I Built the ULTIMATE n8n RAG AI Agent Template

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về một mẫu template nâng cao cho tác nhân AI RAG (Retrieval Augmented Generation) trên nền tảng n8n. Tác giả chỉ ra những hạn chế của RAG truyền thống, đặc biệt là trong việc xử lý dữ liệu bảng và kết hợp nhiều nguồn thông tin. Giải pháp được đề xuất là RAG Agentic, kết hợp RAG với các công cụ khác như PostgreSQL để truy vấn dữ liệu một cách linh hoạt hơn. Video hướng dẫn chi tiết cách xây dựng template này, bao gồm việc tích hợp với Google Drive, xử lý nhiều định dạng tệp (CSV, Excel, PDF, văn bản), và sử dụng siêu cơ sở dữ liệu để quản lý kiến thức. Ứng dụng chính là tạo ra một tác nhân AI có khả năng trả lời các câu hỏi phức tạp hơn, bao gồm cả việc phân tích dữ liệu từ bảng tính. Quá trình xây dựng template được trình bày một cách chi tiết, bao gồm các bước thiết lập cơ sở dữ liệu, xây dựng pipeline RAG, và cấu hình tác nhân AI.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Giới thiệu và vấn đề của RAG truyền thống: Tác giả nêu lên những hạn chế của RAG thông thường, như việc chỉ dựa trên tìm kiếm và dễ bỏ sót ngữ cảnh, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu bảng. Ví dụ được đưa ra là RAG chỉ lấy một phần dữ liệu từ bảng tính, dẫn đến kết quả không chính xác. Tác giả nhấn mạnh hai điểm yếu chính: RAG không thể xử lý toàn bộ tài liệu lớn và thiếu khả năng phân tích dữ liệu phù hợp.
Giải pháp: RAG Agentic: Tác giả giới thiệu RAG Agentic như một giải pháp khắc phục những hạn chế trên. Phương pháp này bổ sung các công cụ khác bên cạnh RAG, cho phép tác nhân AI suy luận và lựa chọn công cụ phù hợp để trả lời câu hỏi. Video tập trung vào việc xây dựng một tác nhân RAG Agentic trên n8n.
Cấu trúc template n8n: Video trình bày sơ đồ tổng quan của template, bao gồm các công cụ: RAG, PostgreSQL (cho phép truy vấn dữ liệu từ các bảng), và các chức năng liệt kê tài liệu, lấy nội dung tệp. Tác giả giải thích khái niệm RAG Agentic là việc cung cấp cho tác nhân khả năng suy luận về cách khám phá cơ sở kiến thức, thay vì chỉ dựa vào một công cụ duy nhất.
Thực hành và minh họa: Tác giả thực hiện một số câu hỏi thử nghiệm để minh họa khả năng của template. Các ví dụ bao gồm: truy vấn dữ liệu từ bảng tính (tìm tháng có nhiều khách hàng mới nhất), tóm tắt thông tin từ tài liệu văn bản, và trích xuất thông tin cụ thể từ biên bản cuộc họp. Video cho thấy tác nhân tự động lựa chọn công cụ phù hợp (RAG hoặc truy vấn SQL) tùy thuộc vào câu hỏi.
Cơ sở dữ liệu và pipeline RAG: Phần này giải thích chi tiết về cấu trúc cơ sở dữ liệu (ba bảng: documents, document_metadata, document_rows), và pipeline RAG. Pipeline này bao gồm các bước: tích hợp với Google Drive (theo dõi tệp mới và cập nhật), xử lý nhiều tệp cùng lúc, xóa dữ liệu cũ trước khi cập nhật, trích xuất nội dung từ các loại tệp khác nhau (CSV, Excel, PDF, văn bản), và chèn dữ liệu vào siêu cơ sở dữ liệu. Tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xóa dữ liệu cũ để đảm bảo tính chính xác. Việc sử dụng JavaScript để xử lý dữ liệu CSV và tạo lược đồ cũng được giải thích.
Thiết lập tác nhân AI: Phần này mô tả cách tạo tác nhân AI trên n8n, bao gồm lời nhắc hệ thống, mô hình ngôn ngữ (GPT-40 mini), và các công cụ được cung cấp cho tác nhân. Tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc yêu cầu tác nhân trung thực và cung cấp hướng dẫn rõ ràng về cách sử dụng các công cụ. Việc sử dụng siêu dữ liệu trong kết quả RAG để trích dẫn nguồn được giải thích.
Kết luận: Video kết thúc bằng một ví dụ minh họa cách tác nhân sử dụng các công cụ khác nhau để trả lời câu hỏi. Tác giả khuyến khích người xem tải xuống mẫu template và mở rộng nó cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Video cũng giới thiệu một nền tảng mã nguồn mở Unrack để hỗ trợ trích xuất dữ liệu từ các loại tệp phức tạp hơn.

Video này cung cấp một hướng dẫn khá toàn diện về việc xây dựng một tác nhân AI RAG nâng cao trên n8n, bao gồm cả lý thuyết và thực hành. Các ví dụ cụ thể và giải thích chi tiết giúp người xem dễ dàng hiểu và áp dụng.