Nâng cao RAG với Đồ thị Kiến thức: Tích hợp Llama 3.1, NVIDIA NIM và LangChain cho AI Động

Nâng cao RAG với Đồ thị Kiến thức: Tích hợp Llama 3.1, NVIDIA NIM và LangChain cho AI Động

Mục lục:

1. Giới thiệu về RAG và Đồ thị Kiến thức
2. Tại sao lại chọn tạo truy vấn động?
3. Thiết lập Đồ thị Kiến thức với Neo4j
4. Thiết lập Môi trường LLM với NVIDIA NIM và Llama 3.1
5. Định nghĩa Công cụ (Tool) với LangChain
6. Tạo Agent LLM dựa trên Đồ thị
7. Kết luận

1. Giới thiệu về RAG và Đồ thị Kiến thức

Retrieval-Augmented Generation (RAG) – sinh mã tăng cường bằng truy xuất – là một phương pháp mạnh mẽ để xây dựng các hệ thống AI có khả năng truy cập và xử lý thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau. Trong khi hầu hết các ứng dụng RAG tập trung vào văn bản không cấu trúc (như tài liệu công ty, hướng dẫn sử dụng…), tiềm năng của RAG khi hoạt động trên dữ liệu có cấu trúc, đặc biệt là đồ thị kiến thức, vẫn còn rất lớn. Đồ thị kiến thức, với khả năng biểu diễn mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể, cung cấp một nền tảng lý tưởng cho RAG, cho phép hệ thống AI trả lời các câu hỏi phức tạp và chính xác hơn. Bài viết này sẽ trình bày cách xây dựng một agent RAG dựa trên đồ thị kiến thức, sử dụng Llama 3.1, NVIDIA NIM và LangChain.

2. Tại sao lại chọn tạo truy vấn động?

Một cách tiếp cận phổ biến là sử dụng LLM để tự động tạo các truy vấn cơ sở dữ liệu để truy xuất thông tin từ đồ thị kiến thức. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn còn nhiều hạn chế về độ chính xác và tính ổn định. Vì vậy, chúng ta sẽ sử dụng phương pháp tạo truy vấn động. Thay vì để LLM tự tạo toàn bộ truy vấn, phương pháp này sử dụng một lớp logic xác định để tạo ra truy vấn cơ sở dữ liệu dựa trên các tham số đầu vào đã được định nghĩa sẵn. Phương pháp này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng LLM hỗ trợ gọi hàm (function calling). Tính năng gọi hàm cho phép định nghĩa cách LLM chuẩn bị đầu vào có cấu trúc cho một hàm, đảm bảo quá trình tạo truy vấn được kiểm soát chặt chẽ và nhất quán, đồng thời vẫn cho phép linh hoạt trong đầu vào của người dùng.

3. Thiết lập Đồ thị Kiến thức với Neo4j

Chúng ta sẽ sử dụng Neo4j, một cơ sở dữ liệu đồ thị bản địa, để lưu trữ thông tin về các sự kiện bất lợi (adverse events) từ Hệ thống Báo cáo Sự kiện Bất lợi của FDA (FAERS). Bạn có thể thiết lập một dự án Sandbox miễn phí trên cloud Neo4j, được tích hợp sẵn dữ liệu FAERS.

Schema của đồ thị bao gồm nút Case (trường hợp) là trung tâm, liên kết với các nút khác như Drug (thuốc), Reaction (phản ứng), Outcome (kết quả), và Therapy (phương pháp điều trị). Mỗi loại thuốc được phân loại là thuốc chính, thuốc phụ, thuốc đồng thời hoặc thuốc tương tác. Các trường hợp cũng được liên kết với thông tin về nhà sản xuất, nhóm tuổi của bệnh nhân và nguồn báo cáo.

4. Thiết lập Môi trường LLM với NVIDIA NIM và Llama 3.1

Llama 3.1 là một LLM mã nguồn mở mạnh mẽ, hỗ trợ gọi hàm. Chúng ta sẽ sử dụng dịch vụ NVIDIA NIM để triển khai Llama 3.1. NVIDIA NIM cung cấp các microservices tiện lợi cho việc suy luận (inference) và hỗ trợ gọi hàm cho các mô hình Llama 3.1. Sau khi tạo tài khoản, bạn sẽ nhận được 1000 tokens, đủ để thực hiện các bước trong bài viết. Bạn cần tạo một API key và sao chép vào notebook. Ngoài ra, NVIDIA NIM cũng cho phép triển khai cục bộ (local hosting) nếu bạn có các mối quan tâm về bảo mật.

5. Định nghĩa Công cụ (Tool) với LangChain

Chúng ta sẽ định nghĩa một công cụ get_side_effects với bốn tham số tùy chọn: tên thuốc, độ tuổi tối thiểu, độ tuổi tối đa và nhà sản xuất. Công cụ này sẽ tạo ra một câu lệnh Cypher (ngôn ngữ truy vấn của Neo4j) để truy xuất thông tin từ đồ thị kiến thức.

6. Tạo Agent LLM dựa trên Đồ thị

Tiếp theo, chúng ta sẽ tạo một agent LLM sử dụng công cụ get_side_effects để trả lời các câu hỏi về tác dụng phụ của thuốc. Chúng ta sử dụng LangChain để liên kết công cụ với LLM và định nghĩa mẫu prompt (lời nhắc) bao gồm thông tin hệ thống, lịch sử hội thoại (nếu có) và đầu vào của người dùng. agent_scratchpad được dành riêng cho LLM để lưu trữ thông tin trung gian trong quá trình xử lý nhiều bước.

7. Kết luận

Tính năng gọi hàm trong các mô hình LLM mã nguồn mở như Llama 3.1 mở ra nhiều khả năng mới cho việc tương tác với các nguồn dữ liệu và công cụ bên ngoài một cách có cấu trúc và kiểm soát. Các agent dựa trên đồ thị kiến thức, kết hợp với các nền tảng như NVIDIA NIM, cung cấp một giải pháp mạnh mẽ và hiệu quả cho RAG, cho phép xây dựng các hệ thống AI thông minh và chính xác hơn. Việc sử dụng phương pháp tạo truy vấn động giúp đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy của quá trình truy xuất thông tin. Mã nguồn đầy đủ được cung cấp trên GitHub.