Trí tuệ Nhân tạo với RAG – Hướng dẫn triển khai hệ thống sinh nội dung tăng cường truy xuất - Chương 5

Hoang Van Tho 0

 📘 Chương 5: Triển khai Hệ thống RAG (RAG Pipelines)

5.1 Kiến trúc Tổng thể của Hệ thống RAG

Một hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) kết hợp khả năng sinh văn bản của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với một bộ máy truy xuất thông tin để tạo ra câu trả lời có độ chính xác và ngữ cảnh cao hơn.

🔧 Các thành phần chính trong pipeline RAG:

Thành phần

Vai trò

Truy vấn đầu vào (user query)

Câu hỏi từ người dùng hoặc tác vụ yêu cầu xử lý

Bộ mã hóa truy vấn

Biến truy vấn thành vector để tìm kiếm

Truy xuất thông tin (Retriever)

Tìm các tài liệu gần nhất từ Vector DB

Mô hình ngôn ngữ (LLM)

Sinh câu trả lời dựa trên thông tin truy xuất

Trình định dạng đầu ra

Tối ưu hóa và định dạng kết quả phản hồi

5.2 Các lựa chọn thiết kế chính

🧩 1. Kiến trúc truy xuất

  • Dense retriever (semantic search):
    Dùng embedding để truy xuất theo nghĩa. Ví dụ: Faiss, Pinecone, Milvus.
  • Sparse retriever (term-based):
    Truy xuất dựa trên từ khóa. Ví dụ: BM25, Elasticsearch.
  • Hybrid retriever:
    Kết hợp semantic + keyword để tăng độ bao phủ.

⚙️ 2. Mô hình sinh

  • OpenAI (GPT-3.5, GPT-4)
  • Anthropic (Claude)
  • Cohere, Mistral, LLaMA, Gemini
  • Tùy chọn open-source: GPT-J, Falcon, MPT, LLaMA-2...

📦 3. Vector Database

  • Phù hợp quy mô dữ liệu và hiệu năng: Faiss, Pinecone, Weaviate, Qdrant...

🔄 4. Chiến lược kết hợp tài liệu

  • Top-k retrieval: Chọn k tài liệu phù hợp nhất.
  • Merging (gộp): Gộp tài liệu trước khi đưa vào LLM.
  • Chunking: Cắt tài liệu lớn thành đoạn nhỏ để tránh vượt giới hạn token.

5.3 Triển khai hệ thống RAG bằng LangChain

LangChain là framework Python mã nguồn mở giúp xây dựng pipeline RAG nhanh chóng và linh hoạt.



(Mô hình triển khai RAG bằng LangChain)

📚 Cấu trúc điển hình của pipeline RAG với LangChain

Python:

from langchain.vectorstores import FAISS

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

from langchain.chains import RetrievalQA

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

from langchain.document_loaders import TextLoader

 

# Tải và mã hóa tài liệu

loader = TextLoader("docs.txt")

documents = loader.load()

# Tạo embedding

embedding = OpenAIEmbeddings()

db = FAISS.from_documents(documents, embedding)

# Khởi tạo truy xuất

retriever = db.as_retriever()

# Tạo chain kết hợp truy xuất + LLM

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(

    llm=ChatOpenAI(),

    retriever=retriever

)

# Thực thi

query = "Giải thích hệ thống RAG là gì?"

response = qa_chain.run(query)

print(response)

🧠 Mô tả logic luồng xử lý:

  1. Người dùng nhập truy vấn.
  2. Truy vấn được embedding → so sánh với vector DB.
  3. Lấy top-k tài liệu liên quan.
  4. Gộp tài liệu → gửi sang LLM cùng truy vấn.
  5. LLM sinh câu trả lời dựa trên ngữ cảnh đó.

5.4 Lưu ý về Quản lý Token

  • Hầu hết mô hình có giới hạn token (4k–32k).
  • Nên giới hạn tổng độ dài tài liệu + truy vấn đầu vào.
  • Dùng chunking, truncation, token counting để đảm bảo không vượt giới hạn.

🛡️ 5.5 Kiểm soát chất lượng đầu ra

Để tăng độ tin cậy và chất lượng đầu ra:

Kỹ thuật

Vai trò

Reranking

Đánh giá lại độ liên quan của tài liệu truy xuất

Answer validation

Kiểm tra logic và tính đúng đắn của câu trả lời

Fact-checking

So sánh kết quả với nguồn đáng tin cậy

Feedback loop

Người dùng đánh giá → cải tiến mô hình

 🔐 5.6 Kiến trúc triển khai thực tế (Production-ready)

Thành phần

Mô tả

Frontend

Web/chat UI: Streamlit, Gradio, React

API layer

Xử lý truy vấn và bảo mật

Retrieval engine

Vector DB (Pinecone, Faiss)

LLM backend

OpenAI API hoặc mô hình nội bộ

Monitoring

Đo thời gian phản hồi, chất lượng, tần suất lỗi

 🧱 5.7 Mở rộng và tùy biến hệ thống RAG

  • Cá nhân hóa (Personalization): Dựa trên lịch sử truy vấn người dùng.
  • Đa ngôn ngữ (Multilingual): Sử dụng embedding/mô hình đa ngữ như XLM-R.
  • Domain-specific RAG: Tối ưu cho từng ngành (y tế, luật, tài chính...).
  • Fine-tuning hoặc RAG-fusion: Tăng khả năng chuyên biệt và chính xác.

✅ Tóm tắt Chương 5

Nội dung

Mô tả

Cấu trúc

Gồm truy vấn → truy xuất → sinh → phản hồi

Công cụ

LangChain, Faiss, Pinecone, OpenAI, LlamaIndex

Lưu ý

Token limit, chunking, kiểm định, bảo mật, giám sát

Triển khai

Có thể sản xuất và mở rộng tùy theo quy mô dự án

 

Tham khảo Chương 4

Tags

Post a Comment

إرسال تعليق

أحدث أقدم