Cải thiện LLM với RAG: Hướng dẫn thân thiện cho người mới bắt đầu kèm mã Python
- RAG là phương pháp cải thiện hiệu suất của LLM bằng cách bổ sung thông tin từ cơ sở dữ liệu kiến thức bên ngoài vào prompt trước khi đưa vào LLM.
- RAG giúp khắc phục hạn chế của LLM về kiến thức tĩnh và thiếu hiểu biết sâu về thông tin chuyên biệt.
- Hai thành phần chính của hệ thống RAG là trình truy xuất (retriever) và cơ sở dữ liệu kiến thức.
- Trình truy xuất sử dụng text embedding để tính điểm tương đồng giữa truy vấn và các mục trong cơ sở dữ liệu, trả về top k mục liên quan nhất.
- Cơ sở dữ liệu kiến thức được xây dựng qua 4 bước: tải tài liệu, chia nhỏ tài liệu, tạo embedding cho từng đoạn, lưu vào cơ sở dữ liệu vector.
- Một số điểm cần lưu ý khi xây dựng hệ thống RAG: chuẩn bị tài liệu, chọn kích thước chia nhỏ phù hợp, cải thiện tìm kiếm.
- Tác giả chia sẻ mã Python triển khai RAG sử dụng LlamaIndex để cải thiện chatbot trả lời bình luận YouTube.
📌 Bài viết cung cấp giới thiệu dễ hiểu về RAG, một phương pháp hiệu quả để cải thiện LLM bằng cách bổ sung kiến thức từ cơ sở dữ liệu bên ngoài. Với ví dụ mã Python cụ thể sử dụng LlamaIndex, tác giả hướng dẫn chi tiết các bước xây dựng hệ thống RAG, giúp tăng cường hiệu suất của chatbot trả lời bình luận YouTube lên 280 từ so với phản hồi không có ngữ cảnh.
Citations:
[1] https://towardsdatascience.com/how-to-improve-llms-with-rag-abdc132f76ac
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
