This RAG AI Agent is The Real Deal
Tóm tắt ngắn:
- Video giới thiệu về một hệ thống AI sử dụng RAG (Retrieval Augmented Generation) kết hợp với cơ sở dữ liệu Superbase để lưu trữ và truy xuất thông tin từ các tập tin, cho phép AI trả lời các câu hỏi dựa trên dữ liệu được cập nhật liên tục.
- Các điểm chính bao gồm việc sử dụng Superbase làm vector store và cơ sở dữ liệu lưu trữ lịch sử hội thoại, tự động hóa quá trình tải lên tập tin và cập nhật thông tin vào Superbase, và sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như OpenAI. Ví dụ cụ thể được đưa ra là việc quản lý thông tin vị trí của Emily White.
- Ứng dụng của hệ thống này là khả năng cung cấp thông tin chính xác và cập nhật từ các tập tin, hỗ trợ cho các ứng dụng cần lưu trữ ngữ cảnh hội thoại dài hạn và truy xuất thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu.
- Các quy trình được mô tả chi tiết bao gồm thiết lập kết nối với Superbase, tạo bảng dữ liệu, thiết lập workflow tự động hóa trên n8n (hoặc tương tự) để tải lên và cập nhật dữ liệu, và sử dụng PGvector extension trong Superbase để lưu trữ vector.
Tóm tắt chi tiết:
Video được chia thành các phần chính sau:
Phần 1: Giới thiệu và Demo cơ bản (0:00-4:00): Người dẫn chương trình giới thiệu về hệ thống RAG AI sử dụng Superbase để lưu trữ hội thoại và dữ liệu từ các tập tin. Demo ban đầu cho thấy AI chưa có thông tin về Emily White vì dữ liệu chưa được tải lên. Sau khi tải tập tin chứa thông tin Emily White lên thư mục được theo dõi, workflow tự động tải dữ liệu lên Superbase, và AI có thể trả lời chính xác câu hỏi về vị trí của Emily. Người dẫn chương trình nhấn mạnh khả năng theo dõi quá trình hoạt động của workflow trên n8n.
Phần 2: Giải thích về Chat Memory và RAG (4:00-6:00): Phần này giải thích về hai loại chat memory: buffer memory (ngắn hạn, mất dữ liệu khi refresh) và PostgreSQL chat memory (dài hạn, lưu trữ trong cơ sở dữ liệu). RAG được giải thích là kỹ thuật tăng cường ngữ cảnh cho LLM bằng cách kết nối nó với nguồn dữ liệu bên ngoài.
Phần 3: Giới thiệu về Superbase và PGvector (6:00-8:00): Superbase được giới thiệu là một nền tảng backend-as-a-service mã nguồn mở, cho phép quản lý cơ sở dữ liệu, xác thực, lưu trữ và API dễ dàng. PGvector extension được sử dụng để lưu trữ vector trong cơ sở dữ liệu PostgreSQL của Superbase. Người dẫn chương trình trình bày đoạn code SQL để tạo bảng và hàm tìm kiếm dữ liệu.
Phần 4: Thiết lập Agent và Superbase (8:00-15:00): Người dẫn chương trình hướng dẫn cách thiết lập agent trên n8n, bao gồm việc cấu hình các thông số như LLM (OpenAI), chat memory, và vector store tool. Quá trình thiết lập kết nối với Superbase được hướng dẫn chi tiết, bao gồm việc lấy thông tin kết nối từ Superbase và cấu hình các tham số trong n8n. Việc tạo bảng và hàm trong Superbase cũng được hướng dẫn.
Phần 5: Thiết lập Workflow tự động hóa trên n8n (15:00-22:00): Phần này tập trung vào việc thiết lập hai workflow tự động hóa trên n8n: một workflow để tải lên tập tin mới và một workflow để cập nhật tập tin đã tồn tại. Các bước trong workflow được giải thích chi tiết, bao gồm việc sử dụng Google Drive node, xử lý các loại tập tin khác nhau, sử dụng text splitter và embedding model để tạo vector, và cập nhật phiên bản dữ liệu trong Superbase. Người dẫn chương trình cũng giải thích cách xử lý việc cập nhật dữ liệu, bao gồm việc xóa bản ghi cũ và thêm bản ghi mới với phiên bản cập nhật. Một điểm nhấn là cách xử lý số phiên bản (version) bằng cách sử dụng regular expression và thao tác trên chuỗi.
Phần 6: Kết luận (22:00-23:00): Người dẫn chương trình kết thúc video bằng lời kêu gọi người xem like, subscribe và để lại bình luận.
Tóm lại, video hướng dẫn chi tiết cách xây dựng một hệ thống RAG AI mạnh mẽ bằng cách kết hợp Superbase, n8n và mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép cập nhật thông tin động và trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu từ nhiều nguồn. Video nhấn mạnh tính tự động hóa, khả năng mở rộng và khả năng tích hợp với các dịch vụ khác.