Xây dựng RAG với GPT4o

Mục lục

Bước 1: Tổ chức và chuẩn bị (H2)

• Lấy khóa API trong Open AI Dashboard
• Cài đặt các gói cần thiết
• Đặt khóa API Open AI vào môi trường
• Tải dữ liệu từ nguồn đầu vào

Bước 2: Chuyển đổi dữ liệu thành cơ sở dữ liệu vector (H2)

• Sử dụng mô hình nhúng Open AI để chuyển đổi dữ liệu thành cơ sở dữ liệu vector
• Tạo cơ sở dữ liệu vector với Open AI Embeddings

Bước 3: Sử dụng mô hình GP-40 (H2)

• Import các gói cần thiết
• Gọi mô hình GP-40
• Sử dụng R-ack Prompt để đơn giản hóa việc sử dụng mô hình
• Tạo chuỗi truy vấn và trả lời

Bước 4: Kiểm tra với dữ liệu khó hơn (H2)

• Sử dụng dữ liệu từ trang web khác
• Đặt câu hỏi phức tạp hơn và kiểm tra kết quả

Kết luận (H2)

Bước 1: Tổ chức và chuẩn bị

Trước khi bắt đầu, chúng ta cần thực hiện một số bước chuẩn bị. Hãy làm theo các bước dưới đây:

Lấy khóa API trong Open AI Dashboard

Để sử dụng mô hình GP-40 của Open AI, chúng ta cần lấy khóa API từ Open AI Dashboard. Điều này cho phép chúng ta truy cập vào các tính năng của mô hình.

Cài đặt các gói cần thiết

Trước khi chạy mô hình, chúng ta cần cài đặt các gói cần thiết. Các gói này bao gồm các thư viện và công cụ phụ trợ để làm việc với mô hình.

Đặt khóa API Open AI vào môi trường

Sau khi đã lấy khóa API từ Open AI Dashboard, chúng ta cần đặt khóa API vào môi trường. Điều này cho phép chúng ta sử dụng khóa API trong mã của mình mà không cần cung cấp trực tiếp.

Tải dữ liệu từ nguồn đầu vào

Trong ví dụ này, chúng ta sẽ tải dữ liệu từ một trang web như nguồn dữ liệu đầu vào. Bạn có thể chọn nguồn dữ liệu khác nếu muốn. Qua đó, chúng ta sẽ có một cơ sở dữ liệu nguồn dữ liệu thô để làm việc trong các bước tiếp theo.

Bước 2: Chuyển đổi dữ liệu thành cơ sở dữ liệu vector

Bây giờ, chúng ta sẽ tiến hành chuyển đổi dữ liệu từ định dạng thô thành cơ sở dữ liệu vector sử dụng mô hình nhúng Open AI Embeddings.

Trước tiên, hãy import các gói cần thiết. Chúng ta cần sử dụng gói Open AI Embeddings để thực hiện chuyển đổi.

Sau đó, chúng ta sẽ thực hiện chuyển đổi dữ liệu thành cơ sở dữ liệu vector bằng cách sử dụng mô hình nhúng Open AI Embeddings. Điều này cho phép chúng ta biểu diễn dữ liệu theo một không gian vector có chiều dữ liệu thấp hơn.

Bước 3: Sử dụng mô hình GP-40

Chúng ta sẽ sử dụng mô hình GP-40 để thực hiện các tác vụ như đặt câu hỏi và nhận câu trả lời. Để bắt đầu, hãy import các gói cần thiết và gọi mô hình GP-40.

Sau đó, chúng ta sử dụng R-ack prompt, một công cụ được tạo sẵn, để đơn giản hóa việc sử dụng mô hình. Điều này cho phép chúng ta tạo một câu hỏi mô tả tác vụ muốn thực hiện và tự động tạo các truy vấn liên quan đến câu hỏi đó.

Cuối cùng, chúng ta sẽ gọi mô hình GP-40 bằng cách sử dụng các truy vấn đã tạo và cơ sở dữ liệu vector đã tạo trong các bước trước đó. Kết quả sẽ là câu trả lời được tạo ra bởi mô hình.

Bước 4: Kiểm tra với dữ liệu khó hơn

Để kiểm tra tính linh hoạt và hiệu suất của mô hình, chúng ta sẽ sử dụng dữ liệu từ một trang web khác và đặt những câu hỏi phức tạp hơn.

Sử dụng trang web chứa dữ liệu về các thống kê của NBA, chúng ta sẽ đặt câu hỏi như "Ai là người chơi thứ năm về số lần 'steals' mỗi trận?" và kiểm tra xem mô hình có thể trả lời câu hỏi này hay không.

Kết quả từ mô hình sẽ cho chúng ta biết người chơi thứ năm có số lần 'steals' mỗi trận cao nhất.

Kết luận

Trong video này, chúng ta đã tạo một pipeline rack sử dụng mô hình GP-40 của Open AI. Chúng ta đã thực hiện các bước từ chuẩn bị môi trường và dữ liệu đến việc gọi mô hình và nhận câu trả lời.

Mô hình GP-40 có thể sử dụng cho nhiều tác vụ và có thể xử lý dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả. Với khả năng đặt câu hỏi và nhận câu trả lời, mô hình GP-40 là một công cụ hữu ích cho các nhiệm vụ liên quan đến nghệ thuật tư duy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Hãy tiếp tục khám phá và tận dụng tiềm năng của mô hình này và hy vọng rằng bạn đã tìm thấy video này hữu ích. Đừng quên đăng ký kênh để cập nhật các video mới nhất từ chúng tôi. Chúc các bạn một ngày tốt lành!