28/06 cập nhật đăng ký đăng nhập qua Google & Facebook

Reply to thread

Nội dung: <blockquote data-quote="TenHoshi" data-source="post: 19133" data-attributes="member: 1">Một công cụ RAG (Retrieval-Augmented Generation) mã nguồn mở đang thu hút sự chú ý lớn trên GitHub nhờ khả năng mạnh mẽ trong việc giúp người dùng trò chuyện và tìm kiếm thông tin từ tài liệu. Với tính năng kết hợp giữa truy xuất dữ liệu và các mô hình ngôn ngữ (LLM), công cụ này đem lại trải nghiệm hỏi đáp vượt trội.RAG – Giải pháp kết hợp hoàn hảo cho truy vấn thông tinRAG sử dụng một phương pháp độc đáo, kết hợp cả truy xuất văn bản toàn văn và truy xuất vector. Điều này giúp cải thiện độ chính xác của câu trả lời bằng cách khai thác dữ liệu từ các nguồn tài liệu phong phú, đồng thời tạo ra câu trả lời nhờ các mô hình LLM. Đặc biệt, công cụ này hỗ trợ cả các mô hình chạy trực tiếp trên máy (local) và các mô hình thông qua API từ các dịch vụ bên ngoài.Điểm nổi bật của công cụ:    •    Truy xuất thông tin lai (Hybrid Retrieval): Sự kết hợp giữa hai phương pháp truy xuất giúp tối ưu hóa độ chính xác và tốc độ tìm kiếm.    •    Hỗ trợ hỏi đáp đa phương thức: Công cụ không chỉ trả lời dựa trên văn bản, mà còn có thể xử lý hình ảnh, bảng biểu, và nhiều loại dữ liệu khác.    •    Trích dẫn tài liệu trực tiếp: Người dùng có thể xem trước nội dung PDF và các trích dẫn ngay trên trình duyệt, giúp việc kiểm tra thông tin dễ dàng và thuận tiện hơn.    •    Phân tách câu hỏi phức tạp: Với các truy vấn phức tạp, công cụ có khả năng tự động phân tách thành các phần nhỏ hơn để đảm bảo câu trả lời đầy đủ và chính xác.    •    Tùy chỉnh giao diện: Giao diện dựa trên Gradio giúp người dùng dễ dàng điều chỉnh và mở rộng tính năng theo nhu cầu.Các tính năng quan trọng khác:    •    Tự lưu trữ giao diện web: Cho phép người dùng tạo một nền tảng riêng để quản lý truy vấn và dữ liệu tài liệu, tích hợp tính năng đăng nhập cho nhiều người dùng.    •    Quản lý mô hình LLM và Embedding: Người dùng có thể tổ chức và sử dụng các mô hình LLM hoặc embedding từ nhiều nguồn, bao gồm cả các mô hình API hoặc mô hình local.    •    Phân tích tài liệu đa phương thức: Hỗ trợ làm việc trên nhiều loại tài liệu cùng lúc, từ văn bản đến hình ảnh và bảng biểu.    •    Xếp hạng lại kết quả: Đảm bảo câu trả lời trả về được sắp xếp lại theo mức độ liên quan và chính xác nhất.    •    Cài đặt tùy chỉnh: Người dùng có thể điều chỉnh cách truy xuất và tạo nội dung để phù hợp với yêu cầu cụ thể của mình.Kết luận:Với sự linh hoạt trong việc tùy chỉnh và khả năng kết hợp mạnh mẽ giữa các phương pháp truy xuất dữ liệu, công cụ RAG mã nguồn mở này là một lựa chọn tuyệt vời cho những ai đang tìm kiếm giải pháp tối ưu hóa việc hỏi đáp và tìm kiếm thông tin trong tài liệu<img src="https://upanh.nhatkythuthuat.com/images/2024/09/01/image.png" alt="" class="fr-fic fr-dii fr-draggable " style="width: 650px" /></blockquote>

Name

Xác nhận