Tại sao RAG Là Bước Đi Đầu Tiên Của Bạn Trong Thế Giới AI
Các mô hình lớn như GPT-4 rất thông minh, nhưng đôi khi đưa ra những thông tin không chính xác. Chúng không hiểu dữ liệu riêng của bạn và không thể trích dẫn nguồn gốc thông tin. RAG giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép mô hình tìm kiếm thông tin liên quan từ tài liệu của bạn trước khi đưa ra câu trả lời.
Với RAG, bạn không chỉ yêu cầu mô hình đoán. Bạn yêu cầu nó trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu của bạn, sau đó sử dụng các đoạn trích này để xây dựng câu trả lời. Kết quả là một phản hồi thông minh hơn, an toàn hơn và có thể kiểm chứng được. Mô hình luôn được cập nhật mà không cần phải huấn luyện lại.
Thành phần Các Cốt Lõi Của RAG Trên Azure
Trên Azure, RAG bao gồm ba thành phần chính:
**Azure AI Search:** Cơ sở dữ liệu vector của bạn (kèm theo tìm kiếm từ khóa/kết hợp). Trong quá trình thu thập dữ liệu, tài liệu được chia nhỏ và nhúng, tạo ra một chỉ mục vector. Khi truy vấn, yêu cầu của người dùng cũng được nhúng và so khớp về mặt ngữ nghĩa.
**Azure OpenAI:** Sau khi các đoạn thông tin liên quan được tìm thấy, LLM (như GPT-4-Turbo) được yêu cầu tổng hợp câu trả lời dựa trên cả truy vấn và nội dung được truy xuất.
**Lớp điều phối:** 'Keo' kết dính các thành phần: code server (Node.js, .NET, Java hoặc Python với LangChain) xử lý định tuyến truy vấn, xây dựng lời nhắc và lắp ráp pipeline.
Hướng dẫn Từng Bước Xây Dựng RAG Pipeline Đầu Tiên Của Bạn
1. **Tải lên và Thu thập Tài liệu:** Lưu trữ PDF, DOCX, email, bất cứ thứ gì bạn cần trong Azure Blob Storage hoặc Cosmos DB. Sử dụng Azure AI Search để chia nhỏ nội dung, chạy các kỹ năng nhúng (ví dụ: text-embedding-ada-002) trong quá trình lập chỉ mục. Thao tác này điền vào chỉ mục tìm kiếm với cả trường văn bản và trường vector.
2. **Cấu hình Tìm kiếm Vector:** Đảm bảo trường vector của chỉ mục tham chiếu đến cùng một mô hình nhúng tại cả thời điểm lập chỉ mục và truy vấn. Azure AI Search xử lý tìm kiếm lân cận gần nhất bằng các kỹ thuật như HNSW.
3. **Xây dựng Ứng dụng Truy vấn:** Viết một API đơn giản (ví dụ: trong .NET hoặc Node.js) chấp nhận yêu cầu của người dùng, gửi nó đến Azure AI Search với truy vấn vector + từ khóa kết hợp, truy xuất các đoạn thông tin phù hợp nhất, kết hợp các đoạn này với đầu vào của người dùng thành một lời nhắc LLM, gửi nó đến Azure OpenAI và trả về phản hồi.
4. **Triển khai và Kiểm tra:** Chạy nó trên Azure App Service. Sử dụng managed identities để xác thực an toàn. Sau đó, kiểm tra các câu hỏi dựa trên tài liệu riêng tư, xác minh rằng các trích dẫn phù hợp với các đoạn thông tin được truy xuất và đánh giá phản hồi về độ chính xác và đầy đủ.
“RAG cho phép bạn biến dữ liệu riêng thành sức mạnh AI, tạo ra các ứng dụng thông minh, chính xác và luôn cập nhật.
Chuyên gia Azure AI
Thách thức Những Bạn Sẽ Gặp Phải Với RAG
**Chuẩn bị Dữ liệu:** OCR, chuẩn hóa ngôn ngữ, chia nhỏ — không phải là phép thuật tự động.
**Thiết kế Lời Nhắc:** Chất lượng câu trả lời phụ thuộc vào cách bạn xây dựng ngữ cảnh. Bạn sẽ cần tinh chỉnh và lặp lại.
**Hiệu suất so với Chi phí:** Tìm kiếm vector và hoàn thành LLM có thể tốn kém khi quy mô lớn. Tối ưu hóa pipeline một cách cẩn thận.
**Quản trị:** Bạn phải ghi nhật ký truy vấn, theo dõi quyền truy cập dữ liệu và theo dõi rò rỉ nội dung nhạy cảm.
Khám Phá RAG Trên Azure
Tìm hiểu thêm và bắt đầu xây dựng ngay hôm nay
Bắt đầu với Azure AI Search
Tìm hiểu cách lập chỉ mục dữ liệu và thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa mạnh mẽ.
Khám phá Azure OpenAI
Tìm hiểu cách tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn vào ứng dụng của bạn.
Xem ví dụ Node.js RAG App
Tải xuống và thử nghiệm ứng dụng RAG mẫu với Azure AI Search, OpenAI và Express.js.
Tương lai Vượt Ra Ngoài Pipeline RAG Đầu Tiên
Những gì bạn xây dựng đầu tiên chỉ là khởi đầu. Khi các kiến thức cơ bản đã được thiết lập, bạn có thể thêm lọc siêu dữ liệu (ví dụ: theo phòng ban hoặc loại tài liệu), triển khai vòng lặp agentic — cho phép LLM quyết định thời điểm truy xuất lại ngữ cảnh, xây dựng GUI với bộ nhớ đàm thoại và trích dẫn, tích hợp với các hệ thống nội bộ như CRM, SharePoint hoặc MS Teams.
“RAG trên Azure: không phải là thử nghiệm, mà là giải pháp đã được chứng minh cho các ứng dụng AI thực tế.
Nhà phát triển Azure
Kết luận RAG Trên Azure: Thiết Thực, Nhanh Chóng và Dựa Trên Dữ Liệu Thực Tế
RAG trên Azure không phải là thử nghiệm. Nó đã được chứng minh trong các ứng dụng thực tế — trợ lý trò chuyện, công cụ tra cứu pháp lý, cơ sở kiến thức, bot hướng dẫn. Và nó có thể được thiết lập trong vài ngày, không phải vài tháng. Những người tiên phong đang nắm lấy chiến thắng này bằng cách cung cấp cho người dùng các câu trả lời theo ngữ cảnh — dựa trên nội dung của riêng họ — một cách nhanh chóng. Đây là một cách để nhận được giá trị từ AI mà không cần xây dựng lại mọi thứ hoặc lo lắng về những ảo giác. Nếu bạn đã sẵn sàng nghiêm túc với GenAI, RAG nên là điểm dừng chân đầu tiên của bạn. Và Azure cung cấp cho bạn tất cả các thành phần ở một nơi an toàn, có thể mở rộng.