Tìm hiểu Hệ thống RAG là gì và tại sao nó quan trọng?
Hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) kết hợp sức mạnh của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với khả năng tìm kiếm tài liệu thông minh. Điều này cho phép AI đưa ra câu trả lời chính xác và phù hợp với ngữ cảnh, tránh tình trạng 'ảo giác' thường thấy ở các LLM.
Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng một hệ thống RAG hiệu quả sử dụng LangChain và LangGraph, hai thư viện mạnh mẽ giúp đơn giản hóa quy trình.
Chúng ta sẽ đi qua các bước: tải và xử lý tài liệu, chuyển đổi chúng thành các vector có thể tìm kiếm, và sử dụng chúng để trả lời các câu hỏi của người dùng.
LangChain & LangGraph Công cụ then chốt cho hệ thống RAG
LangChain giúp bạn dễ dàng tải và chia nhỏ tài liệu thành các phần nhỏ hơn, tạo ra các vector embeddings (biểu diễn số học của văn bản), và tương tác với các mô hình ngôn ngữ để tạo câu trả lời.
LangGraph điều khiển trình tự các bước truy xuất và tạo sinh, quản lý trạng thái và luồng dữ liệu trong toàn bộ hệ thống. Nó cho phép bạn xây dựng các quy trình AI mô-đun và dễ bảo trì.
Cùng nhau, LangChain và LangGraph cung cấp một nền tảng mạnh mẽ để xây dựng các hệ thống RAG phức tạp một cách dễ dàng.
“RAG grounds the model’s answers in actual documents, improving factual accuracy.
Mohammad
Khám phá thêm về RAG
Các tài nguyên và công cụ hữu ích
LangChain Documentation
Truy cập tài liệu chính thức của LangChain để tìm hiểu sâu hơn về các tính năng và cách sử dụng.
LangGraph Examples
Xem các ví dụ thực tế về cách sử dụng LangGraph để xây dựng các workflow AI phức tạp.
Hướng dẫn Xây dựng hệ thống RAG từng bước
**Bước 1: Cài đặt các thư viện cần thiết:** Bắt đầu bằng cách cài đặt các gói `langchain`, `langgraph`, `langchain-openai`, `langchain-text-splitter`, `langchain-community`, `networkx` và `matplotlib` sử dụng pip.
**Bước 2: Thiết lập API Key:** Cấu hình biến môi trường cho OpenAI API key để xác thực và truy cập các mô hình OpenAI.
**Bước 3: Định nghĩa trạng thái ứng dụng:** Sử dụng `TypedDict` để biểu diễn luồng dữ liệu qua pipeline RAG. Bao gồm `question` (câu hỏi của người dùng), `context` (danh sách các tài liệu liên quan) và `answer` (câu trả lời cuối cùng).
**Bước 4: Tải và chia nhỏ tài liệu:** Sử dụng `RecursiveCharacterTextSplitter` để chia nhỏ tài liệu thành các chunk nhỏ hơn (ví dụ: `chunk_size=1000`, `chunk_overlap=200`).
**Bước 5: Tạo Embeddings và Vector Store:** Chuyển đổi các chunk tài liệu thành embeddings bằng `OpenAIEmbeddings` và lưu trữ chúng trong một vector database (ví dụ: `InMemoryVectorStore`) để tìm kiếm tương đồng.
**Bước 6: Định nghĩa Prompt và Khởi tạo LLM:** Tạo một prompt tùy chỉnh hướng dẫn LLM sử dụng ngữ cảnh đã truy xuất để trả lời câu hỏi của người dùng một cách rõ ràng và ngắn gọn. Khởi tạo mô hình OpenAI (ví dụ: `gpt-4.1`) với `temperature=0.3` để kiểm soát độ sáng tạo.
**Bước 7: Định nghĩa các hàm Workflow:** Định nghĩa các hàm LangGraph node cho mỗi bước trong pipeline: `retrieve` (tìm kiếm các chunk tài liệu liên quan), `generate` (tạo câu trả lời từ prompt và ngữ cảnh), `classify` (phân loại câu hỏi), và `refine` (tinh chỉnh câu trả lời).
**Bước 8: Xây dựng LangGraph Workflow:** Định nghĩa pipeline dưới dạng một đồ thị sử dụng `StateGraph`. Kết nối các node, thêm các cạnh và biên dịch đồ thị để thực thi.
**Bước 9: Trực quan hóa LangGraph Workflow:** Sử dụng `NetworkX` và `Matplotlib` để trực quan hóa workflow, giúp dễ dàng hiểu và giao tiếp về quy trình.
**Bước 10: Chạy hệ thống:** Lấy đầu vào của người dùng, chuyển nó qua đồ thị và hiển thị câu trả lời.
“LangChain and LangGraph together generate a smart answer using a language model.
AI Expert