Trong video lần này của **Mì AI**, tụi mình sẽ cùng nhau đào sâu vào một chủ đề đang cực kỳ hot trong giới làm ứng dụng AI: **RAG – Retrieval-Augmented Generation**, hay còn gọi vui là “kéo dữ liệu về cho AI bớt đoán mò”!
Đây là một trong những kỹ thuật **quan trọng hàng đầu** khi bạn muốn triển khai chatbot nội bộ, trợ lý AI riêng cho doanh nghiệp, hoặc bất kỳ ứng dụng nào cần **trả lời chính xác theo dữ liệu riêng** – thay vì để AI tự “chém gió” lung tung.
Tụi mình sẽ đi qua 2 phần chính:
- Hiểu bản chất RAG một cách dễ hiểu– RAG là gì? Vì sao lại quan trọng? Làm sao nó giúp AI trả lời đúng hơn?
- Thực hành triển khai RAG theo 2 cách:
- Code thuần Python**: không dùng framework to bự, làm rõ từng bước
- No-code với N8N**: biến RAG thành workflow kéo-thả đơn giản nhưng đầy quyền lực
Cả hai cách đều giúp bạn kết nối dữ liệu riêng (PDF, trang web, database…) với mô hình AI, và tạo ra hệ thống hỏi-đáp “ngon, nuột, sát nội dung”.
Nếu bạn đang muốn hiểu & ứng dụng RAG thực sự – chứ không chỉ đọc lý thuyết – thì video này chính là “tô mì đặc biệt” dành cho bạn!
✅Link đăng ký VPS self-host n8n: https://tino.vn/vps-gia-re?php=3639 . Mã giảm giá
- MIAI_TINO20 cho 20%
- MIAI_TINO40 cho 40%, đối với gói 3-5 năm.
📕Link khoá học n8n kèm mã giảm giá 0đ: https://www.udemy.com/course/vo-long-ve-automation-voi-n8n/?couponCode=RAG_N8N
🎯Link github: https://github.com/thangnch/MiAI_rag_n8n
🎯Link mua áo ủng hộ Mì AI: https://miai.vn/mua-ao
🎯Link mua Shopee ủng hộ Mì AI: https://miai.vn/donate.html
