Tổng Quan Retrieval-Augmented Generation (RAG) Là Gì?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật mạnh mẽ, tăng cường khả năng của các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) bằng cách kết hợp chúng với khả năng truy xuất tri thức từ bên ngoài. Trong hệ thống RAG, khi nhận được một truy vấn, thông tin liên quan sẽ được truy xuất từ cơ sở tri thức, sau đó cung cấp cho LLM cùng với truy vấn.
Điều này cho phép mô hình tạo ra các phản hồi vừa phù hợp với ngữ cảnh, vừa cập nhật, khắc phục một số hạn chế của LLM truyền thống như kiến thức lỗi thời hoặc ảo giác. Rig là một thư viện Rust mã nguồn mở, được thiết kế để đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng hỗ trợ LLM, bao gồm cả hệ thống RAG.
Bắt Đầu Thiết Lập Dự Án Rust
Trước khi bắt đầu viết code, hãy thiết lập dự án Rust và cài đặt các dependency cần thiết. Đầu tiên, tạo một dự án Rust mới trong môi trường coding của bạn:
`cargo new rag_with_rig`
Tiếp theo, thêm Rig và các dependency khác vào file `Cargo.toml`:
`rig = "0.1"`
`tokio = { version = "1", features = ["full"] }`
`anyhow = "1"`
`pdf-extract = "0.4"`
Code Xây Dựng Hệ Thống RAG Từng Bước
Chúng ta sẽ chia nhỏ hệ thống RAG thành các thành phần chính. Hãy đi qua từng thành phần, giải thích mục đích và cách triển khai của nó.
**Bước 1: Thiết lập OpenAI client và trích xuất PDF:**
Thiết lập OpenAI client bằng Rig và tạo hàm để trích xuất text từ PDF. Sử dụng `pdf-extract` để đọc nội dung PDF và trả về dưới dạng string.
**Bước 2: Tạo document store:**
Tạo in-memory vector store để lưu trữ documents. `InMemoryTextVectorDB` là một vector store đơn giản được cung cấp bởi Rig, lưu trữ tất cả dữ liệu trong bộ nhớ. Phù hợp với bộ sưu tập documents vừa và nhỏ. Với bộ sưu tập lớn hơn, bạn có thể muốn sử dụng giải pháp lưu trữ lâu dài.
**Bước 3: Triển khai mô hình embedding:**
Sử dụng mô hình OpenAI để tạo embeddings cho các PDF documents. Embeddings là biểu diễn vector của text, nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa, cho phép tìm kiếm tương đồng hiệu quả sau này. Tải nội dung của hai file PDF, tạo embeddings cho chúng và thêm các embeddings này vào vector store.
**Bước 4: Xây dựng RAG agent:**
Tạo một RAG agent sử dụng mô hình GPT-3.5-turbo của OpenAI. Cấu hình hành vi của agent và chỉ định agent sử dụng 2 documents liên quan nhất từ vector store cho mỗi truy vấn.
**Bước 5: Sử dụng CLI Interface tích hợp của Rig:**
Sử dụng hàm `run_cli` của Rig để cung cấp một CLI interface mạnh mẽ với chức năng chat history tích hợp sẵn.
“RAG là một kỹ thuật mạnh mẽ, tăng cường khả năng của các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) bằng cách kết hợp chúng với khả năng truy xuất tri thức từ bên ngoài.
Rig Documentation
Tài Nguyên Bổ Sung
Khám phá thêm về RAG và Rig
Rig Repository
Truy cập mã nguồn và đóng góp vào dự án Rig trên GitHub.
Tài liệu Rig
Tìm hiểu sâu hơn về các tính năng và cách sử dụng thư viện Rig.
Cộng đồng Rust
Kết nối với các nhà phát triển Rust khác và chia sẻ kinh nghiệm.
Chạy Thử Kiểm Tra Hệ Thống RAG
Để chạy hệ thống, đảm bảo bạn có các file PDF (“Moores_Law_for_Everything.pdf” và “The_Last_Question.pdf”) trong một thư mục trong thư mục gốc của dự án. Sau đó sử dụng lệnh sau:
`cargo run -- "path/to/your/pdf/folder"`
Một khi hệ thống hoạt động, bạn có thể bắt đầu tương tác với nó. Hãy khám phá một vài ví dụ để xem hệ thống RAG của chúng ta hoạt động như thế nào với các loại truy vấn khác nhau.
Ứng Dụng Tiềm Năng RAG
Thấy được các ví dụ trên, bạn có thể bắt đầu hình dung ra các ứng dụng tiềm năng của một hệ thống như vậy:
- **Trợ lý Nghiên cứu:** Giúp các nhà nghiên cứu nhanh chóng tìm kiếm và tổng hợp thông tin từ nhiều bài báo hoặc tài liệu.
- **Công cụ Giáo dục:** Hỗ trợ sinh viên trong việc hiểu các chủ đề phức tạp bằng cách cung cấp giải thích và kết nối giữa các khái niệm khác nhau.
- **Phân tích Nội dung:** Hỗ trợ các nhà văn hoặc nhà báo trong việc phân tích các chủ đề và ý tưởng trong nhiều văn bản.
- **Hỗ trợ Khách hàng:** Cung cấp phản hồi chi tiết, nhận biết ngữ cảnh cho các yêu cầu của khách hàng dựa trên tài liệu sản phẩm.