Xây dựng AI tốt hơn với RAG
AI thường mắc lỗi. RAG khắc phục điều này.
RAG tìm kiếm các sự thật từ một cơ sở dữ liệu. Sau đó, nó sử dụng những sự thật đó để viết câu trả lời. Bạn sẽ nhận được kết quả chính xác.
LangChain giúp bạn xây dựng quy trình. Nó kết nối công cụ tìm kiếm với mô hình AI.
Các cơ sở dữ liệu vector lưu trữ dữ liệu dưới dạng embeddings. Faiss và Pinecone hoạt động rất tốt. Chúng tìm kiếm thông tin liên quan một cách nhanh chóng.
Kết hợp LangChain và các cơ sở dữ liệu vector để xây dựng hệ thống của bạn. Điều này giúp AI của bạn có khả năng mở rộng.
Các điểm chính:
- RAG kết hợp giữa tìm kiếm và viết.
- LangChain tổ chức kiến trúc.
- Các cơ sở dữ liệu vector lưu trữ embeddings.
- Kết hợp cả hai công cụ giúp AI trở nên chính xác.
Nguồn: https://dev.to/naveenmalothu/unlocking-the-power-of-rag-systems-with-langchain-and-vector-databases-1005 Cộng đồng học tập tùy chọn: https://t.me/GyaanSetuAi