Hướng dẫn chi tiết xây dựng hệ thống RAG tích hợp Function Calling với mã nguồn

I. Giới thiệu

Trong thời đại thông tin bùng nổ, khả năng truy xuất và xử lý thông tin hiệu quả đóng vai trò rất quan trọng. Retrieval Augmented Generation (RAG) đã trở thành một giải pháp hứa hẹn, kết hợp sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ với kho dữ liệu khổng lồ.

Tuần trước, chúng ta đã tìm hiểu về Function Calling, kỹ thuật mở rộng khả năng của RAG cho phép hệ thống tương tác với các hàm được định nghĩa sẵn. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn quy trình xây dựng một hệ thống RAG hoàn chỉnh tích hợp Function Calling.

Mục tiêu bài viết:

Mục tiêu chúng ta là trang bị kiến thức và kỹ năng cho bạn để xây dựng một hệ thống RAG mạnh mẽ, linh hoạt đáp ứng nhu cầu xử lý thông tin ngày càng cao.

II. Thu thập và xử lý dữ liệu

2.1. Xác định nguồn dữ liệu

Việc đầu tiên trong xây dựng hệ thống RAG là xác định nguồn dữ liệu phù hợp:

File văn bản: Sách, tài liệu, báo chí.
Cơ sở dữ liệu: Dữ liệu có cấu trúc.
Website: Thông tin đa dạng từ mạng.
API: Giao diện truy cập dữ liệu từ ứng dụng khác.

2.2. Thu thập dữ liệu

Cách thu thập dữ liệu bao gồm:

Web Scraping: Tự động trích xuất dữ liệu từ trang web.
API: Sử dụng giao diện ứng dụng để truy cập dữ liệu.
Truy vấn cơ sở dữ liệu: Sử dụng SQL để lấy dữ liệu.

Ví dụ: Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tạo bộ dữ liệu mô phỏng cho một cửa hàng bán hàng hóa với 3 mục: thông tin nhân viên, sản phẩm, và đánh giá của khách hàng.

2.3. Xử lý dữ liệu

Các bước xử lý dữ liệu:

Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ ký tự không cần thiết và chuẩn hóa dữ liệu.
Chia văn bản: Chia văn bản thành các đoạn nhỏ theo dòng hoặc theo câu để dễ xử lý.

python Copy

from langchain.text_splitter import TextSplitter

class LineTextSplitter(TextSplitter):
    def split_text(self, text):
        return text.split('\n')

III. Xây dựng kho dữ liệu

3.1. Giới thiệu Vector Embedding

Vector embedding chuyển đổi văn bản thành vector số, giúp nắm bắt ngữ nghĩa và tăng khả năng tìm kiếm. Chúng ta sẽ sử dụng hai công nghệ embedding phổ biến: OpenAI Embeddings và Google AI Embeddings.

3.2. Xây dựng với OpenAI Embeddings

Cài đặt thư viện, tạo vector embedding cho dữ liệu và lưu trữ với FAISS.

3.3. Xây dựng với Google AI Embeddings

Tương tự, nhưng với thư viện Google Generative AI.

IV. Xây dựng hệ thống RAG tích hợp Function Calling

4.1. Giới thiệu Function Calling

Function Calling cho phép mô hình ngôn ngữ tương tác với thế giới bên ngoài, cho phép thực hiện tác vụ phức tạp hơn chứ không chỉ tạo văn bản.

4.2. Hệ thống RAG với GPT-4o

Hướng dẫn tích hợp Function Calling với mô hình GPT-4o qua OpenAI API, gồm các bước chuẩn bị môi trường, định nghĩa hàm, khởi tạo mô hình và xử lý yêu cầu.

4.3. Hệ thống với Gemini 1.5 Flash

Mô hình Gemini dễ dàng tích hợp nhờ khả năng nhận biết hàm từ docstring.

4.4. Hệ thống với Vistral 7B

Mô hình mã nguồn mở cung cấp khả năng tùy biến cao và kiểm soát linh hoạt.

V. Kết luận

Bài viết đã trình bày quy trình xây dựng hệ thống RAG tích hợp Function Calling với các mô hình ngôn ngữ như GPT-4o, Gemini 1.5 Flash và Vistral 7B. Hệ thống RAG có khả năng truy xuất thông tin linh hoạt, chính xác, phục vụ cho các nhu cầu ngày càng cao trong thực tế. Để thành công, hệ thống cần được thiết kế để mở rộng và tối ưu hóa khả năng xử lý thông tin.

Nếu bạn có câu hỏi hay ý kiến, hãy tham gia cộng đồng hoặc liên hệ qua email: himmeow.thecoder@gmail.com.
source: viblo