Tổng quan Giới thiệu về RAG và Azure OpenAI
Hướng dẫn này sẽ giúp bạn xây dựng một chatbot AI sử dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG) với LangChain.js và các mô hình ngôn ngữ OpenAI. Ứng dụng được triển khai trên Azure Static Web Apps và Azure Container Apps, sử dụng Azure AI Search làm cơ sở dữ liệu vector.
Bạn có thể sử dụng dự án này như một điểm khởi đầu để xây dựng các ứng dụng AI phức tạp hơn. Theo dõi hướng dẫn chi tiết để tìm hiểu cách chúng tôi xây dựng mẫu này và cách bạn có thể chạy và triển khai nó.
Cấu trúc Kiến trúc ứng dụng
Mẫu này sử dụng Fastify để tạo một dịch vụ Node.js tận dụng OpenAI SDK và LangChain để xây dựng một chatbot có khả năng trả lời các câu hỏi dựa trên một tập hợp tài liệu, với một trang web để tương tác với API.
Dự án được cấu trúc như một monorepo, tất cả mã nguồn của các gói đều nằm trong thư mục `packages`. Hình dưới đây mô tả kiến trúc của ứng dụng.
“Ứng dụng AI mạnh mẽ với khả năng truy xuất thông tin và tạo sinh văn bản tự động.
Azure OpenAI Team
Khám phá thêm
Tìm hiểu sâu hơn về các tính năng và công nghệ liên quan
LangChain.js
Tìm hiểu về LangChain.js, một framework mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng ngôn ngữ.
Azure AI Search
Khám phá cách Azure AI Search giúp bạn tìm kiếm thông tin hiệu quả trong dữ liệu của mình.
Triển khai Các bước chạy mẫu
Bạn có thể sử dụng GitHub Codespaces để làm việc trực tiếp trên dự án này từ trình duyệt của mình.
Hoặc, bạn có thể sử dụng Docker và tiện ích Dev Containers cho VS Code để làm việc cục bộ bằng cách sử dụng môi trường phát triển sẵn sàng.
Nếu bạn muốn cài đặt tất cả các công cụ cục bộ, bạn có thể làm theo các hướng dẫn thiết lập này.
Đảm bảo bạn đã có tài khoản Azure và quyền truy cập vào dịch vụ Azure OpenAI.