Google File Search: Công Cụ Tối Ưu Cho Xây Dựng Hệ Thống RAG

Giải Quyết Bài Toán RAG Truyền Thống

Trong mô hình RAG thông thường, quá trình chuẩn bị dữ liệu bao gồm nhiều bước: tải dữ liệu, phân tách nội dung, tạo vector embedding, lưu trữ, tìm kiếm và điều phối phản hồi. Những bước này thường tốn thời gian, chi phí và yêu cầu hệ thống cơ sở hạ tầng phức tạp. Google File Search đơn giản hóa quy trình này. Chỉ cần tải tệp lên, hệ thống sẽ tự động thực hiện hầu hết các bước còn lại, giúp người phát triển tập trung vào việc xây dựng sản phẩm cuối.

Khả Năng Tùy Chỉnh Phù Hợp Với Nhiều Kịch Bản

Người dùng có thể kiểm soát cách phân tách tài liệu thông qua các tham số như: - max_tokens_per_chunk - max_overlap_tokens Điều này cho phép điều chỉnh độ chi tiết của dữ liệu theo nhu cầu sử dụng.

Lọc Tài Liệu Nhanh Hơn Với Tag Và Metadata

File Search cho phép gắn thẻ và lọc theo metadata như tác giả hoặc năm xuất bản. Việc truy vấn sẽ chính xác và hiệu quả hơn khi làm việc với nhiều tài liệu cùng lúc.

Trích Dẫn Rõ Ràng Và Dễ Kiểm Chứng

Hệ thống cung cấp nguồn trích dẫn cụ thể cho câu trả lời, giúp quá trình kiểm tra và xác minh thông tin trở nên dễ dàng hơn.

Lưu Trữ Miễn Phí Và Hỗ Trợ Đa Định Dạng

Google cho phép lưu trữ dữ liệu miễn phí và vĩnh viễn. Công cụ hỗ trợ hơn 100 định dạng, từ tài liệu văn bản đến mã nguồn và bảng biểu.

Chi Phí Và Quy Mô Lưu Trữ

- Indexing: 0.15 USD mỗi 1 triệu tokens - Lưu trữ: Miễn phí - Truy vấn embedding: Miễn phí - Dung lượng: từ 1GB đến 1TB tùy cấp độ tài khoản

Kết Luận

Google File Search loại bỏ nhu cầu sử dụng vector database và hạ tầng phức tạp. Đây là giải pháp giúp các nhà phát triển tạo hệ thống RAG nhanh hơn, đơn giản hơn và tiết kiệm hơn. Chỉ cần tải tệp lên và tập trung vào việc tạo ra sản phẩm có giá trị.