Đơn giản về RAG & ứng dụng chatbot RAG dùng dữ liệu của bạn. Sự tiến hoá từ RAG "ngây ngô" đến “Pro”

Описание: Video này nằm trong *KHÓA HỌC XÂY DỰNG RAG CHATBOT CHO STARTUP & DOANH NGHIỆP SME*
Bạn muốn tự tay xây dựng một chatbot AI thông minh, sử dụng chính dữ liệu của doanh nghiệp bạn? Khóa học này dành cho bạn!
👉 Đăng ký ngay để nhận giá ưu đãi tốt nhất: https://ducnguyen.cc/products/course-...
=====
🚀 *DỊCH VỤ TƯ VẤN & TRIỂN KHAI AI CHO STARTUP & DOANH NGHIỆP SME*
Bạn là chủ doanh nghiệp, startup founder muốn ứng dụng AI & Automation để tăng trưởng kinh doanh, tối ưu năng suất và cắt giảm chi phí?
👉 Liên hệ với mình nhé: https://ducnguyen.cc/lien-he-danh-cho...



=====
Bạn muốn xây dựng một chatbot thông minh trả lời dựa trên chính tài liệu của công ty bạn?
Bạn mệt mỏi với việc các mô hình AI "chế" ra thông tin không chính xác (hallucination)?
Bạn muốn AI có thể truy cập kiến thức mới nhất thay vì chỉ bị giới hạn bởi dữ liệu huấn luyện cũ?

Chào mừng bạn đến với thế giới của RAG (Retrieval-Augmented Generation) - một framework AI đột phá đang thay đổi cách chúng ta tương tác với các mô-hi-sô-ngữ-lớn (LLM). RAG không chỉ giúp AI trả lời chính xác hơn mà còn cho phép chúng "học" từ nguồn dữ liệu riêng của bạn, biến chatbot từ một công cụ chung chung thành một chuyên gia trong lĩnh vực của bạn.

Trong video này, chúng ta sẽ cùng nhau thực hiện một hành trình chi tiết:

RAG là gì? Khám phá những hạn chế cốt lõi của các LLM truyền thống (thông tin lỗi thời, ảo giác, thiếu kiến thức chuyên môn) và tại sao RAG lại là giải pháp.

Ứng dụng thực tế: Làm thế nào để ứng dụng RAG vào việc xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng, hệ thống hỏi đáp nội bộ, quản lý tri thức doanh nghiệp và hơn thế nữa.

RAG "ngây ngô" (Naive RAG): Đi sâu vào 3 bước cốt lõi của một hệ thống RAG cơ bản: Indexing (Lập chỉ mục), Retrieval (Truy xuất), và Generation (Tạo sinh).

Tiến hoá đến RAG "Pro": Tìm hiểu những hạn chế của RAG cơ bản và khám phá các kỹ thuật nâng cao (Advanced RAG) để giải quyết các vấn đề phức tạp, giúp AI trả lời thông minh, chính xác và đáng tin cậy hơn.

So sánh nhanh: Đặt RAG và Fine-tuning lên bàn cân để xem phương pháp nào phù hợp với nhu cầu của bạn.

Video này sẽ giải thích mọi thứ một cách đơn giản và trực quan nhất, dành cho tất cả mọi người, kể cả khi bạn không phải là dân kỹ thuật. Hãy sẵn sàng để nâng cấp cuộc chơi AI của bạn!

👇 Nếu thấy video hữu ích, đừng quên like, bình luận và chia sẻ nhé!

#RAG #RetrievalAugmentedGeneration #AIChatbot #LLM #GenerativeAI #AI #TríTuệNhânTạo #AIchoDoanhNghiep #VectorDatabase #MinhDucAI

=====
Đăng kí membership để có những quyền lợi chỉ dành cho thành viên:
   / @nminhduc  

Ủng hộ mình để mình ra nhiều video như thế này:
donate trực tiếp trên kênh Youtube
mua cho mình cốc cà phê: https://buymeacoffee.com/mduc
donate qua Paypal https://paypal.me/ducnguyen188

Đăng kí newsletter của mình để nhận được các thông tin mới về n8n nói riêng và AI automation nói chung: https://ducnguyen.cc/newsletter/

TIMESTAMPS:
00:00 - Mở đầu
02:30 - Các hạn chế của LLM
05:04 - Cách RAG cải thiện các mô hình LLM
06:36 - Định nghĩa đơn giản về RAG
07:47 - Các ứng dụng thực tiễn của RAG
09:43 - Quy trình cốt lõi 3 bước của Naive RAG
11:02 - Giới thiệu khóa học xây dựng RAG Chatbot
12:31 - Bước 1: Indexing (Lập chỉ mục dữ liệu)
14:28 - Bước 2: Retrieval (Truy xuất thông tin)
16:29 - Bước 3: Generation (Tạo câu trả lời)
17:52 - Các hạn chế và thách thức của RAG cơ bản
21:12 - Sự tiến hóa lên Advanced RAG
23:20 - So sánh RAG và Fine-tuning
24:45 - Lời cuối