Bạn có một bộ tài liệu khổng lồ (ví dụ: hồ sơ vụ án hoặc báo cáo tài chính 10 năm).
Bạn hỏi AI: "Tóm tắt những mâu thuẫn chính giữa ông A và tập đoàn B."
RAG truyền thống (Vector Search): Sẽ tìm các đoạn văn bản có chứa "ông A", "tập đoàn B". Nó tìm thấy 5 mảnh thông tin rời rạc. Kết quả: Trả...
Bạn xây dựng Chatbot tư vấn chứng khoán.
Khách hỏi: "Làm sao để tránh bị lùa gà?"
Hệ thống RAG tìm kiếm tài liệu về... cách chăn nuôi gia cầm. 🐔
Thảm họa này xảy ra vì Model Embedding (người phiên dịch từ chữ sang số) không hiểu nghĩa bóng của từ "lùa gà".
Trong không gian Vector hiện tại, từ...
Bạn vừa Fine-tune lại Prompt. Bạn vừa đổi Vector DB từ Chroma sang Pinecone.
Bạn tự tin nói: "Hệ thống giờ ngon hơn rồi!"
Nhưng ngon hơn ở đâu?
- Nó có bớt bịa đặt (Hallucination) không?
- Nó có tìm đúng tài liệu hơn không?
- Hay nó chỉ đang nói dài dòng hơn?
Nếu không đo lường được, bạn không...