So sánh các mô hình Embedding cho tiếng Việt qua Benchmark 2025

Embedding đang trở thành nền tảng quan trọng trong mọi ứng dụng AI từ tìm kiếm ngữ nghĩa đến chatbot và hệ thống gợi ý. Với tiếng Việt, nhiều mô hình embedding đã ra đời nhằm tối ưu cho ngữ cảnh ngôn ngữ bản địa. Vậy đâu là mô hình mang lại hiệu năng cao nhất? Bài viết này Bizfly sẽ tổng hợp và so sánh chi tiết các mô hình embedding tiếng Việt phổ biến năm 2025 thông qua bài benchmark thực tế.

Tại sao Embedding lại quan trọng với tiếng Việt

Trong các ứng dụng AI hiện đại, embedding là nền tảng giúp máy tính hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding). Về bản chất, embedding chuyển đổi dữ liệu văn bản như từ, câu, đoạn thành vector số đa chiều, phản ánh mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ trong không gian toán học.

Ví dụ, trong không gian vector: “học sinh” sẽ nằm gần “giáo viên” hơn là “ô tô”, bởi vì hai từ này có mối liên hệ ngữ nghĩa trong lĩnh vực giáo dục.

Với tiếng Việt, việc huấn luyện embedding lại khó hơn nhiều so với tiếng Anh vì:

• Tiếng Việt là ngôn ngữ đa âm tiết (multi-syllabic), một từ có thể gồm nhiều tiếng tách rời bằng khoảng trắng.
• Dấu thanh (sắc, huyền, hỏi, ngã, nặng) khiến việc tokenize dữ liệu phức tạp.
• Thiếu nguồn dữ liệu mở quy mô lớn và ngữ cảnh đa miền (domain).

Do đó, để đạt độ chính xác cao khi xây dựng các ứng dụng như semantic search, chatbot hay AI Agent, việc lựa chọn đúng mô hình embedding tiếng Việt là yếu tố quyết định.

Tổng hợp các mô hình Embedding tiếng Việt phổ biến

Hiện nay, cộng đồng AI Việt Nam đã phát triển hoặc tinh chỉnh nhiều mô hình embedding, từ cấp độ word-level đến sentence-level giúp biểu diễn ngữ nghĩa tốt hơn cho tiếng Việt. Dưới đây là 4 mô hình nổi bật nhất năm 2025:

Phương pháp benchmark và tiêu chí đánh giá

Để đảm bảo so sánh khách quan, tất cả các mô hình được đánh giá trong cùng điều kiện:

• MRR@10 (retrieval)
• Inference Speed (câu/giây)
• Kích thước vector |

Các mô hình được chạy qua hai loại tác vụ:

• Semantic Similarity: Đánh giá mức độ hiểu ngữ cảnh.
• Retrieval Performance: Đánh giá khả năng truy xuất chính xác thông tin trong hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa.

Kết quả benchmark hiệu năng năm 2025

Nhận xét tổng hợp:

• bge-vi-base đạt điểm cao nhất về độ chính xác và độ tương đồng ngữ nghĩa, lý tưởng cho semantic search, chatbot AI và RAG systems.
• sBERT-Vi cho kết quả gần tương đương, nhưng có tốc độ xử lý nhanh hơn 10–15%.
• PhoBERT ổn định, dễ fine-tune cho các bài toán classification.
• ViEmbedding tuy độ chính xác thấp hơn nhưng cực nhẹ, rất phù hợp khi triển khai trên thiết bị IoT hoặc server giới hạn GPU.

Phân tích chuyên sâu theo mục tiêu sử dụng

Khi triển khai thực tế, bạn có thể dùng bge-vi-base để tạo vector lưu trong ChromaDB hoặc FAISS, sau đó tích hợp vào pipeline RAG. Mỗi khi dữ liệu cập nhật, chỉ cần re-embed phần nội dung mới, không cần huấn luyện lại toàn bộ.

Ví dụ triển khai nhanh (Python Demo)

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer("BAAI/bge-vi-base")
sentences = ["Tôi thích học máy.", "Machine learning rất thú vị."]
embeddings = model.encode(sentences, convert_to_tensor=True)

similarity = util.cos_sim(embeddings[0], embeddings[1])
print(f"Độ tương đồng ngữ nghĩa: {similarity.item():.4f}")

Kết quả cho thấy mô hình bge-vi-base không chỉ dễ tích hợp mà còn cung cấp vector có độ tương đồng chính xác cao, rất hữu ích cho hệ thống retrieval-based chatbot hoặc AI Agent.

Hướng dẫn kết hợp đa mô hình trong hệ thống RAG

Trong thực tế, không ít doanh nghiệp đang kết hợp nhiều mô hình embedding trong cùng pipeline để tối ưu:

• ViEmbedding dùng cho giai đoạn lọc thô (pre-filtering).
• bge-vi-base hoặc sBERT-Vi dùng cho giai đoạn lọc tinh (semantic ranking).
• Kết quả cuối cùng được lưu và quản lý trong vector database (FAISS, Pinecone, ChromaDB).

Cách tiếp cận này giúp hệ thống vừa nhanh vừa chính xác, phù hợp các dự án lớn như AI Chatbot doanh nghiệp, công cụ tìm kiếm nội bộ, hay nền tảng tri thức tự động (Knowledge Base AI).

Kết bài

Embedding là phần quan nhất của mọi hệ thống AI xử lý ngôn ngữ. Việc chọn sai mô hình có thể khiến pipeline của bạn chậm, nặng, hoặc trả kết quả không chính xác. Ngược lại, chọn đúng mô hình sẽ giúp hệ thống hiểu ngữ nghĩa tiếng Việt sâu hơn, trả lời tự nhiên hơn và tiết kiệm chi phí vận hành.

Trong tương lai gần, sự kết hợp giữa embedding tiếng Việt và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ tạo nên những AI Agent có khả năng tự học và phản hồi chuẩn xác ngữ cảnh bản địa, mở ra bước tiến mới cho công nghệ AI Việt Nam.