Embedding Model – Cách chuyển dữ liệu thành vector bằng Sentence-Transformers

Trong lĩnh vực AI Agent và Machine Learning, Embedding Model được xem là bước cầu nối giúp máy tính hiểu được ngôn ngữ tự nhiên của con người. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu thành các vector số học, mô hình Embedding giúp hệ thống xử lý thông tin hiệu quả hơn trong các bài toán như tìm kiếm ngữ nghĩa, gợi ý nội dung hay chatbot thông minh.

Embedding là gì? 

Vấn đề thực tế

Máy tính không thể hiểu ngữ nghĩa “Tôi thích học AI” giống như con người. Nó chỉ thấy các ký tự ["T", "ô", "i", " ", "t", "h", "í", "c", "h", ...]. Nếu bạn muốn máy hiểu hai câu giống nhau về ý nghĩa, bạn cần biểu diễn chúng bằng con số, sao cho các con số của hai câu “gần nhau” nếu nghĩa tương tự.

Giải pháp

Embedding Model chuyển mỗi câu, mỗi đoạn văn thành một vector (mảng số thực). Ví dụ:

• Hai câu đầu nằm gần nhau trong không gian vector, vì ý nghĩa tương tự. 
• Câu “ăn phở” nằm xa, vì không liên quan ngữ nghĩa.

Embedding Model hoạt động như thế nào?

Embedding Model thường dựa trên Deep Learning, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ như BERT, RoBERTa, T5, GPT,… Cách hoạt động cơ bản:

• Nhận đầu vào: Văn bản, câu, đoạn, hình ảnh...
• Tokenization: Cắt nhỏ văn bản thành token (từ, ký tự).
• Embedding Layer: Mỗi token được gán một vector học được.
• Tính toán không gian vector: Mô hình học cách sắp xếp các vector sao cho ngữ nghĩa gần nhau → nằm gần nhau.

Từ đó, bạn có thể tính độ tương đồng giữa hai đoạn văn, tìm nội dung giống nhau, hay xây dựng hệ thống hỏi đáp hiểu ngữ cảnh.

Tạo Embedding bằng thư viện Sentence-Transformers

Nếu bạn là DEV, đây là phần thực tế nhất:
Chúng ta sẽ dùng Sentence-Transformers như một thư viện Python phổ biến giúp chuyển câu thành vector một cách cực kỳ đơn giản.

1.Cài đặt

pip install sentence-transformers

2. Khởi tạo mô hình

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Khởi tạo mô hình nhẹ, nhanh
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

• all-MiniLM-L6-v2 là model phổ biến, kích thước vector 384 chiều, tốc độ nhanh, phù hợp cho thử nghiệm hoặc sản phẩm thực tế có traffic cao.
• Bạn có thể thay bằng model khác (T5, MPNet, multilingual,...) nếu muốn đa ngôn ngữ.

3. Chuyển văn bản thành vector

sentences = [
    "Bizfly Chatbot giúp doanh nghiệp tự động hóa CSKH",
    "BizCRM quản lý khách hàng và dữ liệu bán hàng hiệu quả"
]

embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)

Output: (2, 384)

Tức là: Có 2 câu, mỗi câu được chuyển thành vector 384 chiều

4. Xem giá trị vector

print(embeddings[0][:10])  # In 10 phần tử đầu tiên

Ví dụ: [0.043, -0.121, 0.366, -0.081, 0.092, 0.151, -0.084, 0.255, ...]

Đây chính là “vector ngữ nghĩa” biểu diễn cho câu đầu tiên.

5. So sánh độ tương đồng ngữ nghĩa giữa hai câu

Dùng Cosine Similarity để đo mức độ “gần nhau”:

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

score = cosine_similarity([embeddings[0]], [embeddings[1]])[0][0]
print("Độ tương đồng:", round(score, 3))

Kết quả: Độ tương đồng: 0.89. Điểm càng gần 1.0 → hai câu càng có nghĩa tương tự.

6. Tùy chọn model đa ngôn ngữ (nếu xử lý tiếng Việt)

model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')

Model này hỗ trợ hơn 50 ngôn ngữ, bao gồm tiếng Việt, nên phù hợp khi bạn xử lý dữ liệu nội dung trong nước (ví dụ chatbot tư vấn, phân tích phản hồi khách hàng...).

Ứng dụng thực tế của Embedding Model

Embedding được ứng dụng rất rộng trong thế giới AI – và nhiều thứ bạn đang dùng hằng ngày đều dựa vào nó:

Ví dụ:
Bizfly ứng dụng Embedding trong:

• BizChatAI: Chatbot hiểu ngữ cảnh, tìm câu trả lời từ tài liệu nội bộ.
• Bizfly CDP: Phân tích hành vi khách hàng dựa trên vector đặc trưng.
• BizCRM: Gợi ý sản phẩm phù hợp cho từng nhóm khách hàng.

Triển khai Embedding vào hệ thống thực tế (RAG Pipeline)

Nếu bạn đang xây chatbot AI hoặc Q&A system, Embedding là bước nền tảng trong RAG (Retrieval-Augmented Generation). Pipeline cơ bản:

1. Chuẩn bị dữ liệu → Tách nội dung thành các đoạn nhỏ (chunk).
2. Tạo embedding cho mỗi đoạn → lưu vào DB (FAISS, Pinecone, ChromaDB).
3. Khi người dùng đặt câu hỏi:

• Chuyển câu hỏi thành embedding.
• Tìm các đoạn có vector gần nhất.
• Gửi đoạn đó kèm câu hỏi vào LLM (ChatGPT, Gemini, Claude...) để tạo câu trả lời chính xác.

Sơ đồ pipeline:
User Question → Embedding → Semantic Search → Retrieve Top-k → LLM → Response

Nếu bạn dùng LangChain hoặc LlamaIndex, Sentence-Transformers có thể tích hợp trực tiếp:

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

Một số mô hình Embedding phổ biến cho developer

Kết luận

Embedding Model không chỉ là “một thuật ngữ AI” mà là nền móng của hầu hết hệ thống thông minh ngày nay. Nó giúp máy tính hiểu dữ liệu bằng ngữ nghĩa, mở đường cho hàng loạt ứng dụng như chatbot, RAG, semantic search, recommendation engine,…