Representation Model vs Generative Model vs RAG

Câu hỏi trung tâm

• Khi xây ứng dụng LLM, lúc nào nên dùng representation model, generative model, hoặc RAG?

Mental model

Representation model -> biến text thành vector -> search/classification/clustering
Generative model     -> sinh token tiếp theo -> chat/completion/generation
RAG                  -> retrieve context rồi generate -> hỏi đáp trên knowledge private/dài/mới

So sánh nhanh

Hướng	Output chính	Hợp khi	Rủi ro chính
Representation Model	Vector/embedding	classification, retrieval, similarity, clustering	embedding space kém hoặc không đúng domain
Generative Model	Text/token mới	trả lời, viết, biến đổi text, reasoning qua prompt	latency/chi phí/hallucination
Retrieval-Augmented Generation	Câu trả lời grounded bằng context	knowledge private, mới, dài, cần citation	retrieval sai/thiếu, chunking kém, context nhiễu

Tổng hợp của tôi

• Không phải bài toán nào cũng cần model sinh.
• Nếu output mong muốn là nhãn, ranking, similarity hoặc cluster, representation model thường là baseline đáng thử trước.
• Nếu cần trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên trên tài liệu dài/private, RAG là cách nối retrieval với generative model.
• Fine-tuning nên được xem như một quyết định riêng: dùng khi cần thay đổi hành vi/model capability, không chỉ để nhồi thêm facts có thể retrieve.

Nguồn

• Hands-On Large Language Models
• Large Language Model
• Representation Model
• Generative Model
• Retrieval-Augmented Generation

Liên kết

• LLM
• When to Use Representation Model Instead of Generative Model
• When Is RAG Better Than Fine-Tuning