Quy trình Tác nhân thời gian vận hành theo một logic cốt lõi đơn giản.
Chia nhỏ dữ liệu đầu vào
Bắt đầu với một tài liệu (như biên bản họp hội đồng quản trị hoặc báo cáo thường niên). Chia tài liệu thành các phần dễ xử lý (chẳng hạn như lượt phát biểu hoặc đoạn văn).
Trích xuất các phát biểu
Từ mỗi phần, trích xuất các phát biểu rõ ràng, độc lập như: “Công ty X là doanh nghiệp dẫn đầu thị trường.”
Gắn nhãn loại
Sự thật (khách quan)
Ý kiến (chủ quan)
Dự đoán (dự báo hoặc ước tính)
Tĩnh (đúng tại một thời điểm)
Động (có thể thay đổi theo thời gian)
Phi thời gian (sự thật không phụ thuộc thời gian)
Xác định thời điểm
Tác nhân xác định thời điểm phát biểu bắt đầu đúng và (nếu cần) thời điểm nó không còn đúng nữa (tức là khi bị vô hiệu hóa). Điều này liên quan đến thời hạn hiệu lực của thông tin trong phát biểu, vốn có thể khác với thời điểm phát biểu được đưa ra hoặc công bố.
Kiểm tra mâu thuẫn (Vô hiệu hóa)
Nếu một phát biểu mới mâu thuẫn với phát biểu cũ, mục cũ sẽ được đánh dấu là hết hiệu lực và liên kết với mục mới, thay vì xóa hoàn toàn thông tin đã bị vô hiệu hóa khỏi cơ sở tri thức.
Quy trình này vừa tự động vừa có thể truy vết, nên bạn luôn có thể tìm hiểu sâu hơn để biết điều gì đã thay đổi và tại sao.
Tin vui là gì? Bạn không cần thiết kế lại toàn bộ hệ thống. Tác nhân thời gian thường có thể tích hợp trực tiếp vào kiến trúc quy trình RAG hoặc tri thức hiện có của bạn.
Các thành phần chính:
Phân đoạn theo ngữ nghĩa: Chia văn bản thô thành các phần có ý nghĩa.
Trích xuất sự thật bằng LLM: Dùng các LLM để xác định sự thật, phát hiện ngày tháng và gắn nhãn loại sự kiện.
Phân loại theo thời gian: Dùng các LLM để phân loại phát biểu theo thời gian và xác định khoảng thời gian có hiệu lực
Logic vô hiệu hóa theo thời gian: Sự thật mới có thể tự động cập nhật hoặc làm các sự thật cũ hết hiệu lực—không cần quản lý phiên bản thủ công.
Lưu trữ theo bộ ba: Nếu dùng đồ thị tri thức hoặc cơ sở dữ liệu dạng đồ thị, mỗi sự thật được lưu dưới dạng: [Chủ thể]—[Hành động]—[Đối tượng] + [Thời điểm bắt đầu, Thời điểm kết thúc].
Với cách thiết lập phù hợp, ngay cả các nhóm nhỏ cũng có thể chuyển từ nguyên mẫu sang môi trường thực tế chỉ trong vài tuần. Bạn có thể tạo nguyên mẫu bằng các mô hình lớn hơn (GPT-4.1), rồi chuyển sang các phiên bản nhanh hơn (GPT-4.1-mini hoặc nano) khi hệ thống đã ổn định. Để tìm hiểu chuyên sâu hơn về kỹ thuật, hãy xem Cookbook của OpenAI về Tác nhân thời gian với Đồ thị tri thức.
Vậy là bạn đã hoàn thiện đồ thị tri thức có nhận thức về thời gian và có thể tin tưởng dữ liệu trong đó. Làm thế nào để biến nền tảng dữ liệu vững chắc này thành giá trị kinh doanh?
Việc truy xuất thông tin cần thiết từ các cơ sở tri thức lớn có thể gặp nhiều khó khăn. Các tác nhân truy xuất nhiều bước có thể hỗ trợ việc này. Các hệ thống này có thể duyệt cơ sở tri thức một cách thông minh qua nhiều truy vấn liên kết với nhau để tìm thông tin phù hợp nhất nhằm trả lời câu hỏi của bạn.
Khi hệ thống mở rộng quy mô, việc duy trì hiệu quả và tối ưu hóa hiệu suất trở nên thiết yếu. Việc tích hợp bộ lập kế hoạch có thể giúp tinh gọn quá trình truy xuất, để các giai đoạn sau của quy trình tập trung vào những nội dung quan trọng. Tinh chỉnh các công cụ tìm kiếm và phân tích mà hệ thống cốt lõi có thể sử dụng cũng giúp cải thiện hiệu quả, cho phép thực hiện các truy vấn phức tạp hơn trên đồ thị tri thức lớn mà không làm giảm tốc độ hay chất lượng.
Với các hệ thống triển khai có lưu lượng lớn, việc song song hóa quá trình duyệt đồ thị, lưu vào bộ nhớ đệm các đường dẫn truy vấn thường dùng, đồng thời tiếp tục tinh chỉnh câu lệnh và tinh chỉnh mô hình có thể cải thiện đáng kể hiệu suất.
Đối với những ai đang xây dựng Tác nhân thời gian, chúng tôi đã công khai mã nguồn một hướng dẫn kỹ thuật đầy đủ trong OpenAI Cookbook về Tác nhân thời gian với Đồ thị tri thức, bao quát mọi nội dung từ logic trích xuất đến suy luận nhiều bước, bao gồm:
Mã nguồn đầy đủ và bản thiết kế quy trình
Hướng dẫn lựa chọn mô hình và chiến lược đánh giá
Các phương pháp hay nhất để mở rộng từ nguyên mẫu sang môi trường thực tế
Tác nhân thời gian thay đổi cách AI hiểu thế giới của bạn—không phải như những sự thật tĩnh, mà như một câu chuyện sống động và không ngừng phát triển.
Khi quyết định của bạn phụ thuộc vào thời điểm một việc xảy ra—chứ không chỉ việc gì đã xảy ra—đó là lúc cần tư duy theo thời gian.
Và bạn không cần phải tự mình xây dựng hệ thống. Nếu bạn muốn hệ thống hiểu bối cảnh tốt hơn, sẵn sàng hỗ trợ ra quyết định hơn hoặc đơn giản là sát với thực tế hơn—chúng tôi rất sẵn lòng hỗ trợ.