Chúng tôi xin giới thiệu bài viết của tác giả Gia Bảo về cách Làm chatbot bằng RAG (Retrieval Augmented Generation).
RAG – Giúp người KHÔNG CHUYÊN AI cũng có thể xây ChatBot! Mình (tác giả Gia Bảo) sẽ giới thiệu một cách dễ hiểu về một công nghệ rất dễ tiếp cận mà có thể nhiều bạn còn thấy lạ lẫm. Và ĐẶC BIỆT, thông qua RAG bạn có thể build một con Chatbot cho riêng mình dù KHÔNG PHẢI là dân AI. Vậy RAG là gì và nó hoạt động ra sao? Cùng tìm hiểu nha!
RAG là gì?
RAG (Retrieval Augmented Generation) là một công cụ công nghệ giúp cải thiện khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (như GPT hoặc Llama) bằng cách kết hợp thêm thông tin từ bên ngoài vào quá trình tạo Prompt hoặc văn bản. Nó hoạt động như sau: khi bạn đặt một câu hỏi, RAG sẽ “tìm kiếm” trong một nguồn thông tin sẵn có (như cơ sở dữ liệu hoặc tài liệu) để tìm thông tin liên quan, sau đó sử dụng thông tin đó để tạo ra câu trả lời chính xác và chi tiết hơn. Đây là một cách thông minh giúp mô hình ngôn ngữ “biết” thêm nhiều thông tin mà không cần phải học tất cả từ đầu.
Nói cách khác, RAG là một kỹ thuật nhằm nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình GenAI với các dữ kiện được lấy từ các nguồn bên ngoài. Nó lấp đầy khoảng trống trong cách thức hoạt động của LLM.
Một số thư viện hỗ trợ việc cài đặt RAG:
- Langchain: https://www.langchain.com/
- LlamaIndex: https://www.llamaindex.ai/
Hướng dẫn làm chatbot bằng RAG!
Cơ Sở Kiến Thức Riêng (Custom Knowledge Base)
Hãy tưởng tượng đây như là một thư viện khổng lồ chứa đầy thông tin, nơi mà RAG tìm kiếm dữ liệu. Nó có thể là bất cứ thứ gì từ tài liệu đến dữ liệu số.
Chunking (Phân Chia)
Giống như việc chia một cuốn sách dày thành từng chương để dễ đọc, RAG chia nhỏ văn bản lớn thành các phần nhỏ hơn. Điều này giúp RAG dễ dàng xử lý và tìm thông tin.
Embeddings và Mô Hình Embedding
Nghĩ về embeddings như là cách biến đổi câu chuyện thành dãy số mà máy tính hiểu được. Mô hình embedding là công cụ thực hiện việc này.
Cơ Sở Dữ Liệu Vector
Đây là nơi lưu trữ những dãy số (vectors) mà RAG đã tạo ra từ văn bản. Nó giúp RAG tìm thông tin nhanh và chính xác hơn.
Giao Diện Chat Người Dùng
Đây là cửa sổ chat, nơi bạn nhập câu hỏi và nhận câu trả lời từ RAG. Nó giúp người dùng dễ dàng giao tiếp với hệ thống.
Mẫu Nhắc (Prompt Template)
Tưởng tượng bạn đang viết thư, mẫu nhắc giống như bức thư mẫu giúp RAG biết cách trả lời. Nó kết hợp câu hỏi của bạn với thông tin từ thư viện kia để đưa ra câu trả lời chuẩn xác nhất.
