Giới thiệu về Knowledge Augmented Generation (KAG)

Knowledge Augmented Generation (KAG) là một khung khổ nâng cao khả năng Retrieval Augmented Generation (RAG) bằng cách sử dụng knowledge graphs để duy trì mối quan hệ giữa các thực thể và cho phép các khả năng suy luận nâng cao. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào kiến trúc của KAG và cung cấp hướng dẫn thực hành để cài đặt nó sử dụng Docker, giúp quá trình truy xuất AI phức tạp trở nên dễ tiếp cận hơn.

KAG là gì?

KAG là một cải tiến đáng kể so với tiêu chuẩn RAG, có các hạn chế như quá trình chunking mất đi các kết nối logic giữa các thực thể. Giới thiệu về KAG tại 2 giây

Hạn chế của RAG tiêu chuẩn

Hạn chế lớn nhất của RAG tiêu chuẩn là quá trình chunking, mất đi các kết nối logic giữa các thực thể. Điều này là do mỗi chunk được thu hồi được xử lý riêng lẻ trong quá trình tạo văn bản. Hạn chế của RAG tiêu chuẩn tại 45 giây

kiến trúc của KAG

Kiến trúc của KAG được thiết kế để khắc phục các hạn chế của RAG tiêu chuẩn. Nó sử dụng knowledge graphs để duy trì mối quan hệ giữa các thực thể và cho phép các khả năng suy luận nâng cao. Kiến trúc của KAG tại 150 giây

Cài đặt KAG trên máy tính của bạn

Để cài đặt KAG trên máy tính của bạn, bạn có thể sử dụng Docker. Điều này giúp quá trình truy xuất AI phức tạp trở nên dễ dàng hơn và cho phép bạn quản lý dễ dàng các cơ sở dữ liệu tri thức và truy vấn chúng. Cài đặt KAG tại 240 giây

Truy vấn cơ sở dữ liệu tri thức

Sau khi đã cài đặt KAG trên máy tính của bạn, bạn có thể truy vấn cơ sở dữ liệu tri thức sử dụng mã Python. Điều này cho phép bạn dễ dàng truy xuất và thao tác dữ liệu từ cơ sở dữ liệu tri thức. Truy vấn cơ sở dữ liệu tri thức tại 360 giây

Kết luận

Tóm lại, Knowledge Augmented Generation (KAG) là một cải tiến đáng kể so với tiêu chuẩn Retrieval Augmented Generation (RAG). Nó sử dụng knowledge graphs để duy trì mối quan hệ giữa các thực thể và cho phép các khả năng suy luận nâng cao, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho quá trình truy xuất AI phức tạp. Bằng cách làm theo các bước được nêu trong bài viết này, bạn có thể cài đặt KAG trên máy tính của mình sử dụng Docker và bắt đầu truy vấn cơ sở dữ liệu tri thức sử dụng mã Python. Dù bạn quan tâm đến truy xuất được hỗ trợ bởi AI hay các biến thể khác, KAG chắc chắn đáng để khám phá.

Dự án này có mã nguồn mở dưới giấy phép Apache 2.0, và các tác giả đang phát hành một phiên bản mới có schema tùy chỉnh và truy vấn trực quan. Điều này cho phép bạn sử dụng các mô hình khác nhau ở các giai đoạn khác nhau, có thể cải thiện hiệu suất. Vì vậy, nếu bạn quan tâm đến truy xuất được hỗ trợ bởi AI hoặc các agent, hãy đảm bảo đăng ký kênh và kiểm tra repo KAG đã được cập nhật. Cảm ơn bạn đã xem, và như mọi khi, gặp lại bạn trong video tiếp theo!