Trang được cập nhật gần đây
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 ...
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...
LongRAG và LightRAG – Hai bước tiến mới trong hệ thống RAG
Trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), mô hình Retrieval-Augmented Generation (RAG) đã trở...
Hướng dẫn Xây dựng Hệ Thống RAG sử dụng OpenAI với PDF
Tổng Quan Hướng dẫn cách xây dựng một hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) sử dụng: ...
Case Study – Ứng dụng RAG vào Sách Dạy Nấu Ăn
Chúng ta vừa thiết lập nền tảng cho những gì bạn sẽ đạt được trong phần này. Và bây giờ, đã đến l...
Giới thiệu
Mục tiêu của bài học Bạn sẽ học cách xây dựng một hệ thống AI thông minh có khả năng: Tìm k...
Giới thiệu
Mục tiêu của bạn là gì? Bạn sẽ: Nhận được hình ảnh hoặc file PDF chứa thực đơn của nhà hàng...
Sử Dụng OpenAI API Để Hiểu, Phân Tích Và Mô Tả Hình Ảnh
Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng OpenAI API với hình ảnh, một tính năng mạnh mẽ ...
Tùy chỉnh đầu ra bằng các tham số trong OpenAI API
Mục tiêu Trong bài học này, chúng ta sẽ: Khám phá cách tinh chỉnh đầu ra của mô hình ngôn n...
OpenAI API for Text
Mục tiêu bài học Trong bài học này, bạn sẽ: Hiểu cách hoạt động cơ bản của OpenAI API ...
Giới thiệu
Tại sao phải học về API? Tại sao OpenAI API lại quan trọng đến vậy? Hãy tưởng tượng như thế này:...
Bài Thực Hành LongRAG: Truy Vấn Thông Minh Trên Tài Liệu Dài
Mục tiêu Tải và xử lý văn bản dài (PDF/text) Chia thành các đoạn dài (long chunks) ...
LongRAG và LightRAG
1. LongRAG là gì? Định nghĩa: LongRAG là phiên bản mở rộng của RAG để xử lý các tài liệu dài hơ...
Mô hình truy xuất xác suất(Probabilistic Retrieval Model)
1. Giới thiệu Mô hình truy xuất xác suất giả định rằng: Mỗi tài liệu có một xác suất liên qua...
Mô Hình Truy Xuất Thông Tin Boolean (Boolean Retrieval Model)
1. Mục Tiêu Bài Học Hiểu được khái niệm và cách hoạt động của mô hình Boolean Sử dụng đ...
Tầm quan trọng của TF-IDF trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
TF-IDF là gì? TF-IDF là viết tắt của: TF – Term Frequency (Tần suất xuất hiện của từ) ...
Hiểu cách hoạt động của Vector Space Model (VSM)
1. Mục tiêu bài học Sau bài học này, bạn sẽ: Hiểu được khái niệm Vector Space Model (VSM). ...
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Hãy cùng tìm hiểu chi tiết về RAG (Retrieval-Augmented Generation) — một kỹ thuật rất quan trọng ...
Tokenization (Tách Từ) - Nền Tảng Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP)
Tokenization là gì? Tokenization là quá trình chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn như từ, ...
Từ dừng(Stopwords) và Rút gọn từ về gốc(stemming)
Stopwords và stemming – hai bước rất quan trọng trong quá trình tiền xử lý văn bản trong lĩnh vực...