AI Engineer Roadmap: Xây Dựng Pipeline RAG: Phân Đoạn, Nhúng, Truy Xuất

Chào mừng các bạn quay trở lại với chuỗi bài viết “AI Engineer Roadmap”! Trong các bài trước, chúng ta đã cùng nhau khám phá thế giới của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), tìm hiểu về ưu điểm và hạn chế của chúng, cách tương tác với API, nghệ thuật Prompt Engineering, và đặc biệt là hiểu rõ về Embeddings – nòng cốt của tìm kiếm ngữ nghĩa, cũng như Cơ sở dữ liệu Vector.

Tuy nhiên, như chúng ta đã thảo luận trong bài viết về hạn chế của mô hình AI được huấn luyện trước, các LLM thường gặp khó khăn với kiến thức chuyên biệt, thông tin cập nhật hoặc dữ liệu nội bộ của tổ chức. Đây là lúc Retrieval-Augmented Generation (RAG) tỏa sáng.

Bài viết hôm nay sẽ đi sâu vào cách xây dựng một pipeline RAG cơ bản, tập trung vào ba trụ cột chính: Phân đoạn (Chunking), Nhúng (Embedding) và Truy xuất (Retrieval). Nắm vững các khái niệm này là cực kỳ quan trọng đối với một Kỹ sư AI muốn xây dựng các ứng dụng LLM thông minh, chính xác và cập nhật hơn.

Mục lục

RAG là gì và Tại sao lại cần đến nó?

Trong bài viết trước, chúng ta đã có một cái nhìn tổng quan về RAG và sự khác biệt so với Fine-Tuning. Nhắc lại một chút, RAG là một kỹ thuật cho phép LLM truy cập và sử dụng thông tin từ một nguồn dữ liệu bên ngoài (thường là cơ sở dữ liệu tri thức của bạn) để tạo ra phản hồi.

Cách hoạt động cơ bản là khi người dùng đưa ra một truy vấn, thay vì chỉ dựa vào kiến thức đã được huấn luyện, hệ thống RAG sẽ:

Lấy truy vấn của người dùng.
Sử dụng truy vấn đó để tìm kiếm các đoạn thông tin *liên quan* từ nguồn dữ liệu bên ngoài (bước Truy xuất).
Đưa truy vấn gốc cùng với các đoạn thông tin được tìm thấy vào làm ngữ cảnh (context) cho LLM.
LLM sử dụng ngữ cảnh này để tạo ra câu trả lời cuối cùng.

Ưu điểm của RAG là gì?

Giảm ảo giác (Hallucination): LLM có cơ sở thông tin cụ thể để dựa vào, thay vì “tự bịa” thông tin.
Cập nhật kiến thức: Bạn có thể cập nhật nguồn dữ liệu bên ngoài mà không cần huấn luyện lại toàn bộ mô hình LLM.
Minh bạch: Thường có thể trích dẫn nguồn thông tin mà LLM đã sử dụng để tạo câu trả lời.
Chuyên biệt hóa: Cung cấp cho LLM kiến thức về lĩnh vực hoặc dữ liệu nội bộ cụ thể của bạn.

Để xây dựng pipeline RAG, chúng ta cần chuẩn bị nguồn dữ liệu bên ngoài. Nguồn dữ liệu này có thể là tài liệu PDF, văn bản, trang web, cơ sở dữ liệu,… và cần được xử lý để có thể tìm kiếm hiệu quả. Đây là nơi ba bước Chunking, Embedding, và Retrieval phát huy vai trò.

Bước 1: Phân Đoạn Dữ Liệu (Chunking) – Chia Nhỏ Để Dễ Tiêu Hóa

Hãy tưởng tượng bạn có một cuốn sách dày hàng trăm trang và muốn tìm một đoạn thông tin cụ thể. Bạn sẽ không đọc lại toàn bộ cuốn sách, mà sẽ tìm kiếm dựa trên mục lục, chỉ mục hoặc lướt qua các đoạn văn. Tương tự, LLM có cửa sổ ngữ cảnh (context window) giới hạn về số lượng token có thể xử lý cùng lúc. Một tài liệu đầy đủ thường quá lớn để đưa trực tiếp vào LLM.

Do đó, bước đầu tiên và quan trọng là Phân đoạn (Chunking): chia nguồn dữ liệu lớn thành các đoạn nhỏ hơn, dễ quản lý và xử lý.

Tại sao phải Phân đoạn?

Giới hạn Context Window: Như đã nói, LLM chỉ xử lý được một lượng token nhất định. Phân đoạn giúp các “mẩu” thông tin vừa với giới hạn này.
Tính Liên Quan: Khi tìm kiếm, bạn muốn truy xuất các đoạn *liên quan* nhất đến truy vấn. Một đoạn văn bản quá dài có thể chứa nhiều thông tin không liên quan, làm loãng ngữ cảnh cho LLM. Chia nhỏ giúp trích xuất các “khối” thông tin tập trung hơn.
Hiệu quả Tìm kiếm: Tìm kiếm sự tương đồng giữa các vector (chúng ta sẽ nói về điều này ở bước Nhúng) hiệu quả hơn trên các đoạn văn bản ngắn gọn.

Các Chiến Lược Phân Đoạn Phổ Biến

Có nhiều cách để phân đoạn dữ liệu, mỗi cách có ưu nhược điểm riêng:

Phân đoạn theo kích thước cố định (Fixed-size chunking): Chia văn bản thành các đoạn có cùng số lượng ký tự hoặc token. Đây là cách đơn giản nhất.
- Ưu điểm: Dễ thực hiện.
- Nhược điểm: Có thể cắt ngang câu hoặc đoạn ý, làm mất ngữ cảnh.
Phân đoạn theo kích thước cố định với chồng lấp (Fixed-size chunking with overlap): Giống như trên, nhưng các đoạn liền kề sẽ có một phần dữ liệu chung (chồng lấp).
- Ưu điểm: Giúp giữ ngữ cảnh xuyên suốt các đoạn cắt, giảm thiểu việc mất thông tin quan trọng bị chia đôi giữa hai đoạn.
- Nhược điểm: Có thể tạo ra dữ liệu dư thừa.
Phân đoạn theo cấu trúc (Context-aware/Semantic chunking): Chia văn bản dựa trên cấu trúc logic của nó, như phân đoạn theo đoạn văn (paragraphs), câu (sentences), tiêu đề (headers), hoặc thậm chí theo ý nghĩa ngữ nghĩa.
- Ưu điểm: Giữ nguyên vẹn các đơn vị thông tin có ý nghĩa, tạo ra các đoạn chứa ngữ cảnh tự nhiên hơn.
- Nhược điểm: Phức tạp hơn để triển khai, yêu cầu phân tích cấu trúc văn bản (ví dụ: phân tích Markdown, HTML, cấu trúc PDF).
Phân đoạn đệ quy (Recursive chunking): Sử dụng nhiều chiến lược phân đoạn theo thứ tự. Ví dụ, thử chia theo tiêu đề, nếu còn quá lớn thì chia theo đoạn văn, nếu vẫn quá lớn thì chia theo câu, v.v.
- Ưu điểm: Linh hoạt, cố gắng tạo ra các đoạn có kích thước phù hợp mà vẫn giữ cấu trúc logic tốt nhất có thể.
- Nhược điểm: Phức tạp nhất.

Chiến Lược Phân Đoạn	Mô Tả	Ưu Điểm	Nhược Điểm	Trường Hợp Sử Dụng Phù Hợp
Cố định	Chia theo số ký tự/token cố định	Đơn giản, nhanh chóng	Cắt ngang ý, mất ngữ cảnh	Dữ liệu phi cấu trúc đơn giản, thử nghiệm nhanh
Cố định với Chồng lấp	Chia cố định, các đoạn có phần chung	Giữ ngữ cảnh tốt hơn qua ranh giới	Dư thừa dữ liệu	Hầu hết các trường hợp sử dụng chung
Theo Cấu trúc/Ngữ nghĩa	Chia theo đoạn văn, tiêu đề, cấu trúc logic	Giữ nguyên vẹn các đơn vị ý nghĩa	Phức tạp hơn, yêu cầu phân tích cấu trúc	Tài liệu có cấu trúc rõ ràng (sách, báo cáo, mã nguồn)
Đệ quy	Áp dụng nhiều chiến lược tuần tự	Linh hoạt, cố gắng tối ưu cả kích thước và cấu trúc	Phức tạp nhất	Khi chất lượng truy xuất là ưu tiên hàng đầu

Việc chọn chiến lược và kích thước phân đoạn phụ thuộc vào loại dữ liệu của bạn, kích thước cửa sổ ngữ cảnh của LLM bạn dùng, và yêu cầu về độ chính xác của việc truy xuất. Các thư viện như LangChain hay LlamaIndex cung cấp sẵn các bộ chia văn bản (text splitters) hỗ trợ các chiến lược này.

Ví dụ đơn giản về phân đoạn với Python (sử dụng thư viện giả định):

import my_text_splitter # Thư viện giả định

long_text = "Đây là đoạn văn bản rất dài cần được chia nhỏ. Nó chứa nhiều thông tin quan trọng liên quan đến chủ đề A. Đoạn tiếp theo sẽ nói về chủ đề B..."

# Phân đoạn theo kích thước cố định (ví dụ: 100 ký tự, chồng lấp 20 ký tự)
splitter = my_text_splitter.FixedSizeSplitter(chunk_size=100, overlap=20)
chunks = splitter.split_text(long_text)

# In các đoạn
for i, chunk in enumerate(chunks):
    print(f"Chunk {i+1}: {chunk}")
    print("-" * 20)

# Phân đoạn theo đoạn văn
paragraph_splitter = my_text_splitter.ParagraphSplitter()
paragraph_chunks = paragraph_splitter.split_text(long_text) # Cần văn bản có cấu trúc đoạn rõ ràng

# Phân đoạn đệ quy
recursive_splitter = my_text_splitter.RecursiveSplitter(separators=["\n\n", "\n", ". ", " "]) # Thử chia theo đoạn, dòng, câu, từ
recursive_chunks = recursive_splitter.split_text(long_text)

Bước 2: Nhúng Dữ Liệu (Embedding) – Biến Văn Bản Thành Ngôn Ngữ Số

Sau khi đã chia nhỏ dữ liệu thành các đoạn (chunks), bước tiếp theo là biến các đoạn văn bản này thành các biểu diễn số học. Đây chính là công việc của Nhúng (Embedding). Như chúng ta đã tìm hiểu kỹ trong bài “Embeddings Là Gì?”, Embedding là các vector (dãy số) biểu diễn ngữ nghĩa của văn bản. Các văn bản có ý nghĩa tương đồng sẽ có các vector embedding “gần” nhau trong không gian vector nhiều chiều.

Tại sao phải Nhúng?

Biểu diễn ngữ nghĩa: Máy tính không hiểu trực tiếp văn bản, nhưng chúng hiểu số. Embedding chuyển đổi văn bản thành định dạng mà máy tính có thể xử lý để tìm kiếm sự tương đồng về ý nghĩa.
Tìm kiếm hiệu quả: Việc tìm kiếm các đoạn văn bản *liên quan* đến một truy vấn trở thành bài toán tìm kiếm các vector embedding *gần nhất* với vector embedding của truy vấn. Đây là bài toán đã được tối ưu hóa rất nhiều với các thuật toán và cơ sở dữ liệu chuyên dụng (Vector Database).

Mô hình Embedding

Để tạo ra các vector embedding, chúng ta sử dụng các mô hình Embedding chuyên biệt. Có nhiều lựa chọn khác nhau:

Mô hình từ các nhà cung cấp lớn: Ví dụ: OpenAI Embedding API (như text-embedding-ada-002, các mô hình mới hơn), Cohere, Google.
- Ưu điểm: Thường rất mạnh mẽ, dễ sử dụng qua API, đã được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ.
- Nhược điểm: Có chi phí, dữ liệu có thể rời khỏi môi trường của bạn.
Mô hình Mã nguồn mở: Ví dụ: Sentence Transformers (gia đình các mô hình all-MiniLM-L6-v2, bge-small-en-v1.5, v.v.), mô hình từ Hugging Face (có thể chạy cục bộ với Ollama hoặc Transformers.js).
- Ưu điểm: Miễn phí sử dụng (thường), có thể chạy cục bộ (bảo mật dữ liệu), cộng đồng lớn.
- Nhược điểm: Hiệu năng có thể không bằng các mô hình độc quyền hàng đầu (tùy mô hình), yêu cầu quản lý hạ tầng để chạy.

Việc chọn mô hình embedding phù hợp cũng rất quan trọng. Nó phụ thuộc vào ngôn ngữ của dữ liệu, yêu cầu về hiệu năng (độ chính xác tìm kiếm), chi phí, và yêu cầu về bảo mật dữ liệu.

Quá trình nhúng dữ liệu bao gồm việc gửi từng đoạn văn bản đã được phân đoạn tới mô hình embedding đã chọn để nhận lại vector embedding tương ứng.

Ví dụ đơn giản về nhúng dữ liệu (sử dụng thư viện giả định):

import my_embedding_model # Thư viện giả định (có thể là OpenAI API, Sentence Transformers, v.v.)

embedding_model = my_embedding_model.load_model("my-chosen-embedding-model") # Tải mô hình embedding

# Giả sử 'chunks' là danh sách các đoạn văn bản từ bước trước
chunk_embeddings = []
for chunk in chunks:
    embedding = embedding_model.get_embedding(chunk)
    chunk_embeddings.append(embedding)

# Lúc này, chunk_embeddings là danh sách các vector, mỗi vector tương ứng với một đoạn
print(f"Số lượng đoạn: {len(chunks)}")
print(f"Số lượng embedding: {len(chunk_embeddings)}")
if chunk_embeddings:
    print(f"Kích thước của một vector embedding: {len(chunk_embeddings[0])}")

Các vector embedding này sau đó sẽ được lưu trữ trong một hệ thống cơ sở dữ liệu được tối ưu cho tìm kiếm vector. Đây chính là bước chuẩn bị cho Truy xuất.

Bước 3: Truy Xuất Thông Tin (Retrieval) – Tìm Kim Cương Trong Mỏ Dữ Liệu

Đến lúc này, chúng ta đã có nguồn dữ liệu được chia thành các đoạn và mỗi đoạn đều có vector embedding tương ứng. Các vector này thường được lưu trữ trong một Cơ sở dữ liệu Vector (Vector Database) như Pinecone, Chroma, Weaviate, Milvus, Qdrant, hoặc thậm chí là các thư viện tìm kiếm vector cục bộ như FAISS (Facebook AI Similarity Search) hay Annoy.

Khi người dùng đưa ra một truy vấn (ví dụ: “Chính sách hoàn tiền là gì?”), bước Truy xuất (Retrieval) sẽ diễn ra:

Nhúng Truy vấn: Đầu tiên, truy vấn của người dùng cũng được chuyển đổi thành vector embedding, sử dụng *cùng* mô hình embedding đã dùng để nhúng các đoạn dữ liệu.
Tìm kiếm Vector Gần nhất: Vector embedding của truy vấn được sử dụng để tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu vector. Cơ sở dữ liệu sẽ sử dụng các thuật toán tìm kiếm lân cận gần nhất (Approximate Nearest Neighbor – ANN) hoặc tìm kiếm chính xác để tìm ra K vector (và các đoạn văn bản tương ứng) có khoảng cách hoặc sự tương đồng cao nhất với vector truy vấn. Các độ đo phổ biến cho sự tương đồng vector là Cosine Similarity hoặc Dot Product.
Trả về các Đoạn Liên quan: Hệ thống truy xuất sẽ trả về các đoạn văn bản gốc tương ứng với các vector gần nhất được tìm thấy.

Vai trò của Cơ sở dữ liệu Vector

Cơ sở dữ liệu Vector được thiết kế đặc biệt để lưu trữ và tìm kiếm hiệu quả trên hàng triệu, thậm chí hàng tỷ vector chiều cao. Chúng khác với cơ sở dữ liệu truyền thống ở chỗ tối ưu cho các phép toán vector, giúp việc tìm kiếm sự tương đồng trở nên cực kỳ nhanh chóng, ngay cả trên quy mô lớn.

Ví dụ về Truy xuất (sử dụng thư viện giả định)

import my_vector_db # Thư viện giả định (có thể là Chroma, Pinecone client, FAISS wrapper, v.v.)
import my_embedding_model # Cần cùng mô hình nhúng

# Giả sử 'vector_db' là instance của cơ sở dữ liệu vector đã được điền dữ liệu (các chunk_embeddings và chunks gốc)
# vector_db.add_data(chunks, chunk_embeddings) # Bước này thường làm sau khi nhúng

embedding_model = my_embedding_model.load_model("my-chosen-embedding-model")

user_query = "Tôi muốn biết về chính sách hoàn tiền"

# Bước 1: Nhúng truy vấn
query_embedding = embedding_model.get_embedding(user_query)

# Bước 2: Tìm kiếm vector gần nhất trong cơ sở dữ liệu vector
# Tìm top K đoạn liên quan nhất (ví dụ: K=5)
num_results = 5
search_results = my_vector_db.search(query_embedding, k=num_results) # search_results chứa các đoạn văn bản gốc và/hoặc metadata

# Bước 3: Trả về các đoạn liên quan
print(f"Truy vấn: '{user_query}'")
print(f"Tìm thấy {len(search_results)} đoạn liên quan:")
for i, result in enumerate(search_results):
    # Định dạng kết quả có thể khác nhau tùy VDB
    print(f"Kết quả {i+1}:")
    print(result) # result ở đây có thể là đoạn text hoặc object chứa text và điểm tương đồng
    print("-" * 20)

# Các đoạn văn bản trong 'search_results' chính là thông tin mà chúng ta sẽ đưa vào LLM làm ngữ cảnh.

Hoàn Thiện Pipeline RAG

Sau khi có được các đoạn văn bản liên quan từ bước Truy xuất, chúng ta kết hợp chúng với truy vấn gốc của người dùng và một prompt hệ thống (system prompt) để tạo thành ngữ cảnh đầy đủ cho LLM. Prompt này thường hướng dẫn LLM sử dụng thông tin được cung cấp để trả lời câu hỏi của người dùng.

Ví dụ về cấu trúc prompt gửi đến LLM:

prompt_template = """Sử dụng thông tin ngữ cảnh dưới đây để trả lời câu hỏi.
Nếu bạn không biết câu trả lời dựa trên ngữ cảnh, hãy nói rằng bạn không biết.
Tránh trả lời dựa trên kiến thức chung của bạn nếu nó mâu thuẫn với ngữ cảnh được cung cấp.

Ngữ cảnh:
{context}

Câu hỏi:
{question}

Trả lời:
"""

context_text = "\n---\n".join(search_results) # Nối các đoạn văn bản lại, phân cách bởi dấu --- hoặc tương tự

final_prompt = prompt_template.format(context=context_text, question=user_query)

# Gửi final_prompt đến API của LLM (ví dụ: OpenAI Chat Completions API)
# response = openai.ChatCompletion.create(...)

LLM sau đó sẽ xử lý final_prompt này và tạo ra câu trả lời dựa trên ngữ cảnh mà bạn đã cung cấp. Toàn bộ quá trình từ khi nhận truy vấn đến khi LLM tạo ra phản hồi dựa trên ngữ cảnh được truy xuất chính là một chu trình hoạt động của pipeline RAG.

Các framework như LangChain, LlamaIndex được tạo ra để giúp các Kỹ sư AI xây dựng các pipeline RAG này một cách dễ dàng và module hóa hơn, tích hợp sẵn các công cụ cho từng bước: tải dữ liệu (document loaders), phân đoạn (text splitters), nhúng (embeddings), cơ sở dữ liệu vector (vector stores), và các đối tượng giúp tạo chuỗi xử lý (chains/agents).

Những Điều Cần Lưu Ý

Xây dựng một pipeline RAG hiệu quả không chỉ là ghép nối các bước lại với nhau. Một số yếu tố quan trọng cần cân nhắc:

Chất lượng Dữ liệu Nguồn: RAG chỉ tốt bằng dữ liệu bạn cung cấp. Dữ liệu không chính xác, lỗi thời hoặc định dạng kém sẽ dẫn đến kết quả tồi tệ.
Chiến lược Phân đoạn và Kích thước Chunk: Đây là một trong những yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu quả truy xuất. Cần thử nghiệm để tìm ra cài đặt phù hợp nhất cho loại dữ liệu của bạn.
Lựa chọn Mô hình Embedding: Mô hình embedding cần phù hợp với ngôn ngữ và miền dữ liệu của bạn. Một mô hình huấn luyện tốt trên tin tức có thể không hiệu quả với văn bản y tế hoặc pháp lý.
Cơ sở dữ liệu Vector: Lựa chọn VDB phụ thuộc vào quy mô dữ liệu, yêu cầu về tốc độ, chi phí, và khả năng quản lý.
Kỹ thuật Truy xuất nâng cao: Ngoài tìm kiếm đơn giản, còn có các kỹ thuật như re-ranking (sắp xếp lại kết quả), multi-query retrieval (tạo nhiều truy vấn con), hoặc sử dụng smaller LLM để trích xuất thông tin trước khi gửi đến main LLM.
Đánh giá (Evaluation): Làm sao để biết pipeline RAG của bạn hoạt động tốt? Cần có các bộ dữ liệu và metric để đánh giá chất lượng của cả bước truy xuất (độ chính xác, recall) và bước tạo sinh (tính liên quan, chính xác của câu trả lời).

Kết Luận

Pipeline RAG, với ba bước cốt lõi: Phân đoạn, Nhúng và Truy xuất, là một kỹ thuật mạnh mẽ giúp mở rộng khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách kết nối chúng với kiến thức bên ngoài. Đây là một trong những kiến trúc phổ biến và hiệu quả nhất để xây dựng các ứng dụng AI có thể trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu cụ thể của bạn, vượt qua giới hạn về kiến thức và tính thời điểm của các LLM cơ bản.

Là một Kỹ sư AI, việc hiểu và có khả năng xây dựng, tùy chỉnh pipeline này là kỹ năng thiết yếu. Nó cho phép bạn tạo ra các chatbot thông minh hơn, hệ thống hỏi đáp chuyên sâu, hoặc bất kỳ ứng dụng nào cần LLM truy cập và sử dụng thông tin từ nguồn ngoài.

Trong bài viết tiếp theo của series “AI Engineer Roadmap”, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào việc làm thế nào để kết hợp các mảnh ghép này lại với nhau một cách hiệu quả, có thể thông qua việc giới thiệu chi tiết hơn về các framework như LangChain hoặc LlamaIndex.

Hãy bắt tay vào thử nghiệm với các công cụ phân đoạn, mô hình embedding và cơ sở dữ liệu vector mà chúng ta đã tìm hiểu. Chúc các bạn thành công trên con đường trở thành một Kỹ sư AI giỏi!

Hẹn gặp lại trong bài viết tiếp theo!

AI Engineer Roadmap: Xây Dựng Pipeline RAG: Phân Đoạn, Nhúng, Truy Xuất

RAG là gì và Tại sao lại cần đến nó?

Bước 1: Phân Đoạn Dữ Liệu (Chunking) – Chia Nhỏ Để Dễ Tiêu Hóa

Tại sao phải Phân đoạn?

Các Chiến Lược Phân Đoạn Phổ Biến

Bước 2: Nhúng Dữ Liệu (Embedding) – Biến Văn Bản Thành Ngôn Ngữ Số

Tại sao phải Nhúng?

Mô hình Embedding

Bước 3: Truy Xuất Thông Tin (Retrieval) – Tìm Kim Cương Trong Mỏ Dữ Liệu

Vai trò của Cơ sở dữ liệu Vector

Ví dụ về Truy xuất (sử dụng thư viện giả định)

Hoàn Thiện Pipeline RAG

Những Điều Cần Lưu Ý

Kết Luận

Evotek đồng hành cùng bạn

Call us

(+84) 8.2468.9999

Đăng nhập

Reset Password

Tạo tài khoản Nhà E

AI Engineer Roadmap: Xây Dựng Pipeline RAG: Phân Đoạn, Nhúng, Truy Xuất

RAG là gì và Tại sao lại cần đến nó?

Bước 1: Phân Đoạn Dữ Liệu (Chunking) – Chia Nhỏ Để Dễ Tiêu Hóa

Tại sao phải Phân đoạn?

Các Chiến Lược Phân Đoạn Phổ Biến

Bước 2: Nhúng Dữ Liệu (Embedding) – Biến Văn Bản Thành Ngôn Ngữ Số

Tại sao phải Nhúng?

Mô hình Embedding

Bước 3: Truy Xuất Thông Tin (Retrieval) – Tìm Kim Cương Trong Mỏ Dữ Liệu

Vai trò của Cơ sở dữ liệu Vector

Ví dụ về Truy xuất (sử dụng thư viện giả định)

Hoàn Thiện Pipeline RAG

Những Điều Cần Lưu Ý

Kết Luận

Share this post

Recent News Articles

AI Engineer Roadmap: Cách Cấu Trúc Dự Án AI Để Dễ Bảo Trì và Mở Rộng

AI Engineer Roadmap: Công Cụ Hoàn Thành Code Tự Động Cho Python Và Quy Trình AI

AI Engineer Roadmap: Các Trình Soạn Thảo Code và Tiện Ích Mở Rộng Hàng Đầu cho Phát Triển AI

Evotek đồng hành cùng bạn

Đăng nhập

Reset Password

Tạo tài khoản Nhà E

Call us

(+84) 8.2468.9999