Thách thức lớn nhất đối với AI trước đây là nó thường cung cấp thông tin mơ hồ, lỗi thời hoặc hoàn toàn sai sự thật. Tất cả những vấn đề này đơn giản là do thiếu truy cập vào kiến thức liên quan. Trước kia, để khắc phục vấn đề này, cần phải huấn luyện lại toàn bộ mô hình, điều này là không tưởng với hầu hết doanh nghiệp, chứ chưa nói đến cá nhân. Tuy nhiên, hiện nay đã có một cách tiếp cận khác, cho phép bạn đơn giản chỉ cần trỏ mô hình đến đúng nguồn tri thức khi cần.

Phương pháp này gọi là Retrieval-Augmented Generation (RAG), cho phép bạn cung cấp thêm kiến thức cho các mô hình sinh mà không cần kỹ năng kỹ thuật hay phải huấn luyện lại toàn bộ mô hình. Các thành phần truy xuất, bao gồm GoogleSearch, giúp bạn áp dụng phương pháp này dễ dàng.

Thành phần GoogleSearch là gì?

Thành phần này cho phép luồng truy xuất kiến thức bằng cách tìm kiếm các nội dung liên quan trên Google. Nó xác định truy vấn tìm kiếm và quy định cách luồng truy xuất thông tin. Bạn có thể sử dụng đồng thời với các thành phần truy xuất khác để nâng cao câu trả lời cuối cùng.

Ví dụ về các trường hợp sử dụng

• Kiểm tra sự thật theo thời gian thực: Sử dụng thành phần để xác minh thông tin hoặc thu thập các bài báo mới nhất về một chủ đề.
• Bổ sung nội dung: Tự động lấy các tài nguyên liên quan bên ngoài để làm giàu tài liệu.
• Tác nhân AI: Trang bị cho các tác nhân hội thoại khả năng lấy kiến thức mới nhất từ web. Tìm kiếm theo lĩnh vực: Giới hạn tìm kiếm trong các website nhất định bằng tính năng tiền tố truy vấn (ví dụ: site:arxiv.org cho bài báo học thuật).

Tại sao nên sử dụng thành phần này?

• Luôn cập nhật: Truy cập thông tin mới nhất từ web, vượt qua giới hạn của dữ liệu huấn luyện tĩnh.
• Cấu hình linh hoạt: Điều chỉnh tìm kiếm theo quốc gia, ngôn ngữ, và vị trí bạn cần.
• Tích hợp quy trình: Đầu ra tương thích với các thành phần khác, giúp xây dựng quy trình AI phức tạp dựa trên kiến thức trở nên dễ dàng.
• Bộ nhớ đệm: Nâng cao hiệu quả bằng cách tránh tìm kiếm lặp lại khi truy vấn giống nhau.

Truy vấn đầu vào

Xác định truy vấn dùng để tìm thông tin liên quan. Có thể liên kết từ một thành phần, như Chat Input, hoặc nhập trực tiếp.

Giới hạn kết quả

Cài đặt này giới hạn số lượng liên kết được thu thập để lấy thông tin. Google có các thuật toán mạnh mẽ để xếp hạng kết quả và đảm bảo các kết quả đầu là phù hợp nhất với truy vấn. Năm kết quả hàng đầu thường là đủ để luồng lấy được thông tin liên quan và tạo phản hồi ý nghĩa cho hầu hết truy vấn.

Ngôn ngữ

Nếu website của bạn bằng một ngôn ngữ cụ thể, chatbot trả kết quả bằng tiếng Anh có thể gây hại nhiều hơn lợi. Ngoài ra, các chủ đề đặc thù hoặc địa phương có thể cho kết quả phù hợp hơn khi tìm kiếm bằng đúng ngôn ngữ.

Quốc gia

Cài đặt quốc gia là một lớp bảo vệ nữa đảm bảo kết quả phù hợp. Hãy tưởng tượng bạn có một chatbot tư vấn tài chính và người dùng hỏi về luật thuế. Nếu chỉ cài ngôn ngữ, một người ở Anh có thể nhận thông tin về luật thuế Mỹ, gây nhầm lẫn và khó chịu.

Vị trí

Cài đặt này là tùy chọn, cho phép bạn thu hẹp kết quả hơn nữa. Trả về kết quả chỉ liên quan đến một thành phố hoặc khu vực cụ thể sẽ có ích cho một số trường hợp sử dụng.

Tiền tố truy vấn

Tiền tố truy vấn là các từ hoặc ký hiệu cụ thể bạn có thể dùng để thu hẹp loại kết quả. Ví dụ, bạn có thể dùng tiền tố “daterange:” để đảm bảo kết quả là mới nhất hoặc “filetype:” nếu bạn muốn một định dạng tệp cụ thể. Google hỗ trợ nhiều loại tiền tố này, cho phép bạn kiểm soát tốt hơn kết quả trả về.

Cách kết nối thành phần GoogleSearch vào luồng của bạn

Thành phần chỉ có một đầu vào và một đầu ra:

• Truy vấn đầu vào: Truy vấn có thể là bất cứ văn bản đầu ra nào. Các trường hợp thường gặp là kết nối Chat Input hoặc Generator.
• Đầu ra: Đầu ra của bất kỳ thành phần truy xuất nào luôn là một Tài liệu.

Đầu ra Tài liệu chỉ có thể được đọc bởi các thành phần Document to Text và Widget-type. Những thành phần này sẽ chuyển kết quả tìm kiếm thô thành dạng có thể trình bày, sẵn sàng cho đầu ra.

Tạo một luồng sử dụng GoogleSearch

Hãy cùng tạo một chatbot đơn giản sử dụng Google Search làm nguồn tri thức chính.

1. Như thường lệ, bắt đầu với Chat Input.
2. Kết nối đầu vào với thành phần GoogleSearch, tức là truy vấn của người dùng sẽ là truy vấn tìm kiếm.
3. Chuyển đổi đầu ra truy xuất. Đầu ra là một bản ghi URL, chúng ta muốn chuyển nó thành văn bản thuần. Sử dụng thành phần URL Retriever.
4. Bạn có thể thêm Prompt và Lịch sử trò chuyện nếu muốn. Chúng ta sẽ thêm để kết quả sinh động và hội thoại hơn.
5. Kết nối Generator để thêm LLM vào quy trình.
6. Bạn đã sẵn sàng để xuất ra đầu cuối.

Đây là luồng kết quả:

Hãy thử hỏi bot GoogleSearch xem mô hình AI nào tốt nhất:

Bot trả về danh sách các mô hình tốt nhất, nhận xét về từng cái và liệt kê nguồn tham khảo. Chúng tôi đã cố ý giới hạn độ dài đầu ra để phù hợp khung trò chuyện. Tuy nhiên, kết quả thực tế có thể chi tiết hơn nhiều.