RAG là gì? Giải mã 'phép thuật' phía sau GenQL: Biến dữ liệu 'khô khan' thành 'tri thức thông minh'!
Lê Lân
0
Hướng Dẫn Xây Dựng Hệ Thống RAG Cơ Bản Để Tạo Truy Vấn SQL Từ Văn Bản Tự Nhiên
Mở Đầu
Trong thời kỳ phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI), việc kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với nguồn kiến thức bên ngoài thông qua phương pháp Retrieval-Augmented Generation (RAG) đang trở thành xu hướng nổi bật.
Vài tháng trước, tôi đã xây dựng công cụ GenQL giúp tạo truy vấn SQL từ văn bản tự nhiên với khả năng hiểu bối cảnh của cấu trúc cơ sở dữ liệu. Bài viết này sẽ chia sẻ các ý tưởng cơ bản về cách triển khai một hệ thống RAG để phục vụ mục đích đó.
Nội dung bài viết bao gồm ba phần chính: cách lập chỉ mục dữ liệu bằng embeddings, tìm kiếm dữ liệu phù hợp dựa trên truy vấn ngữ nghĩa, và xóa dữ liệu theo namespace. Cuối cùng, tôi sẽ trình bày cách triển khai các API này trên nền tảng Firebase Functions với Python giúp dễ dàng mở rộng và tích hợp.
1. Lập Chỉ Mục Dữ Liệu: Biến Schema Thành Vector Có Thể Tìm Kiếm
Khái Niệm
Trước khi có thể tìm kiếm dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, ta cần chuyển đổi dữ liệu (ở đây là schema cơ sở dữ liệu) thành dạng số có thể so sánh và hiểu được bằng máy tính. Quá trình này dùng embeddings – các vector số học biểu diễn ý nghĩa của văn bản.
Những embeddings này sẽ được lưu trữ trong một vector database để phục vụ tìm kiếm hiệu quả.
Cách Thực Hiện
Mô tả dữ liệu: Với mỗi bảng trong schema, tạo một chuỗi mô tả gồm tên bảng, các cột, và chú thích liên quan.
Tạo embeddings: Sử dụng mô hình như OpenAI để chuyển các mô tả này thành các vector.
Lưu trữ: Đẩy các vector vào cơ sở dữ liệu vector (ví dụ Pinecone), tổ chức theo namespace để dễ quản lý (ví dụ theo dự án hoặc người dùng).
Việc lập chỉ mục giúp dữ liệu được tìm kiếm dựa trên ý nghĩa chứ không đơn thuần là từ khóa. Đây là cách tiếp cận quan trọng trong hệ thống RAG.
2. Tìm Kiếm Dữ Liệu Phù Hợp Qua Truy Vấn Ngữ Nghĩa
Khái Niệm
Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống cần tìm các phần dữ liệu phù hợp nhất đã được lập chỉ mục. Cách làm là chuyển câu hỏi thành embedding rồi so sánh với các vector được lưu trong database để tìm các vector gần nhất.
Cách Thực Hiện
Embedding truy vấn: Chuyển câu hỏi của người dùng thành vector embedding.
Tìm kiếm trong vector DB: Dò tìm các vector có độ tương đồng cao nhất với embedding truy vấn trong namespace tương ứng.
Trả về kết quả: Phục hồi metadata hoặc dữ liệu gốc đi kèm vector được tìm thấy.
Phương pháp này cho phép người dùng truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên và vẫn nhận được câu trả lời chính xác từ dữ liệu của riêng bạn, ngay cả khi không trùng khớp từ ngữ.
3. Xóa Namespace: Quản Lý Và Dọn Dẹp Dữ Liệu
Khái Niệm
Mỗi dữ liệu lập chỉ mục được gán vào một namespace cụ thể. Khi không còn cần thiết, toàn bộ dữ liệu thuộc namespace đó có thể được xóa sạch để dọn dẹp hoặc reset hệ thống.
Mã Giả Minh Họa
vector_db.delete(namespace=your_namespace)
Triển Khai: Firebase Functions Với Python
Việc xây dựng các API cho các chức năng trên được triển khai dưới dạng serverless functions sử dụng Firebase. Điều này giúp:
Dễ dàng mở rộng quy mô theo nhu cầu sử dụng.
Tích hợp nhanh chóng với các dịch vụ khác.
Đơn giản trong quản lý vận hành vì không cần lo về hạ tầng máy chủ.
Kết Luận
Bằng cách lập chỉ mục dữ liệu thành embeddings, tìm kiếm dữ liệu qua truy vấn ngữ nghĩa, và quản lý dữ liệu theo namespace, bạn có thể xây dựng một hệ thống RAG mạnh mẽ, tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn để ứng dụng trên tập dữ liệu riêng.
Kiến trúc này có tính linh hoạt và có thể áp dụng rộng rãi từ việc hỗ trợ tài liệu cơ sở dữ liệu đến quản lý tri thức cho doanh nghiệp.
GitHub repo:GenQL
Chúc bạn thành công và phát triển ứng dụng AI sáng tạo của riêng mình! 🚀
Tham Khảo
Lewis, Patrick, et al. "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks." NeurIPS, 2020.