LongRAG và LightRAG

1. LongRAG là gì?

Định nghĩa:

LongRAG là phiên bản mở rộng của RAG để xử lý các tài liệu dài hơn thông qua:

Ưu điểm:
Cách hoạt động:
  1. Chia nhỏ tài liệu dài thành các đoạn lớn hơn thông thường (ví dụ 1000-3000 tokens).

  2. Truy xuất các đoạn liên quan nhất từ cơ sở dữ liệu vector.

  3. Nạp vào LLM có thể xử lý ngữ cảnh dài để tạo ra câu trả lời chính xác.

Ví dụ thực tế:

🔎 Truy vấn: "Nêu các biện pháp kiểm soát rủi ro tài chính được mô tả trong phần 4 của báo cáo?"

2. LightRAG là gì?

Định nghĩa:

LightRAG là phiên bản RAG nhẹ hơn, nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn, phù hợp với các ứng dụng thực tế cần độ phản hồi nhanh.

Ưu điểm:
Ứng dụng:
Cách hoạt động:
  1. Truy xuất đoạn ngắn hoặc tóm tắt nội dung từ tài liệu.

  2. Ghép vào prompt tối giản.

  3. Gửi đến LLM nhỏ → trả lời nhanh với chi phí thấp.

Ví dụ thực tế:

 Truy vấn: “Địa chỉ công ty được nhắc đến trong hợp đồng ở đâu?”

3. So sánh nhanh LongRAG và LightRAG

Tiêu chí LongRAG LightRAG
Dữ liệu đầu vào Văn bản dài Văn bản ngắn hoặc đã được tóm tắt
Loại mô hình LLM có context lớn (GPT-4, Claude) LLM nhỏ (Mistral, LLaMA2, Phi-2)
Tốc độ xử lý Chậm hơn Nhanh hơn
Chi phí Cao hơn Thấp hơn
Độ chính xác Rất cao với tài liệu dài phức tạp Tốt cho thông tin đơn giản
Ứng dụng phù hợp Legal, medical, research Chatbot, mobile app, automation tools

4. Thực hành cơ bản (ý tưởng)

Giả sử bạn có tài liệu 100 trang PDF và muốn xây chatbot AI:

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft

 


Phiên bản #1
Được tạo 5 tháng 5 2025 03:19:45 bởi Đỗ Ngọc Tú
Được cập nhật 6 tháng 5 2025 09:52:34 bởi Đỗ Ngọc Tú