RAG: đưa tài liệu của bạn cho AI

Retrieval-augmented generation, gọi tắt là RAG (tra cứu rồi trả lời), giải quyết chuyện này bằng hai bước. Đầu tiên, nó tìm trong tài liệu của bạn những đoạn liên quan nhất, thường dùng embedding lưu trong một vector database (cơ sở dữ liệu vector). Sau đó, nó đưa những đoạn ấy cho model cùng câu hỏi của bạn.

Model trả lời dựa trên đoạn văn đó, và hệ thống tốt sẽ chỉ rõ mỗi câu trả lời lấy từ tài liệu nào. Nhờ vậy AI ít bịa hơn và câu trả lời luôn cập nhật.

Bạn đã dùng RAG mỗi khi tải một file PDF lên chatbot, hoặc hỏi bot chăm sóc khách hàng của một công ty. Nó chỉ tốt bằng những tài liệu mà nó tìm được.