Xây dựng hệ thống tìm kiếm và RAG nhanh chóng
tsudev· 29/09/2026
Giới thiệu về hệ thống tìm kiếm và RAG
Hệ thống tìm kiếm và RAG (Retrieval-Augmented Generator) là một công nghệ quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, giúp cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và nhanh chóng. Để xây dựng một hệ thống như vậy, bạn cần hiểu về các thành phần chính và cách chúng tương tác với nhau.Các thành phần chính của hệ thống tìm kiếm và RAG
Hệ thống tìm kiếm và RAG bao gồm hai thành phần chính: bộ tìm kiếm và bộ tạo nội dung. Bộ tìm kiếm chịu trách nhiệm tìm kiếm và trả về các kết quả liên quan đến truy vấn của người dùng, trong khi bộ tạo nội dung sử dụng các kết quả này để tạo ra nội dung mới.Xây dựng bộ tìm kiếm
Để xây dựng bộ tìm kiếm, bạn cần chọn một thư viện hoặc framework phù hợp. Ví dụ, bạn có thể sử dụng thư việnwhoosh trong Python để xây dựng một bộ tìm kiếm đơn giản. Dưới đây là một ví dụ mã về cách sử dụng whoosh để tạo một bộ tìm kiếm:
python
import whoosh.index as index
from whoosh.fields import Schema, TEXT
# Định nghĩa schema cho bộ tìm kiếm
schema = Schema(title=TEXT, content=TEXT)
# Tạo bộ tìm kiếm
ix = index.create_in("indexdir", schema)
# Thêm tài liệu vào bộ tìm kiếm
writer = ix.writer()
writer.add_document(title="Ví dụ", content="Nội dung ví dụ")
writer.commit()Xây dựng bộ tạo nội dung
Bộ tạo nội dung sử dụng các kết quả từ bộ tìm kiếm để tạo ra nội dung mới. Bạn có thể sử dụng các mô hình ngôn ngữ nhưtransformers để xây dựng bộ tạo nội dung. Dưới đây là một ví dụ mã về cách sử dụng transformers để tạo ra nội dung mới:
python
import torch
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
# Tải mô hình ngôn ngữ
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")
# Tạo nội dung mới dựa trên kết quả tìm kiếm
def generate_content(query):
inputs = tokenizer.encode_plus(query, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs["input_ids"], num_beams=4, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generate_content("Ví dụ"))