chromadb

Bạn đã bao giờ muốn ChatGPT trả lời các câu hỏi dựa trên tài liệu nội bộ của công ty, một cuốn sách PDF cụ thể, hay ghi chú cá nhân của bạn chưa? Mặc định, các mô hình LLM (Large Language Model) không biết về dữ liệu riêng tư đó. Đây chính là lúc kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation)...

Bạn có 1 triệu cuốn sách trong thư viện. Cách 1 (Flat Search): Bạn chạy bộ qua từng kệ sách, so sánh từng cuốn một xem cuốn nào giống cuốn bạn cần tìm nhất. (Độ phức tạp O(N) -> Chậm, chính xác 100%). Cách 2 (ANN - Approximate Nearest Neighbor): Bạn dùng bản đồ chỉ dẫn để nhảy cóc đến đúng khu...

Bạn gửi file PDF 100 trang cho ChatGPT. Nó trả lời ngon lành. Nhưng nếu bạn có 10.000 file PDF? Bạn không thể ném tất cả vào Prompt được (tràn Context Window). Giải pháp là **RAG (Retrieval Augmented Generation)**. Và trái tim của RAG chính là **Vector Database**. Thay vì lưu chữ cái (A, B, C)...