Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách tối ưu hóa các tệp và dữ liệu cho Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có các bước hành động có thể thực hiện để cải thiện chất lượng phản hồi và LLM tạo ra khi sử dụng nguồn kiến thức tùy chỉnh.

RAG kết hợp hai khái niệm mạnh mẽ: truy xuất và tạo . Nó cho phép tác nhân AI của bạn lấy thông tin chính xác từ các nguồn dữ liệu lớn, như danh mục sản phẩm hoặc danh sách chính sách, sau đó sử dụng các mô hình ngôn ngữ để tạo ra các phản hồi tự nhiên, nhiều thông tin. Điều này có nghĩa là một tác nhân không chỉ đưa ra câu trả lời mà còn cung cấp câu trả lời đúng từ một nguồn đáng tin cậy—một cách nhanh chóng và chính xác.

Nhưng vấn đề ở đây là: chất lượng phản hồi của tác nhân phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và cấu trúc của dữ liệu bạn cung cấp. Nếu dữ liệu nhập vào lộn xộn, thừa thãi hoặc không có cấu trúc, thì câu trả lời của tác nhân sẽ phản ánh điều đó. Đây là lúc xử lý dữ liệu trước trở nên quan trọng. Bằng cách chuẩn bị dữ liệu cẩn thận, bạn đang đặt nền tảng cho các phản hồi chất lượng cao, có ý nghĩa và chính xác.

Trong loạt bài này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn mọi thứ bạn cần biết để chuẩn bị các tệp và dữ liệu của mình cho RAG. Chúng tôi sẽ đề cập đến:

• Làm thế nào để cấu trúc tài liệu của bạn cho rõ ràng,
• Thực hành tốt nhất để làm sạch và đơn giản hóa văn bản,
• Thêm siêu dữ liệu và tóm tắt để có bối cảnh phong phú hơn,
• Tối ưu hóa dữ liệu không phải văn bản, như hình ảnh và bảng,
• Xác thực và bảo trì dữ liệu.

Mỗi video sẽ chia nhỏ các bước này bằng ví dụ, cung cấp cho bạn những hiểu biết thực tế để áp dụng trực tiếp vào các dự án AI của bạn. Đến cuối loạt bài này, bạn sẽ có các công cụ để lấy bất kỳ tập dữ liệu nào, chuyển đổi nó thành RAG và tối ưu hóa hiệu suất của các tác nhân AI của bạn.