Xây dựng chatbot RAG với JavaScript, LangChain.js, Next.js, Vercel, OpenAI

Xây dựng và triển khai chatbot RAG với JavaScript, LangChain.js, Next.js, Vercel, OpenAI

Mục lục:

1. Giới thiệu
2. RAG là gì?
3. Điều kiện tiên quyết
4. Vector embedding là gì?
5. Cài đặt Data Stacks
6. Cài đặt OpenAI
7. Khởi tạo dự án Next.js
8. Tạo các tập tin và thư mục
9. Viết script load db.ts
10. Kết nối với Data Stacks và OpenAI
11. Scrape dữ liệu và tạo vector embedding
12. Thiết kế giao diện người dùng
13. Xây dựng các thành phần UI
14. Viết API route root
15. Thử nghiệm chatbot

1. Giới thiệu

Bài báo hướng dẫn cách xây dựng và triển khai một chatbot RAG (Retriever-Augmented Generation) được đào tạo trên dữ liệu của riêng bạn. Chatbot này được xây dựng với các công nghệ như LangChain.js, Next.js, Vercel và OpenAI.

2. RAG là gì?

RAG (Retriever-Augmented Generation) là một kỹ thuật nâng cao khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách cung cấp cho nó thêm ngữ cảnh cùng với đầu vào của người dùng. Nhờ đó, LLM có thể sử dụng khả năng tạo văn bản của mình cùng với ngữ cảnh bổ sung để cung cấp câu trả lời chính xác cho các câu hỏi của người dùng.

3. Điều kiện tiên quyết

Để theo dõi hướng dẫn này, bạn cần:

• Phiên bản mới nhất của Node.js.
• Tài khoản OpenAI.
• Kiến thức cơ bản về Next.js.

4. Vector embedding là gì?

Vector embedding là một kỹ thuật phổ biến để biểu diễn thông tin dưới dạng một định dạng có thể xử lý dễ dàng bởi các thuật toán, đặc biệt là các mô hình học sâu. Thông tin này có thể là văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, v.v.

5. Cài đặt Data Stacks

Data Stacks là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu vectơ, cho phép bạn lưu trữ và truy vấn các vector embedding.

• Tạo một tài khoản Data Stacks miễn phí.
• Tạo một cơ sở dữ liệu mới, chọn tùy chọn Serverless Vector Database.
• Lưu ý thông tin về:
  • Endpoint của cơ sở dữ liệu.
  • Token ứng dụng.
  • Namespace.

6. Cài đặt OpenAI

• Tạo một tài khoản OpenAI.
• Tạo một API Key để kết nối với OpenAI.
• Lưu API Key của bạn để sử dụng sau này.

7. Khởi tạo dự án Next.js

• Sử dụng lệnh npx create-next-app@latest nextjs-f1-gpt --ts để khởi tạo dự án Next.js.
• Chọn tùy chọn "Yes" cho TypeScript, "No" cho Tailwind CSS, Source Maps và App Router.

8. Tạo các tập tin và thư mục

• Tạo các thư mục sau:
  • app: Chứa các thành phần của ứng dụng.
    • api: Chứa các API route.
      • chat: Chứa API route để xử lý chatbot.
        • root.ts: API route chính.
    • assets: Chứa các tài sản như hình ảnh.
• Tạo các tập tin sau:
  • global.css: Chứa các kiểu CSS toàn cục.
  • layout.tsx: Layout chính của ứng dụng.
  • page.tsx: Thành phần chính của ứng dụng.
  • scripts/load-db.ts: Script để tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu.

9. Viết script load-db.ts

Script này sẽ tải dữ liệu từ các trang web được scrape vào cơ sở dữ liệu Data Stacks.

• Import các package cần thiết:
  • DataStacks/AstraDB để kết nối với Data Stacks.
  • puppeteer để scrape dữ liệu từ các trang web.
  • langchain để xử lý văn bản và tạo vector embedding.
  • openai để kết nối với OpenAI.
  • dotenv để quản lý các biến bí mật.
• Khởi tạo kết nối với cơ sở dữ liệu Data Stacks:
  • Sử dụng DataAPIClient để kết nối với cơ sở dữ liệu.
  • Cung cấp thông tin về endpoint, token ứng dụng và namespace.
• Khởi tạo kết nối với OpenAI:
  • Sử dụng OpenAI để kết nối với OpenAI.
  • Cung cấp API Key.
• Scrape dữ liệu từ các trang web:
  • Sử dụng Puppeteer để scrape các trang web được định nghĩa trong một mảng URLs.
  • Sử dụng RecursiveCharacterTextSplitter từ LangChain để chia văn bản thành các đoạn nhỏ.
• Tạo vector embedding cho từng đoạn văn bản:
  • Sử dụng openai.embeddings.create để tạo vector embedding cho từng đoạn văn bản.
  • Cung cấp thông tin về model, input và encoding format.
• Lưu trữ các vector embedding vào cơ sở dữ liệu Data Stacks:
  • Sử dụng collection.insertOne để lưu trữ từng vector embedding vào cơ sở dữ liệu.
  • Cung cấp thông tin về vector và văn bản tương ứng.

10. Kết nối với Data Stacks và OpenAI

• Trong tập tin load-db.ts, bạn sẽ cần kết nối với cả Data Stacks và OpenAI.
• Sử dụng dotenv để đọc các biến bí mật từ tập tin .env.
• Lưu trữ các biến này vào các biến môi trường.

11. Scrape dữ liệu và tạo vector embedding

• Sử dụng puppeteer để scrape các trang web được định nghĩa trong một mảng URLs.
• Sử dụng RecursiveCharacterTextSplitter từ LangChain để chia văn bản thành các đoạn nhỏ.
• Sử dụng openai.embeddings.create để tạo vector embedding cho từng đoạn văn bản.

12. Thiết kế giao diện người dùng

• Sử dụng Next.js để tạo giao diện người dùng.
• Tạo một thành phần chính page.tsx chứa các thành phần UI sau:
  • Logo của chatbot.
  • Một phần để hiển thị các tin nhắn chat.
  • Một phần để nhập tin nhắn chat.
  • Các nút gợi ý câu hỏi.

13. Xây dựng các thành phần UI

• Tạo các thành phần UI sau:
  • Bubble.tsx: Thành phần hiển thị từng tin nhắn chat.
  • LoadingBubble.tsx: Thành phần hiển thị animation khi đang tải.
  • PromptSuggestionRow.tsx: Thành phần hiển thị các nút gợi ý câu hỏi.
  • PromptSuggestionButton.tsx: Thành phần hiển thị một nút gợi ý câu hỏi.

14. Viết API route root

• Tạo một API route root.ts trong thư mục app/api/chat.
• API route này sẽ xử lý các yêu cầu từ chatbot.
• Sử dụng các package sau:
  • openai để kết nối với OpenAI.
  • DataStacks/AstraDB để kết nối với Data Stacks.
  • AI/bestcell để xử lý luồng tin nhắn.
• API route sẽ thực hiện các bước sau:
  • Đọc tin nhắn chat mới nhất từ yêu cầu.
  • Tạo vector embedding cho tin nhắn chat mới nhất.
  • Truy vấn cơ sở dữ liệu Data Stacks để tìm các vector tương tự.
  • Tạo một template để gửi cho OpenAI.
  • Gửi template cho OpenAI và nhận kết quả.
  • Xử lý kết quả từ OpenAI và trả về cho client.

15. Thử nghiệm chatbot

• Khởi động ứng dụng Next.js bằng lệnh npm run dev.
• Truy cập vào địa chỉ http://localhost:3000.
• Gửi các câu hỏi cho chatbot và xem kết quả.

Lưu ý:

• Hướng dẫn này chỉ là một ví dụ cơ bản về cách xây dựng chatbot RAG.
• Bạn có thể tùy chỉnh các chức năng, giao diện người dùng và data sources phù hợp với nhu cầu của mình.
• Hãy nghiên cứu thêm về các công nghệ được sử dụng trong hướng dẫn để hiểu rõ hơn về cách chúng hoạt động.

Lời kết:

Với hướng dẫn này, bạn đã có thể xây dựng và triển khai một chatbot RAG hiệu quả, cho phép bạn cung cấp cho người dùng các câu trả lời chính xác và đầy đủ ngữ cảnh dựa trên dữ liệu của riêng bạn.