rag

Bạn có một file PDF chứa thông tin nhạy cảm (báo cáo tài chính, bí mật công nghệ, hồ sơ nhân sự...) và muốn dùng AI để phân tích nó? Tuy nhiên, bạn sợ rằng nếu upload lên ChatGPT hay Gemini, dữ liệu của bạn có thể bị rò rỉ hoặc bị dùng để train lại model? Giải pháp dành cho bạn là **Local...

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)...

RAG là kỹ thuật giúp AI trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu bên ngoài mà nó chưa từng được học. Quy trình đơn giản như sau: Upload: Bạn gửi file PDF cho Jarvis. Chunking: Jarvis cắt nhỏ file thành các đoạn văn ngắn. Embedding: Chuyển các đoạn văn đó thành Vector (dãy số) bằng một model chuyên...

Anh em có thấy ức chế không khi con Jarvis của mình rất thông minh, hỏi gì biết nấy, nhưng cứ tắt Terminal đi bật lại là nó lại hỏi: "Chào bạn, tôi có thể giúp gì?" như chưa hề quen biết? Đó là vấn đề muôn thuở của LLM: **Stateless** (Không lưu trạng thái). Hôm nay, chúng ta sẽ phẫu thuật não...

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...

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 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)...

Bạn muốn xây dựng một ứng dụng AI. Bạn lên Google tìm kiếm và thấy hai cái tên thống trị: **LangChain** và **LlamaIndex**. Cả hai đều miễn phí, đều dùng Python, đều hỗ trợ RAG. Vậy sự khác biệt là gì? 1. Triết lý thiết kế LangChain: "Kẻ kết nối vạn vật" (The Orchestrator) LangChain tập trung...

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...

Đừng Fine-tune nữa! Kỹ thuật "Context Caching" trên Python giúp giảm 90% chi phí API cho Chatbot RAG Bạn có một file tài liệu kỹ thuật dài 500 trang (khoảng 200.000 tokens). Bạn muốn xây dựng Chatbot để nhân viên hỏi đáp về tài liệu đó. Cách cũ (RAG truyền thống): Cắt nhỏ tài liệu, lưu vào...

Việc áp dụng công cụ AI đang tăng nhanh trong nhiều ngành, nhưng kỳ vọng quá cao có thể làm chậm tiến trình và phá hoại niềm tin. Phương pháp retrieval-augmented generation (RAG) giúp neo kết quả trên dữ liệu kiểm chứng, từ đó cải thiện độ tin cậy và thúc đẩy triển khai thực tế. AI đang được...

RAG - "Bộ Não Ngoài" Giúp LLM Trả Lời Chính Xác Hơn Bạn đã bao giờ hỏi một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) về một sự kiện vừa xảy ra và nhận được câu trả lời "Tôi không biết, vì kiến thức của tôi chỉ được cập nhật đến năm..." chưa? Hay tệ hơn, nó tự "bịa" ra một câu trả lời nghe rất thuyết phục...