Trong vài ngày qua, một công cụ RAG (Retrieval-Augmented Generation) mã nguồn mở dành cho hỏi đáp tài liệu đã trở thành xu hướng nổi bật trên GitHub. Công cụ này không chỉ là một giải pháp mạnh mẽ cho việc tìm kiếm thông tin từ tài liệu mà còn cung cấp giao diện thân thiện và nhiều tính năng tiên tiến.
RAG là gì?
RAG là phương pháp kết hợp giữa việc truy xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu và việc tạo câu trả lời từ các mô hình ngôn ngữ (LLM). Công cụ này hỗ trợ nhiều loại mô hình LLM, bao gồm cả các mô hình chạy local và mô hình API từ các nền tảng đóng.
Mã nguồn: https://github.com/Cinnamon/kotaemon
Tính năng nổi bật:
•Quy trình Hybrid RAG: Sử dụng cả truy xuất toàn văn và truy xuất vector để đảm bảo việc lấy dữ liệu chính xác và hiệu quả.
•Hỏi đáp đa phương thức: Hỗ trợ không chỉ văn bản mà còn hình ảnh, bảng biểu, giúp người dùng tiếp cận thông tin đa dạng.
•Trích dẫn nâng cao: Người dùng có thể xem trước PDF trực tiếp trên trình duyệt khi tham chiếu tài liệu.
•Lập luận phức tạp: Công cụ có khả năng phân tách câu hỏi cho những truy vấn có nhiều yếu tố.
•Giao diện tùy chỉnh: Được xây dựng dựa trên Gradio, cho phép người dùng mở rộng và điều chỉnh giao diện để phù hợp với nhu cầu cá nhân hoặc tổ chức.
Các tính năng chính khác:
•Tự lưu trữ web: Cho phép người dùng thiết lập giao diện web riêng với tính năng đăng nhập đa người dùng.
•Tổ chức mô hình LLM & Embedding: Kết hợp các mô hình local và qua API với kỹ thuật embedding để biểu diễn dữ liệu dưới dạng vector.
•Truy xuất lai và xếp hạng lại: Đảm bảo chất lượng câu trả lời thông qua việc xếp hạng lại các kết quả truy vấn.
•Phân tích tài liệu đa phương thức: Khả năng xử lý và hỏi đáp trên nhiều loại tài liệu cùng lúc.
•Trích dẫn chi tiết với điểm số liên quan: Đưa ra các điểm số đánh giá mức độ phù hợp của thông tin.
•Phân tách câu hỏi: Giúp xử lý những câu hỏi phức tạp, nhiều thành phần.
•Giao diện có thể tùy chỉnh: Người dùng có thể điều chỉnh cả giao diện lẫn chiến lược lập chỉ mục.
Với kiến trúc mạnh mẽ và linh hoạt, công cụ này không chỉ giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và tương tác với tài liệu mà còn cung cấp các tính năng cao cấp như truy xuất đa phương thức và khả năng xử lý truy vấn phức tạp
Theo: Nguyễn Tiến Dũng – Bình Dân Học AI
