3 posts tagged with "rag"

Synthesized from: Exploring and Comparing Different LLMs — Microsoft Generative AI for Beginners, Lesson 02

Bài viết được tổng hợp và tái cấu trúc học thuật từ nguồn aha-mind:blog.

1. Agenda​

Thời gian đọc ước tính: ~12 phút

Learning outcome:​

• ✅ Hiểu được tại sao ChatGPT lại không thể trả lời các thông tin nội bộ của công ty bạn và giải pháp khắc phục.
• ✅ Giải thích được cơ chế 3 bước hoạt động của RAG (Ingestion, Retrieval, Augmented Generation).
• ✅ Phân biệt được vai trò của Vector Database và Vector Search so với Keyword Search thông thường.
• ✅ Tích hợp (Về mặt tư duy) RAG vào một ứng dụng thực tế thông qua thư viện Python.

Agenda​

Thời gian đọc ước tính: ~20 phút

Sau bài này, bạn sẽ:​

• Nắm vững các kỹ thuật Prompt Engineering cốt lõi: Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct
• Giải thích được sự khác biệt cốt lõi giữa Prompt Flow, RAG và Fine-tuning
• Thiết kế được kiến trúc RAG pipeline cơ bản cho một dự án thực tế
• Phân biệt được khi nào dùng phương pháp nào — và tại sao không phải lúc nào cũng cần Fine-tuning
• Áp dụng được Decision Tree để ra quyết định kỹ thuật trong dự án thực