RAG với dữ liệu phi cấu trúc
RAG (Retrieval-Augmented Generation) là một phương pháp tiên tiến kết hợp giữa truy xuất thông tin và sinh ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt hiệu quả khi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc. Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện sẵn có, RAG chủ động tìm kiếm và khai thác thông tin từ các nguồn bên ngoài để tạo ra câu trả lời chính xác và giàu ngữ cảnh hơn. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống mà dữ liệu không được tổ chức theo cấu trúc rõ ràng, như văn bản tự do, tài liệu PDF hoặc nội dung web.
Khai phá dữ liệu phi cấu trúc với Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Hãy tưởng tượng bạn đang phải đối mặt với hàng tá tài liệu, báo cáo dài dòng, hợp đồng, email, ha...
Giới thiệu về Thư viện LangChain – Chìa khóa để xử lý dữ liệu phi cấu trúc
Vì sao cần LangChain? Ở phần trước, chúng ta đã sử dụng API của OpenAI để xử lý hình ảnh và văn ...
Xử lý File Excel Không Cấu Trúc với LangChain
Tình huống thực tế Hãy tưởng tượng bạn được giao nhiệm vụ phân tích một file Excel khổng lồ chứa...
Thiết lập môi trường xử lý dữ liệu không có cấu trúc với LangChain
Trong phần này, chúng ta sẽ thiết lập môi trường làm việc để xử lý dữ liệu không có cấu trúc bằng...
Đọc và xử lý dữ liệu Excel với LangChain
Trong bài học này, chúng ta sẽ: Đọc dữ liệu từ file Excel Phân tích và hiển thị dữ liệu...
Xây dựng Hệ thống Truy xuất Thông tin với LangChain + OpenAI
Trong bài học này, chúng ta sẽ: Tạo embeddings từ dữ liệu Lưu embeddings vào cơ sở dữ l...
Xây dựng hệ thống RAG với LangChain và OpenAI
Mục tiêu Hiểu cách xử lý dữ liệu từ hệ thống tìm kiếm thông tin (retrieval). Hợp nhất d...