Hướng Dẫn
Xây Dựng Hệ Thống RAG Từ Đầu Với Python & Ollama

RAG Retrieval-Augmented Generation () Là Gì?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một phương pháp mạnh mẽ kết hợp khả năng truy xuất thông tin và tạo văn bản, giúp tăng cường hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) bằng cách tích hợp các nguồn kiến thức bên ngoài. Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện, RAG có thể truy cập các cơ sở dữ liệu, công cụ tìm kiếm hoặc kho lưu trữ thông tin khác để cung cấp cho mô hình kiến thức cập nhật và chuyên biệt.

Ví dụ, khi bạn hỏi ChatGPT "Tên mẹ tôi là gì?", nó không thể trả lời vì không có quyền truy cập thông tin cá nhân của bạn. RAG giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép mô hình tham khảo các nguồn kiến thức bên ngoài (ví dụ: danh sách thành viên gia đình) để đưa ra câu trả lời chính xác.

Thành Phần Các Chính Của Hệ Thống RAG

Một hệ thống RAG cơ bản bao gồm hai thành phần chính:

1. **Mô hình truy xuất (Retrieval Model):** Tìm kiếm thông tin liên quan từ nguồn kiến thức bên ngoài. Nguồn này có thể là cơ sở dữ liệu, công cụ tìm kiếm, hoặc bất kỳ kho lưu trữ thông tin nào khác.

2. **Mô hình ngôn ngữ (Language Model):** Tạo ra phản hồi dựa trên thông tin đã được truy xuất. Có nhiều mô hình ngôn ngữ khác nhau có thể được sử dụng, chẳng hạn như Llama, Gemma, hoặc GPT.

Triển Khai Xây Dựng Hệ Thống RAG Đơn Giản: Hướng Dẫn Từng Bước

Trong phần này, chúng ta sẽ xây dựng một hệ thống RAG đơn giản sử dụng Python và Ollama. Hệ thống này sẽ truy xuất thông tin từ một tập dữ liệu định trước và tạo ra các phản hồi dựa trên kiến thức đã được truy xuất.

Các thành phần chính của hệ thống bao gồm:

- **Mô hình Embedding:** Chuyển đổi văn bản đầu vào thành các vector embedding, đại diện cho ý nghĩa ngữ nghĩa của văn bản.

- **Cơ sở dữ liệu Vector:** Lưu trữ kiến thức và các vector embedding tương ứng. Chúng ta sẽ sử dụng một cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ đơn giản.

- **Chatbot:** Mô hình ngôn ngữ tạo ra các phản hồi dựa trên kiến thức đã được truy xuất.

“

RAG đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc làm cho các mô hình ngôn ngữ trở nên hiểu biết và chính xác hơn.

Xuan-Son Nguyen

Giai đoạn Indexing: Chuẩn Bị Dữ Liệu

Giai đoạn indexing là bước đầu tiên trong việc tạo ra một hệ thống RAG. Nó bao gồm việc chia tập dữ liệu thành các đoạn nhỏ (chunks) và tính toán biểu diễn vector cho mỗi đoạn. Kích thước của mỗi đoạn có thể thay đổi tùy thuộc vào tập dữ liệu và ứng dụng.

Sau giai đoạn indexing, mỗi đoạn và vector embedding tương ứng sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector. Ví dụ:

Đoạn: "Ý và Pháp sản xuất hơn 40% tổng lượng rượu vang trên thế giới.", Vector: [0.1, 0.04, -0.34, 0.21, ...]

Các vector embedding sau đó có thể được sử dụng để truy xuất thông tin liên quan dựa trên một truy vấn nhất định. Để so sánh mức độ tương đồng giữa hai vector, chúng ta có thể sử dụng độ tương đồng cosine, khoảng cách Euclidean, hoặc các metric khoảng cách khác.

Code Viết : Triển Khai Hệ Thống RAG Với Python và Ollama

Trong ví dụ này, chúng ta sẽ viết một triển khai RAG đơn giản bằng Python. Để chạy các mô hình, chúng ta sẽ sử dụng Ollama, một công cụ dòng lệnh cho phép bạn chạy các mô hình từ Hugging Face trên máy tính của mình.

Chúng ta sẽ sử dụng các mô hình sau:

- **Mô hình Embedding:** hf.co/CompendiumLabs/bge-base-en-v1.5-gguf

- **Mô hình Ngôn Ngữ:** hf.co/bartowski/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF

Và chúng ta sẽ sử dụng một danh sách các sự thật về mèo làm tập dữ liệu.