Điều phối RAG

Điều phối RAG cho câu trả lời AI có căn cứ, chuẩn production.

Thiết kế pipeline RAG từ đầu đến cuối bằng cách kết nối VectorDB, công cụ hàm AI và LLM tùy chỉnh thành quy trình có trạng thái — câu trả lời có căn cứ, dữ liệu trực tiếp và toàn quyền kiểm soát.

Bắt đầu miễn phí Chat qua WhatsApp

Hoặc bắt đầu với $150 tín dụng, đủ cho tháng đầu tiên dùng gói Growth

Nova Electronics Trợ lý AI · trực tuyến

Pin của mình không sạc được nữa sau 14 tháng. Vậy có còn được bảo hành không?

10:18

Nguồn: Chính sách bảo hành

Mục 3.2 · Pin

Đơn hàng 6120 · giao 14 tháng trước

Có ạ. Pin được bảo hành 24 tháng kể từ ngày giao hàng, nên đơn hàng của bạn vẫn còn bảo hành.

10:18

Tốt quá, mình yêu cầu bảo hành thế nào?

10:19

Mình đã tạo yêu cầu bảo hành cho bạn. Đội ngũ kỹ thuật sẽ liên hệ bạn tại đây.

10:19

Câu trả lời chất lượng hơn
Giảm "ảo giác" bằng cách dựa mọi câu trả lời trên truy xuất + công cụ.
Giải quyết nhanh hơn
Tự động hóa nhiều bước + phân luồng nghĩa là ít tin nhắn qua lại hơn.
Chi phí thấp hơn nhờ phân luồng
Dùng mô hình nhỏ cho hầu hết các bước và dành mô hình mạnh cho suy luận cuối.
Toàn quyền kiểm soát dữ liệu
Lưu embedding và nguồn ở nơi bạn quyết định — tích hợp sẵn hoặc VectorDB của riêng bạn.

Thành phần cho RAG tùy chỉnh

Kết nối dữ liệu, công cụ và mô hình — rồi điều phối truy xuất từ đầu đến cuối.

Cách hoạt động

Con đường đơn giản đến RAG chuẩn production — không phụ thuộc nhà cung cấp.

  1. Kết nối VectorDB

    Dùng kho vector tích hợp sẵn hoặc kết nối kho của riêng bạn bằng cách dán thông tin xác thực. Dữ liệu nằm ở nơi bạn chọn.

  2. Thêm công cụ

    Xây dựng công cụ hàm AI để lấy dữ liệu trực tiếp, gọi API hoặc thực hiện hành động nghiệp vụ. Đầu ra có cấu trúc & xác thực.

  3. Phân luồng mô hình

    Chọn LLM tốt nhất cho từng bước. Dùng dự phòng để cân bằng chi phí và chất lượng. Quy trình nhanh + chính xác.

  4. Điều phối pipeline

    Nối các bước: viết lại → truy xuất → xếp hạng lại → trích dẫn → trả lời — với logic có trạng thái. Mẫu truy xuất kết hợp.

Pipeline điển hình

Các mẫu RAG phổ biến bạn có thể triển khai nhanh — rồi tùy chỉnh mãi về sau.

  • RAG cho hỗ trợ

    Trả lời dựa trên chính sách, tài liệu hướng dẫn và phiếu hỗ trợ — chuyển cho nhân viên kèm đầy đủ ngữ cảnh.

    • Ví dụ: Viết lại → truy xuất KB → công cụ: kiểm tra đơn hàng → trích dẫn chính sách → trả lời

  • RAG cho bán hàng

    Trả lời câu hỏi sản phẩm với danh mục + bảng giá + công cụ CRM, và chốt đơn ngay trong chat.

    • Ví dụ: Truy xuất danh mục → công cụ: giá → công cụ: lead CRM → tóm tắt & CTA

  • RAG cho vận hành

    Biến tài liệu SOP thành hành động có hướng dẫn với phê duyệt, dashboard và tự động hóa.

    • Ví dụ: Truy xuất SOP → công cụ: kiểm tra → công cụ: tạo tác vụ → xác nhận trạng thái

Câu hỏi thường gặp

Câu hỏi về điều phối RAG

Giải đáp nhanh những câu hỏi phổ biến nhất.

RAG (tạo sinh tăng cường truy xuất) là gì?

RAG là kỹ thuật trong đó AI trước tiên truy xuất các đoạn liên quan từ nội dung của bạn rồi viết câu trả lời dựa trên đó. Câu trả lời có căn cứ từ tài liệu của bạn thay vì trí nhớ của mô hình, giúp giảm "ảo giác" AI.

Điều phối RAG mang lại thêm điều gì?

Điều phối nối các bước của pipeline thành một luồng có trạng thái: viết lại truy vấn, truy xuất, xếp hạng lại, gọi công cụ, trích dẫn và câu trả lời cuối. Bạn quyết định thứ tự, logic giữa các bước và mô hình chạy từng bước.

Tôi có cần cơ sở dữ liệu vector riêng không?

Không. Bạn có thể bắt đầu với cơ sở dữ liệu vector tích hợp trong MonoChat, hoặc kết nối VectorDB riêng bằng thông tin xác thực khi muốn embedding nằm trên hạ tầng của bạn.

Câu trả lời RAG có thể chứa dữ liệu trực tiếp không?

Có. Công cụ hàm AI cho phép pipeline lấy dữ liệu trực tiếp như trạng thái đơn hàng, giá hoặc bản ghi CRM, và kết hợp với tài liệu đã truy xuất trong một câu trả lời.

Tôi có thể dùng LLM nào trong pipeline RAG?

Bất kỳ nhà cung cấp nào bạn kết nối dưới dạng LLM tùy chỉnh. Bạn có thể chọn mô hình cho từng bước, ví dụ mô hình nhanh để viết lại truy vấn và mô hình mạnh hơn cho câu trả lời cuối, kèm dự phòng và giới hạn chi phí.

Khám phá thêm

Miễn phí tháng đầu gói Growth

Xây dựng pipeline RAG đầu tiên

Kết nối VectorDB, thêm công cụ AI, phân luồng mô hình và triển khai quy trình truy xuất tin cậy trong MonoChat.

Bắt đầu với $150 tín dụng Chat qua WhatsApp

Mỗi doanh nghiệp một mã • 30 ngày để sử dụng • Không cần thẻ

$150 để bắt đầu.

Nhận