Tweet
🧠 Hiểu RAG trong 5 phút – Vì sao nó là “vũ khí” thật sự cho AI?
#HieuRAG #AIInfra #GenAI #DataDrivenAI
Bạn có từng hỏi:
👉 Làm sao để ChatGPT trả lời đúng theo tài liệu công ty bạn?
👉 Làm sao AI không "bịa chuyện" mà chỉ trả lời dựa trên dữ liệu thật?
💡 Câu trả lời là RAG – Retrieval-Augmented Generation
Nó là chiếc cầu nối giúp AI "nhớ" và "trích xuất đúng" thông tin từ dữ liệu của bạn.
📌 Hiểu RAG theo cách dễ nhất:
Ví dụ:
🧾 Bạn có 100 file chính sách nhân sự
❓ Nhân viên hỏi: "Quy định nghỉ thai sản là bao lâu?"
→ RAG sẽ tìm đúng đoạn nói về nghỉ thai sản, rồi dùng LLM để trả lời dễ hiểu.
🧰 RAG chuẩn gồm 3 thành phần chính:
🔹 Vector Database:
Nơi lưu trữ các đoạn thông tin đã được chuyển thành vector (dạng số) để tìm kiếm nhanh.
Ví dụ: FAISS, ChromaDB, Weaviate
🔹 Embedding Model:
Chuyển văn bản thành vector.
Ví dụ: OpenAI Embedding, BGE từ HuggingFace, Azure OpenAI Embedding
🔹 LLM - Large Language Model:
Xử lý truy vấn + tổng hợp câu trả lời.
Ví dụ: GPT-4, Mistral, LLaMA3, Claude
🎯 Vì sao RAG quan trọng trong hạ tầng AI hiện đại?
✔ Giúp GenAI trả lời chính xác hơn – giảm sai sót
✔ Bảo vệ dữ liệu nội bộ – không cần fine-tune model
✔ Triển khai nhanh hơn và tiết kiệm GPU hơn so với huấn luyện lại LLM
✔ Phù hợp cho AI nội bộ doanh nghiệp (chatbot nội bộ, AI trợ lý, search engine)
💬 Bạn đã từng thử triển khai RAG chưa?
Dùng tool nào? LangChain, LlamaIndex, hay build tay?
Chia sẻ trải nghiệm của bạn bên dưới để cùng học hỏi!
👉 Theo dõi cộng đồng VnPro AI để khám phá thêm về các công nghệ như RAG, LLM, GenAI, AI Agent...
Hạ tầng AI không chỉ là câu chuyện của những "ông lớn", mà giờ đây ai cũng có thể triển khai được!
#HieuRAG #AIInfra #GenAI #DataDrivenAI
Bạn có từng hỏi:
👉 Làm sao để ChatGPT trả lời đúng theo tài liệu công ty bạn?
👉 Làm sao AI không "bịa chuyện" mà chỉ trả lời dựa trên dữ liệu thật?
💡 Câu trả lời là RAG – Retrieval-Augmented Generation
Nó là chiếc cầu nối giúp AI "nhớ" và "trích xuất đúng" thông tin từ dữ liệu của bạn.
📌 Hiểu RAG theo cách dễ nhất:
- Bạn có tài liệu nội bộ: PDF, Notion, Database...
- Bạn muốn AI trả lời đúng theo nội dung này, không bị "hallucinate".
- RAG sẽ:
→ Tìm đoạn văn liên quan từ dữ liệu thật (retrieval)
→ Đưa đoạn đó vào LLM (GPT/Mistral) để tổng hợp câu trả lời (generation)
Ví dụ:
🧾 Bạn có 100 file chính sách nhân sự
❓ Nhân viên hỏi: "Quy định nghỉ thai sản là bao lâu?"
→ RAG sẽ tìm đúng đoạn nói về nghỉ thai sản, rồi dùng LLM để trả lời dễ hiểu.
🧰 RAG chuẩn gồm 3 thành phần chính:
🔹 Vector Database:
Nơi lưu trữ các đoạn thông tin đã được chuyển thành vector (dạng số) để tìm kiếm nhanh.
Ví dụ: FAISS, ChromaDB, Weaviate
🔹 Embedding Model:
Chuyển văn bản thành vector.
Ví dụ: OpenAI Embedding, BGE từ HuggingFace, Azure OpenAI Embedding
🔹 LLM - Large Language Model:
Xử lý truy vấn + tổng hợp câu trả lời.
Ví dụ: GPT-4, Mistral, LLaMA3, Claude
🎯 Vì sao RAG quan trọng trong hạ tầng AI hiện đại?
✔ Giúp GenAI trả lời chính xác hơn – giảm sai sót
✔ Bảo vệ dữ liệu nội bộ – không cần fine-tune model
✔ Triển khai nhanh hơn và tiết kiệm GPU hơn so với huấn luyện lại LLM
✔ Phù hợp cho AI nội bộ doanh nghiệp (chatbot nội bộ, AI trợ lý, search engine)
💬 Bạn đã từng thử triển khai RAG chưa?
Dùng tool nào? LangChain, LlamaIndex, hay build tay?
Chia sẻ trải nghiệm của bạn bên dưới để cùng học hỏi!
👉 Theo dõi cộng đồng VnPro AI để khám phá thêm về các công nghệ như RAG, LLM, GenAI, AI Agent...
Hạ tầng AI không chỉ là câu chuyện của những "ông lớn", mà giờ đây ai cũng có thể triển khai được!