Baseline RAG: Tìm Hiểu Về Basic Retriever

  Để tạo ra một hệ thống RAG hiệu quả, tài liệu lớn nên được chia thành các đoạn nhỏ hơn trước khi tạo embedding. Embedding là một dạng biểu diễn ngữ nghĩa của văn bản, giúp hệ thống hiểu được ý nghĩa tổng quát của văn bản. Khi văn bản quá dài hoặc chứa nhiều chủ đề khác nhau, embedding của nó sẽ trở nên kém chính xác và không giữ được giá trị thông tin cốt lõi. Vì vậy, chia nhỏ tài liệu giúp embedding trở nên sắc nét và chính xác hơn, từ đó cải thiện hiệu quả truy xuất thông tin. Chia nhỏ tài liệu lớn: Trước tiên, cần phải chia tài liệu lớn thành các đoạn nhỏ hơn để chuẩn bị cho việc tạo embedding. Điều này giúp tối ưu hóa độ chính xác của embedding. Tạo embedding cho câu hỏi của người dùng: Khi người dùng đặt câu hỏi, câu hỏi đó sẽ được đưa vào hệ thống và chuyển thành embedding để so sánh với các đoạn embedding đã có.