ của mỗi nhân vật, giúp đảm bảo các trường cần thiết luôn hiện diện và cấu trúc dữ liệu đồng bộ. Điều này mở đường cho phát triển công cụ hỗ trợ, ví dụ như trình tạo profile nhân vật trực quan.
Ví Dụ Nhân Vật Trong Quản Lý Chăm Sóc
Nhân Vật
Vai Trò
Tài Liệu Tham Khảo
Bác sĩ phẫu thuật
Đánh giá tiến triển hậu phẫu
Hướng dẫn phục hồi, hồ sơ bệnh nhân
Quản lý chăm sóc
Đề xuất dịch vụ hỗ trợ và an toàn tại nhà
Hướng dẫn chăm sóc, checklist môi trường nhà
Michael (con trai)
Phản ánh mối quan tâm gia đình và môi trường sống
Hồ sơ bệnh nhân
Bổ Sung Vòng Mục Tiêu Cho Cuộc Hội Thoại
Tầm Quan Trọng Của Mục Tiêu Trong Thảo Luận
Một cuộc hội thoại không mục tiêu thường dễ đi lệch hướng hoặc kết thúc thiếu sự thống nhất. Việc thêm vòng mục tiêu giúp:
Thiết lập định hướng rõ ràng cho mỗi vòng trò chuyện
Áp dụng các dạng mục tiêu như quyết định, tóm tắt, phản biện, hay đồng thuận
Tập trung tất cả nhân vật về chung một chấm đích để đưa ra kết luận có giá trị
Vòng mục tiêu trong hệ thống này là điều chỉnh được triển khai qua keyword <goal-round>. Mỗi nhân vật đánh giá thảo luận và đưa ra quan điểm cuối cùng, tạo sự liên kết và tính nhất quán cho toàn bộ luồng trò chuyện.
Hỗ Trợ Tài Liệu Cho Nhân Vật (File Support)
Trang Bị "Siêu Năng Lực" Truy Cập Tài Liệu Tham Chiếu
Các nhân vật giờ đây có thể truy cập trực tiếp vào bộ tài liệu tham khảo cục bộ hoặc vector (qua Qdrant), giúp họ dựa trên thông tin thực tiễn thay vì chỉ dựa vào prompt đơn lẻ.
Công Dụng Của Việc Tích Hợp Tài Liệu
Tăng tính chính xác trong phản hồi dựa trên dữ liệu thực
Tăng khả năng diễn giải các quy trình phức tạp và luật lệ
Cho phép cá nhân hóa hành vi nhân vật theo từng lĩnh vực chuyên môn
Mở Rộng Trong Tương Lai
Thêm tính năng phân đoạn (chunking) để quản lý tài liệu dài
Hỗ trợ lấy dữ liệu từ URL bên ngoài
Làm mới vector embedding theo thời gian thực cho nguồn tài liệu thay đổi thường xuyên
Retrieval-Augmented Generation (RAG) với Qdrant
Lựa Chọn Công Cụ Nhúng và Cơ Sở Dữ Liệu Vector
Công Cụ Nhúng
Đặc Điểm
OpenAI text-embedding-3-small
Nhanh, chi phí thấp, độ chính xác đủ dùng
Cơ Sở Dữ Liệu Vector
Ưu Điểm
Qdrant
Dễ sử dụng, linh hoạt, hỗ trợ đa dạng embedding
Quy Trình Tích Hợp Qdrant
Nhúng từng đoạn (chunk) tài liệu thành vector sử dụng script container hóa.
Đưa dữ liệu vector vào bộ sưu tập trên Qdrant với metadata đầy đủ.
Trong hội thoại, nhân vật nhúng prompt hiện tại để truy vấn Qdrant.
Lấy các đoạn nội dung liên quan nhất và lọc trùng lặp.
Tiêm ngữ cảnh truy vấn vào prompt agent để phản hồi có chiều sâu và liên quan.
Ưu Điểm Của RAG Qua Vector Search
Giữ prompt cô đọng, tránh vượt giới hạn token
Tăng độ phù hợp và tập trung vào vấn đề chính
Cho phép mở rộng quy mô xử lý tài liệu lớn
Đánh Giá Tính Liên Quan Qua Điểm Số RAG
Ý Nghĩa Của Điểm Số RAG
Điểm số RAG đo lường mức độ sử dụng và liên kết của phản hồi với tài liệu đã truy xuất, nhờ vậy:
Giúp phát hiện các agents không sử dụng đúng thông tin
Dùng làm công cụ kiểm thử, điều chỉnh hệ thống
Tiềm năng ứng dụng làm tín hiệu thưởng (reward) hoặc lọc phản hồi trong tương lai
Cách Tính Hiện Tại
So sánh độ tương đồng ngữ nghĩa giữa phản hồi agent và đoạn trích được lấy
Hai Tình Huống Ứng Dụng Thực Tế
1️⃣ Đánh Giá Yêu Cầu Bảo Hiểm Ô Tô
Mục tiêu: Quyết định phê duyệt hay từ chối đơn bảo hiểm ô tô kèm điều khoản
Các nhân vật: Đại diện bảo hiểm, Chuyên viên thẩm định, Thống kê viên (actuary)
Nguồn tài liệu: Đơn đăng ký, bảng giá và quy định bảo hiểm, lịch sử yêu cầu bồi thường
Kết quả: Mô phỏng đa chiều, đánh giá rủi ro toàn diện, ra quyết định dựa trên thông tin cục bộ và vector embedding
Lệnh CLI:
python main.py \
--prompt "You are reviewing an auto insurance application. Make a timely decision on whether to approve with terms or decline coverage." \
Mục tiêu: Phối hợp bác sĩ, quản lý chăm sóc, và gia đình để lập kế hoạch phục hồi an toàn cho bệnh nhân
Các nhân vật: Bác sĩ phẫu thuật, Quản lý chăm sóc, Con trai bệnh nhân
Nguồn tài liệu: Hướng dẫn phục hồi, checklist an toàn nhà, hồ sơ bệnh nhân
Kết quả: Đáp ứng các nhu cầu lâm sàng, cá nhân hóa và phối hợp đa chiều trong kế hoạch chăm sóc
Lệnh CLI:
python main.py \
--prompt "You are developing a personalized care plan for Mrs. Elaine Carter, a 62-year-old woman recovering from a total left hip replacement. Collaborate across clinical, care coordination, and family perspectives to ensure a safe recovery, appropriate support services, and readiness for outpatient transition." \
Qua các cập nhật, hệ thống mô phỏng quyết định dựa trên RAG và đa tác nhân đã tiến rất xa trong việc bổ sung trí nhớ, mục tiêu rõ ràng và kiến thức nền thực tiễn cho các cuộc thảo luận AI.
Các nhân vật giờ đây không phải chỉ là chatbot đơn thuần, mà là những chuyên gia ảo có khả năng tham khảo văn bản cụ thể, tương tác và đồng thuận với nhau để ra quyết định thực tiễn, phù hợp với từng ngữ cảnh.
Đây không chỉ là công cụ hỗ trợ hiệu quả cho bảo hiểm và quản lý chăm sóc, mà còn là mô hình đại diện cho một tương lai mà AI cùng con người phối hợp sâu sắc hơn, tăng năng suất và chất lượng công việc.
Nếu bạn là người làm trong lĩnh vực này, đừng ngần ngại khám phá, áp dụng các kỹ thuật RAG cùng đa tác nhân để cải thiện quy trình ra quyết định của mình ngay hôm nay.
Tham Khảo
Kannan, G. (2024). Building a CLI for Multi-Agent Tree of Thought: From Idea to Execution - Part 1. Link
OpenAI. (2024). New Embedding Models and API Updates. Link