(NÂNG CAO) LLM & RAG Pipeline – Bài 3: Nhược điểm của Embedding hiện tại, xem xét và cải thiện скачать в хорошем качестве

(NÂNG CAO) LLM & RAG Pipeline – Bài 3: Nhược điểm của Embedding hiện tại, xem xét và cải thiện

Bài 3 của series LLM & RAG Pipeline Nâng Cao, chúng ta sẽ nhìn nhận lại các thiếu xót của phương pháp hiện tại và cải thiện từ Chunking - Embedding - Retriever - Generator (LLM) Bài viết tập trung vào: Tổng quan kiến trúc một dự án LLM + RAG thực tế Cách chia module: ingestion, embedding, retrieval, generation Thiết kế folder & file theo hướng production-ready Triển khai full code end-to-end để có thể chạy và mở rộng ngay Phù hợp cho: Người mới bắt đầu với LLM / RAG Người đã làm AI nhưng muốn chuẩn hóa cấu trúc dự án Dùng làm base project cho chatbot, QA system, internal assistant Tài nguyên & Liên hệ GitHub code: nguyen-phan-duc-minh #llm #rag #llmpipeline #ragpipeline #generativeai #aiengineering #aiarchitecture #systemdesign #productionready #scalableai #mlops #aipipeline #DocumentIngestion #vectorstore #embedding #informationretrieval #promptengineering #chunking #python #backendai #cleanarchitecture #projectstructure #opensource #fullstackai #aiforbeginners #learnllm #chatbot #qasystem #InternalAssistant