Khám phá cách Weaviate hỗ trợ các ứng dụng RAG! Bạn sẽ tự xây dựng thủ công một quy trình RAG end-to-end để làm quen với các bước Truy xuất - Bổ sung - Sinh (Retrieval-Augmentation-Generation). Hiểu biết này sẽ giúp bạn xây dựng quy trình RAG vững chắc và tối ưu trong Chương 2 bằng Weaviate.

Từ RAG đến thành công!

Sinh văn bản với LLM

Tạo text embeddings

So sánh text embeddings

Ghép lại các bước "R", "A", "G"

Những điều cơ bản về RAG với Weaviate

Mặc dù tự viết mã quy trình RAG khá thú vị, bạn có thể bỏ lỡ các tối ưu hóa do những công cụ như Weaviate cung cấp. Trong chương này, bạn sẽ nhúng, lưu trữ, truy xuất và sinh phản hồi — tất cả đều bằng Weaviate!

Quy trình làm việc RAG với Weaviate

Trích xuất văn bản PDF và chia khối (chunking)

Bắt đầu thiết lập với Weaviate

Truy vấn trong Weaviate

RAG từ A đến Z

RAG End-to-End với Weaviate

Ở chương trước, bạn đã dùng nội dung văn bản từ các tài liệu PDF để tạo các khối tài liệu, nhưng bỏ lại phần nội dung hình ảnh. Điều này làm mất khá nhiều ngữ cảnh có thể hữu ích cho truy xuất và sinh! Trong chương này, bạn sẽ dùng các mô hình đa phương thức ColPali để nhúng và sinh văn bản lẫn hình ảnh, cung cấp thêm ngữ cảnh cho phản hồi của mô hình.

RAG với văn bản và hình ảnh

Chuẩn bị cho Multi-Modal RAG

Multi-Modal RAG với Weaviate

Chúc mừng bạn!

RAG đa phương thức

Tìm hiểu cách chuyển từ gọi LLM đơn giản sang quy trình làm việc RAG đa phương thức với Weaviate! Bạn sẽ học cách xử lý tài liệu PDF để trích xuất nội dung văn bản chính như đoạn văn, tiêu đề và bảng. Bạn sẽ nhúng (embed) và lưu trữ dữ liệu này để truy xuất với Weaviate. Cuối cùng, bạn sẽ soạn các lời nhắc truy xuất hiệu quả để chuyển cho các mô hình sinh. Để hoàn thiện, bạn sẽ xử lý PDF như hình ảnh để nắm bắt ngữ cảnh bị mất từ hình ảnh và biểu đồ. Bạn sẽ dùng mô hình nhúng đa phương thức ColPali cùng mô hình sinh đa phương thức từ OpenAI để bắt đầu trò chuyện với hình ảnh và tài liệu!

Working with the OpenAI API

Sử dụng Weaviate với RAG! Nhúng văn bản, hình ảnh để truy xuất, thử nghiệm tìm kiếm vector, BM25, hybrid.

Nắm vững RAG với Weaviate! Nhúng văn bản và hình ảnh để tìm kiếm, và thử nghiệm với các phương pháp tìm kiếm vector, BM25 và hybrid.

Tạo text embeddings

RAG End-to-End với Weaviate

Hướng dẫn bài tập

Bài tập tương tác thực hành