Tích hợp LLM & RAG
Tích hợp LLM là kết nối một mô hình ngôn ngữ với dữ liệu và sản phẩm của bạn, để nó trả lời dựa trên những gì bạn thực sự biết thay vì những gì nó được huấn luyện. Trên thực tế đó là sinh có truy hồi (RAG): tìm đúng ngữ cảnh, đưa cho mô hình, và trích dẫn nguồn của câu trả lời. Phần lớn công sức kỹ thuật nằm ở chất lượng truy hồi, không phải ở lời gọi mô hình.
Truy hồi là nơi RAG thành hay bại
Nếu đoạn văn đúng không được truy hồi ra, không mô hình nào trả lời đúng được. Các đội thường phát hiện điều này sau nhiều tháng đổ lỗi cho mô hình.
- Chia đoạn tôn trọng cấu trúc tài liệu thay vì cắt theo độ dài cố định.
- Tìm kiếm lai — từ khóa song song với vector, vì thuật ngữ chính xác vẫn quan trọng.
- Xếp hạng lại tập ứng viên trước khi đưa vào ngữ cảnh của mô hình.
- Đo riêng phần truy hồi: đoạn đúng có nằm trong kết quả đầu bảng hay không?
Làm cho đầu ra dùng được trong chương trình
Một mô hình trả về văn xuôi thì ổn cho cửa sổ chat và vô dụng khi làm đầu vào cho phần còn lại của hệ thống. Khi đầu ra chảy vào mã nguồn, nó cần có cấu trúc và được kiểm tra.
- Đầu ra ràng buộc theo schema, được kiểm tra trước khi bất cứ thành phần nào tiêu thụ.
- Xử lý tường minh khi mô hình từ chối hoặc trả về thứ không dùng được.
- Trích dẫn ngược về tài liệu nguồn, để người dùng kiểm chứng được.
- Phương án dự phòng tất định khi câu trả lời tự tin vẫn chưa đủ tốt để phát hành.
Giữ chỉ mục luôn cập nhật
Một hệ thống truy hồi âm thầm xuống cấp khi tài liệu nền thay đổi. Chúng tôi xây đường ống nạp dữ liệu như một thành phần chính thức của hệ thống — cập nhật tăng dần, xử lý xóa, và cách biết chỉ mục đang cũ tới đâu — vì một câu trả lời sai đầy tự tin lấy từ tài liệu đã bị xóa còn tệ hơn là không trả lời.
Câu hỏi thường gặp
- RAG là gì, nói đơn giản?
- Sinh có truy hồi: trước khi trả lời, hệ thống tìm trong tài liệu của bạn những đoạn liên quan và đưa vào ngữ cảnh của mô hình. Mô hình trả lời dựa trên tài liệu đó và trích dẫn nguồn, thay vì dựa vào những gì nó ghi nhớ lúc huấn luyện.
- Nó trả lời từ dữ liệu riêng mà không dùng dữ liệu đó huấn luyện mô hình chứ?
- Đúng vậy. Truy hồi đưa dữ liệu của bạn vào request, không đưa vào trọng số mô hình. Việc nhà cung cấp có lưu dữ liệu request hay không tùy nhà cung cấp và gói dịch vụ — đó là vấn đề hợp đồng và chúng tôi giúp bạn kiểm tra trước khi cam kết.
- Nên dùng cơ sở dữ liệu vector nào?
- Với phần lớn khối lượng công việc, PostgreSQL kèm pgvector là đủ và tránh phải vận hành thêm một thành phần. Các cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng bắt đầu xứng đáng ở quy mô lớn hoặc khi cần lọc phức tạp. Chúng tôi muốn thêm nó khi con số của bạn biện minh được.
- Làm sao biết truy hồi đang hoạt động tốt?
- Bằng cách đo nó tách khỏi phần sinh câu trả lời. Chúng tôi xây một tập câu hỏi có nguồn đúng đã biết, rồi theo dõi xem các nguồn đó có xuất hiện trong kết quả truy hồi không. Con số đó cho biết nên đầu tư vào đâu — phần lớn thời gian là truy hồi, không phải mô hình.
Cho chúng tôi biết bạn đang xây gì
Gửi mô tả ngắn về hệ thống và điểm nghẽn bạn đang gặp. Chúng tôi trả lời trong vòng một ngày làm việc.
Đặt lịch tư vấn