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...
Chúng ta đã đi cùng nhau một chặng đường dài. Hệ thống RAG (Retrieval Augmented Generation) của anh em hiện tại đang chạy bằng Vector Database (ChromaDB/Qdrant).
Nó hoạt động rất tốt với câu hỏi: "Ai là tác giả cuốn sách X?" (Tìm kiếm tương đồng).
Nhưng nó sẽ "ngáo" ngay lập tức với câu hỏi...
GraphRAG là gì? Tại sao Microsoft nói Vector Database là chưa đủ?
Bạn xây dựng một con chatbot RAG để chat với tài liệu nội bộ.
User hỏi: "Quy trình xin nghỉ phép thế nào?" -> AI trả lời ngon lành (vì nó tìm thấy văn bản chứa từ khóa "nghỉ phép").
User hỏi: "Tinh thần làm việc chung của team...