Khoảng cách ngữ cảnh AI: Các tổ chức AI doanh nghiệp đang gặp vấn đề về lòng tin, chứ không phải vấn đề truy xuất — và hầu hết vẫn đang xây dựng giải pháp khắc phục.
Trên 101 doanh nghiệp, hạ tầng cung cấp ngữ cảnh kinh doanh cho các tác nhân AI đang được xây dựng nhanh hơn mức có thể tin cậy. Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) đã trở thành nguồn ngữ cảnh mặc định, và truy xuất gốc nhà cung cấp đã âm thầm vượt qua các cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng vốn định hình danh mục này — nhưng phần lớn doanh nghiệp đã chứng kiến các tác nhân của họ đưa ra những câu trả lời sai nhưng tự tin, bắt nguồn từ ngữ cảnh thiếu hoặc không nhất quán. Một lớp ngữ nghĩa có quản trị đang nổi lên như giải pháp khắc phục, nhưng hầu hết vẫn đang xây dựng nó; lĩnh vực này đang hội tụ về truy xuất lai; và ngay cả khi các công cụ gốc nhà cung cấp dẫn đầu trong thực tế, nhiều người cho biết họ có ý định giữ các công cụ tốt nhất. Kết quả là một khoảng cách ngữ cảnh — các tác nhân nghe có vẻ uy quyền nhưng chạy trên nền tảng mà chủ sở hữu chưa hoàn toàn tin tưởng.
Làn sóng nghiên cứu VentureBeat Pulse này xem xét RAG doanh nghiệp và lớp ngữ cảnh: điều gì cung cấp ngữ cảnh kinh doanh cho các tác nhân AI, doanh nghiệp chạy hệ thống truy xuất nào, cách họ mua và đo lường chúng, kiến trúc đang hướng tới đâu, và — đáng chú ý nhất — tần suất ngữ cảnh đó đã thất bại với họ.
Phát hiện trung tâm là một khoảng cách ngữ cảnh — khoảng cách giữa mức độ tự tin của các tác nhân doanh nghiệp khi trả lời và mức độ đáng tin cậy thực tế của ngữ cảnh bên dưới. Phần lớn doanh nghiệp (57%) báo cáo rằng trong sáu tháng qua, các tác nhân AI của họ đã đưa ra những câu trả lời sai nhưng tự tin mà họ xác định là do ngữ cảnh kinh doanh thiếu hoặc không nhất quán, và hơn một nửa trong số đó cho biết điều này xảy ra nhiều hơn một lần. Đây không phải là một thất bại ngoài lề: truy xuất là nguồn ngữ cảnh chính cho 38% doanh nghiệp, nhiều hơn bất kỳ phương pháp nào khác, vì vậy khi truy xuất mỏng hoặc không nhất quán, các lỗi nó tạo ra mang theo uy quyền của tác nhân. Hạ tầng để khắc phục đang được xây dựng — 58% đã chạy hoặc đang xây dựng một lớp ngữ nghĩa có quản trị — nhưng đối với hầu hết, nó chưa được đưa vào sản xuất.
Bên dưới, thị trường đang hợp nhất theo một hướng gây ngạc nhiên. Truy xuất gốc nhà cung cấp — tìm kiếm tệp của OpenAI (40%) và Vertex AI Search của Google (38%) — đã dẫn đầu mọi cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng, và các doanh nghiệp kỳ vọng truy xuất lai sẽ thống trị vào cuối năm 2026 (34%). Tuy nhiên, nhiều người (36%) cho biết họ có ý định giữ các công cụ độc lập tốt nhất thay vì hợp nhất vào ngăn xếp ngữ cảnh gốc của nhà cung cấp, và phần lớn (57%) có kế hoạch chuyển đổi hoặc thêm nhà cung cấp trong năm. Sở thích được tuyên bố và sử dụng thực tế đang kéo theo hai hướng ngược nhau — thị trường đang mua gốc nhà cung cấp trong khi khẳng định muốn độc lập.
VentureBeat đã thực hiện khảo sát này như một phần của loạt nghiên cứu Pulse đang diễn ra. Khảo sát này tập trung vào hạ tầng RAG doanh nghiệp và lớp ngữ cảnh — các hệ thống truy xuất, lớp ngữ nghĩa và nguồn ngữ cảnh cung cấp cho các tác nhân AI. Phản hồi được lọc cho các tổ chức có hơn 100 nhân viên (n=101); khảo sát không nhận được phản hồi từ các tổ chức có 100 nhân viên trở xuống, vì vậy toàn bộ mẫu đều đủ điều kiện. Tất cả phản hồi đều từ một đợt Q2 2026 (tháng 6) duy nhất, vì vậy báo cáo đọc theo mặt cắt ngang và không suy luận xu hướng theo tháng. Một số câu hỏi cho phép chọn nhiều, vì vậy các tỷ lệ đó có thể cộng lại hơn 100%.
Theo quy mô tổ chức, mẫu tập trung ở thị trường trung bình: 251–1.000 nhân viên (31%) và 101–250 (31%) dẫn đầu, với 1.001–5.000 (20%), 5.001–10.000 (12%) và 10.001+ (7%) ở trên. Theo vai trò, nó bao gồm quản lý (39%), nhân viên đóng góp cá nhân (27%), ban lãnh đạo cấp cao (16%) và phó chủ tịch và giám đốc (14%); về thẩm quyền mua hàng, nó là người mua.
-đáng tin cậy, với 46% là người ra quyết định cuối cùng và 26% khác là người đề xuất hoặc gây ảnh hưởng. Công nghệ/Phần mềm là ngành lớn nhất với 20%, tiếp theo là Chăm sóc sức khỏe/Khoa học đời sống (11%) và trải rộng trên nhiều lĩnh vực như bán lẻ, vận tải, dịch vụ tài chính, sản xuất và giáo dục.
Với 101 người trả lời, đây là một mẫu khiêm tốn và nên được xem như tín hiệu định hướng thay vì đo lường chính xác; nó được tự chọn và không phải là mẫu xác suất. Tốt nhất nên hiểu đây là góc nhìn từ các tổ chức đang tích cực triển khai hạ tầng RAG và ngữ cảnh, thay vì từ các nhà vận hành lớn nhất.
Hơn một nửa đã truy ra lỗi agent do ngữ cảnh xấu
Chúng tôi hỏi liệu trong sáu tháng qua, các doanh nghiệp có truy ra được câu trả lời sai nhưng tự tin của agent do thiếu hoặc không nhất quán ngữ cảnh kinh doanh hay không. Hầu hết đều có.
Phát hiện 1 — Tự tin và sai
Đây là con số định nghĩa của báo cáo. Phần lớn doanh nghiệp (57%) đã từng gặp trường hợp agent AI đưa ra câu trả lời sai nhưng tự tin mà họ truy ra được do ngữ cảnh xấu — số liệu sai, định nghĩa lỗi thời, hoặc thiếu tài liệu — và hơn một nửa trong số đó đã thấy điều này xảy ra nhiều lần. Chỉ 28% báo cáo không có thất bại như vậy, và một phần nhỏ còn lại hoặc không chạy agent trên dữ liệu doanh nghiệp, hoặc không truy vết nguyên nhân gốc đủ kỹ để biết.
Chế độ thất bại này cụ thể và nguy hiểm: mô hình không rõ ràng là đang ảo giác; nó sai một cách tự tin vì ngữ cảnh cung cấp cho nó mỏng hoặc không nhất quán. Mọi thứ khác trong báo cáo này — doanh nghiệp truy xuất gì, họ quản trị nó ra sao, và họ dự định xây dựng gì — đều là hệ quả của vấn đề này.
Truy xuất cung cấp dữ liệu cho nhiều agent hơn bất kỳ phương pháp nào khác
Chúng tôi hỏi agent AI của doanh nghiệp chủ yếu sử dụng gì để hiểu dữ liệu của họ. Truy xuất dẫn đầu với cách biệt lớn.
Phát hiện 2 — RAG là nguồn ngữ cảnh mặc định
Truy xuất là xương sống của ngữ cảnh doanh nghiệp. Đối với 38% tổ chức, RAG trên tài liệu hoặc chỉ mục vector là cách chính để agent hiểu doanh nghiệp — gần gấp đôi tỷ lệ của phương pháp tiếp theo, một lớp ngữ nghĩa hoặc ontology được quản trị (21%). Các phương pháp hỗn hợp (14%), truy vấn trực tiếp hệ thống sống (10%), và tải ngữ cảnh dài (6%) chiếm phần còn lại, và chỉ 2% để agent chạy dựa trên kiến thức chung của mô hình. Sự tập trung này quan trọng dưới góc nhìn của Phát hiện 1: vì phần lớn ngữ cảnh doanh nghiệp chảy qua truy xuất, chất lượng của truy xuất đó chính là chất lượng của câu trả lời. Khi RAG là nguồn mặc định, truy xuất mỏng không phải là trường hợp ngoại lệ — nó là bề mặt thất bại chính.
Một phương pháp đáng chú ý vì vắng mặt trong các câu trả lời này: tùy chỉnh trọng số mô hình, còn gọi là fine-tuning. Mọi nguồn ngữ cảnh kinh doanh hàng đầu đều được tiêm vào tại thời điểm chạy. Phép đo trực tiếp gần đây nhất của chúng tôi về fine-tuning đến từ đợt khảo sát tháng 4–5 (một khảo sát riêng, n=136), nơi khả năng fine-tuning xếp cuối trong sáu yếu tố lựa chọn mô hình với 5% — ngay cả khi 26% mẫu đó vẫn coi fine-tuning và tùy chỉnh là khoản đầu tư họ kỳ vọng sẽ tăng trưởng. Fine-tuning đã rời khỏi cuộc trò chuyện lựa chọn chính; tiêm ngữ cảnh là cách doanh nghiệp làm cho agent hiểu biết về kinh doanh của họ.
OpenAI file search và Vertex AI Search dẫn đầu các công cụ chuyên dụng
Chúng tôi hỏi hệ thống truy xuất nào doanh nghiệp đang chạy trong sản xuất hiện nay. Câu trả lời nghiêng về các nhà cung cấp mô hình và hyperscaler hơn là các chuyên gia.
Phát hiện 3 — Truy xuất gốc nhà cung cấp đã dẫn đầu các cơ sở dữ liệu vector
Cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng không còn là trung tâm của ngăn xếp RAG nữa. OpenAI's file
Tìm kiếm điện tử (40%) và Vertex AI Search của Google (38%) dẫn đầu — truy xuất gốc nhà cung cấp và gốc siêu quy mô — vượt qua mọi cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng. Trong số các chuyên gia, công cụ được sử dụng nhiều nhất là công cụ doanh nghiệp đã vận hành vì các lý do khác (Elasticsearch/OpenSearch, 20%) và tùy chọn nhúng mã nguồn mở (pgvector, 12%); các cơ sở dữ liệu vector thuần túy định nghĩa danh mục này — Weaviate, Qdrant, Pinecone, Milvus — mỗi cái chỉ chiếm từ một chữ số đến thấp hai chữ số. Đáng chú ý, 13% doanh nghiệp cho biết họ vẫn chưa chạy bất kỳ RAG sản xuất nào. Giống như các nền tảng trong làn sóng hạ tầng song song, doanh nghiệp đang hướng tới truy xuất được tích hợp sẵn với các công cụ họ đã mua.
Hình dạng của phát hiện này duy trì qua cả hai đợt Q2. Vào tháng 4–5 (n=161), truy xuất do nhà cung cấp xây dựng cũng dẫn đầu về mức sử dụng, trong khi mọi cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng vẫn ở mức biên — cơ sở dữ liệu vector độc lập được sử dụng nhiều nhất đạt đỉnh 8% mẫu đó — và tương lai lai, đa nguyên đã là sự đồng thuận.
