Tiềm năng của RAG: Kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation và Thực hành với N8N và Python

Chi tiết về RAG và Thực hành Triển khai “Code Chay” Python và N8N

Mì AI

Trong thế giới công nghệ hiện đại, nơi mà AI ngày càng trở nên quan trọng và thiết yếu, việc hiểu rõ cách thức hoạt động của các hệ thống AI là vô cùng cần thiết. Một trong những kỹ thuật đang nổi lên trong lĩnh vực này chính là RAG – Retrieval-Augmented Generation. Trong bài viết ngày hôm nay, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về RAG, tại sao nó lại quan trọng và làm thế nào để triển khai công nghệ này bằng hai cách thức khác nhau: Coding thuần Python và sử dụng N8N.

1. RAG là gì và Tại sao nó Quan trọng?

RAG, hay Retrieval-Augmented Generation, là kỹ thuật giúp hệ thống AI cung cấp trả lời chính xác hơn bằng cách lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Thay vì để AI chỉ tự “đoán mò” các câu trả lời, RAG giúp tích hợp thông tin từ nhiều nguồn tài liệu khác nhau để phát triển một mô hình AI thông minh hơn.

1.1 Thực trạng và nhu cầu sử dụng RAG

Trong bối cảnh hiện nay, đặc biệt là sau sự ra mắt của các mô hình AI như ChatGPT, nhu cầu về việc hình thành các hệ thống AI có khả năng trả lời dựa trên dữ liệu thực tế trở nên sôi nổi. Các chatbot nội bộ, trợ lý AI cho doanh nghiệp và các ứng dụng khác cần phải có khả năng truy cập thông tin từ các tài liệu thực tiễn mà không chỉ dựa vào những gì mô hình đã được huấn luyện.

1.2 Tình huống nghiên cứu

Chắc hẳn sẽ có lúc bạn gặp một câu hỏi như: “Doanh thu của công ty mình trong năm 2023 là bao nhiêu?” Rõ ràng, nếu thông tin này không có trong dữ liệu đào tạo của mô hình AI, nó sẽ không thể trả lời một cách chính xác. Đó chính là bài toán mà RAG giải quyết – bằng cách cung cấp dữ liệu bổ sung nhằm giúp AI có thể đưa ra câu trả lời chính xác.

2. Triển khai RAG: Cách làm bằng Python và N8N

Chúng ta sẽ đi qua hai phương pháp triển khai RAG: cách đầu tiên là mã nguồn thuần túy bằng Python và cách thứ hai là thông qua N8N, một công cụ no-code giúp tạo workflow dễ dàng.

2.1 Triển khai RAG bằng Python

Để bắt đầu, bạn cần cài đặt một số thư viện Python cần thiết như Langchain hay YouTube transcript để lấy nội dung của video. Dưới đây là quy trình tổng quan:

  1. Lấy nội dung từ video YouTube: Sử dụng YouTube transcript để lấy nội dung của video.
  2. Chia nhỏ (trunking): Chia nhỏ nội dung thành các đoạn văn bản có chiều dài nhất định để dễ dàng xử lý hơn. Điều này có thể thực hiện bằng cách sử dụng các thuật toán phân đoạn.
  3. Embedding và Vector Store: Chuyển đổi các đoạn văn bản thành vector thông qua một embedding model. Sau đó lưu trữ các vector này trong một vector database.
  4. Retrieval: Khi người dùng đặt câu hỏi, chúng ta sẽ tìm kiếm trong vector store để lấy ra những đoạn văn bản liên quan nhất. Cuối cùng, chúng ta sẽ kết hợp lại các thông tin đó và sử dụng một mẫu (prompt) để trả lời câu hỏi của người dùng một cách linh hoạt.

Bằng cách này, bạn có thể tạo ra một chatbot hoặc hệ thống trả lời câu hỏi dựa trên nội dung từ video YouTube mà vẫn đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của thông tin.

2.2 Triển khai RAG bằng N8N

N8N là công cụ no-code giúp bạn quản lý và triển khai quy trình tự động hóa mà không cần phải viết mã. Việc cấu hình N8N dễ dàng hơn rất nhiều, giúp nhiều người không có nền tảng về lập trình vẫn có thể sử dụng để tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau vào mô hình AI. Phương pháp này bao gồm:

  1. Kết nối với Vector DB: Thiết lập kết nối với một vector database như Superbase để lưu trữ các đoạn văn bản.
  2. Tải lên tài liệu: Upload nội dung đã chuẩn bị trước đó vào vector DB.
  3. Xử lý câu hỏi của người dùng: Xây dựng workflow trong N8N để nhận câu hỏi người dùng, truy vấn cơ sở dữ liệu, và trả về thông tin từ vector store.
  4. Quản lý thông tin: Thêm khả năng ghi nhớ (memory) để N8N có thể lưu trữ và sử dụng các thông tin trong các lần truy vấn tiếp theo.

Với những bước trên, bạn có thể dễ dàng tích hợp RAG vào trong mô hình AI và tận dụng sức mạnh của dữ liệu để cải thiện trải nghiệm người dùng.

3. Kết luận

RAG không chỉ là một công nghệ thú vị mà còn là một bước tiến lớn trong lĩnh vực AI, giúp tăng cường khả năng đáp ứng của các hệ thống AI với dữ liệu thực tế. Với sự phát triển của các công cụ như Python và N8N, quy trình triển khai RAG trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Nếu bạn đang quan tâm đến việc nghiên cứu và ứng dụng RAG vào các hệ thống của mình, hãy tham khảo video chi tiết hơn tại đây: Xem Video.

Bạn còn chờ gì nữa? Hãy bắt tay vào thực hiện ngay hôm nay, đừng quên đăng nhập vào các khóa học N8N và theo dõi các tài liệu hữu ích để cập nhật kiến thức mới nhé!

Leave a Reply