Thôi miên PDF với AI: 'Hỏi cái có liền' nhờ GPT-3.5, Redis và Docker!
Lê Lân0
Document Q&A Assistant: Công Cụ Trao Đổi Trí Tuệ Nhân Tạo Trên Văn Bản PDF
Mở Đầu
Bạn đã bao giờ muốn chỉ cần đặt câu hỏi về một tài liệu—dù là bài nghiên cứu, hợp đồng hay báo cáo—và nhận được câu trả lời ngay lập tức từ AI chưa? Đây chính là mục tiêu của Document Q&A Assistant mà tôi đã phát triển.
Trong thời đại AI bùng nổ, việc tương tác nhanh chóng, hiệu quả với các tài liệu lớn đóng vai trò rất quan trọng. Bài viết này sẽ đưa bạn khám phá chi tiết về cách xây dựng một dịch vụ backend cho phép người dùng tải lên file PDF, hỏi các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận được câu trả lời dựa trên mô hình GPT-3.5-Turbo từ OpenAI. Từ việc sử dụng Redis với vector search đến docker hóa hệ thống, bạn sẽ hiểu được tổng quan kỹ thuật, các bài học rút ra, cũng như những kế hoạch phát triển trong tương lai.
🚀 Tổng Quan Dự Án
Mục Tiêu Dự Án
Dự án bao gồm một backend service cho phép người dùng:
- Tải file PDF lên hệ thống
- Đặt câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên liên quan đến nội dung PDF
- Nhận câu trả lời AI trực tiếp, chính xác và có ngữ cảnh do GPT-3.5-Turbo cung cấp
Công Nghệ Chính Sử Dụng
- OpenAI GPT-3.5-Turbo để xử lý ngôn ngữ, trả lời câu hỏi
- Redis Stack với Vector Search giúp lưu trữ và tìm kiếm các đoạn văn bản trong tài liệu dựa trên sự tương tự
- Docker để container hóa Redis và RedisInsight, tăng tính linh hoạt và dễ bảo trì
Điểm đặc biệt: hệ thống sử dụng mô hình RAG (Retrieval-Augmented Generation) – phương pháp kết hợp tìm kiếm thông tin và sinh ngôn ngữ giúp cải thiện độ chính xác.
🧠 Những Điều Tôi Học Được
Công Nghệ Redis Stack và Vector Search
Redis không chỉ là một hệ quản trị dữ liệu key-value đơn thuần, mà còn hỗ trợ vector search giúp upload và truy vấn thông tin dựa trên mức độ gần gũi ý nghĩa của các đoạn văn bản.
Docker và Container Hóa
Docker giúp đóng gói Redis stack và RedisInsight thành các container dễ triển khai, đồng thời tăng tính nhất quán giữa các môi trường phát triển và sản xuất.
RAG – Kiến Trúc Tái Tạo Câu Trả Lời
RAG kết hợp việc truy xuất dữ liệu gần đúng (retrieve), bổ sung ngữ cảnh (augment) và tạo câu trả lời (generate) từ mô hình AI, mang lại hiệu quả cao hơn so với sử dụng AI đơn thuần.
Xử Lý Tài Liệu Trong Node.js
Việc tách PDF thành các đoạn nhỏ dùng pdf-parse, xử lý tải lên bằng multer là những bước quan trọng để dữ liệu đầu vào có thể chuyển thành vector embeddings.
🧬 Cách Hoạt Động Của Hệ Thống
Quy Trình Xử Lý Tài Liệu
- Người dùng tải lên file PDF.
- Tách file PDF thành những đoạn văn bản nhỏ.
- Sử dụng OpenAI Embedding API (text-embedding-ada-002) để chuyển từng đoạn thành vector số.
- Lưu vector embeddings vào Redis thông qua chỉ mục vector doc_idx.
Xử Lý Câu Hỏi Người Dùng
- Khi người dùng nhập câu hỏi, câu hỏi được embedding thành vector.
- Redis Vector Search tìm kiếm các đoạn văn bản gần nhất về mặt ngữ nghĩa.
- GPT-3.5-Turbo nhận đầu vào là các đoạn trích được tìm thấy, kết hợp sinh câu trả lời chính xác và phù hợp.
🧪 Ví Dụ Các Trường Hợp Sử Dụng
Bạn có thể áp dụng Document Q&A Assistant cho nhiều mục đích:
- “Những điểm chính của nghiên cứu này là gì?”
- “Trong hợp đồng, người nhận là ai?”
- “Tổng số tiền trên hóa đơn này là bao nhiêu?”
Chỉ cần tải tài liệu PDF lên và hỏi câu hỏi tự nhiên, hệ thống sẽ hỗ trợ giải đáp nhanh chóng.
🧠 Tùy Chọn Tạo Chỉ Mục Vector Thủ Công Với Redis
Bạn có thể khởi chạy Redis Stack nhanh chóng bằng Docker:
Lệnh | Mục đích |
|---|---|
docker run ... | Khởi chạy Redis Stack container |
redis-cli | Kết nối quản trị Redis |
Tạo chỉ mục vector | Lưu và truy vấn dữ liệu bằng vector similarity |
🔮 Những Cải Tiến Trong Tương Lai
- Hỗ trợ OCR: tích hợp tesseract.js để đọc được file scan.
- Hỗ trợ đa định dạng: cho phép tải lên các loại file .docx, .csv, .txt bên cạnh PDF.
- Xác thực người dùng: bảo mật truy cập và lưu trữ theo từng user.
- Lưu lịch sử tài liệu: ghi lại lịch sử file tải lên, câu hỏi và câu trả lời.
- Tích hợp LangChain: quản lý luồng xử lý đa bước và cải thiện suy luận.
Những tính năng này sẽ nâng cao trải nghiệm người dùng và khả năng mở rộng của hệ thống.
🔐 Mẹo Nhanh Về Bảo Mật
- Kiểm tra kỹ định dạng file tải lên, tránh những file độc hại như .exe
- Giới hạn tần suất gửi câu hỏi để phòng chống tấn công từ chối dịch vụ (DoS)
- Hạn chế kích thước file và số lượng token trên API để bảo vệ tài nguyên hệ thống
📦 Hướng Dẫn Khởi Động Nhanh Backend
git clone <your-repo>cd backendnpm installtouch .envFile
.env cần khai báo:OPENAI_API_KEY=your_openai_keyREDIS_URL=redis://localhost:6379PORT=5000Khởi chạy Redis:
docker run -d --name redis-stack -p 6379:6379 -p 8001:8001 redis/redis-stackKhởi động backend:
npm start
🧠 Kết Luận
Xây dựng Document Q&A Assistant là một hành trình học hỏi sâu rộng về các công nghệ AI hiện đại như vector databases, mô hình LLM và kiến trúc RAG. Đây là nền tảng vững chắc cho các ứng dụng thực tiễn trong tìm kiếm văn bản pháp lý, tổng hợp báo cáo tài chính hay nghiên cứu học thuật. Với các kế hoạch mở rộng như tích hợp OCR và LangChain, tương lai của hệ thống hứa hẹn ngày càng mạnh mẽ và đa dạng.
Nếu bạn quan tâm, hãy thử tự xây dựng hoặc đóng góp cho dự án của tôi trên GitHub.
Tham Khảo
- OpenAI Documentation. "GPT-3.5 Turbo & Embeddings API." April 10, 2024
- Redis Labs. "Redis Stack with Vector Similarity Search." May 1, 2024
- Multer GitHub Repository. "Middleware handling multipart/form-data for Node.js."
- Tesseract.js. "OCR JavaScript Library."
- Frontend Repo
- Backend Repo
1
100%
Loading...