Xây Dựng Ứng Dụng RAG Đa Phương Thức Với Mô Hình Nhúng Đa Phương Thức và LLM Hiện Đại

Mở Đầu

Giới Thiệu Về Đa Phương Thức trong AI

Đa Phương Thức là gì?

Thách Thức Của Đa Phương Thức trong Ứng Dụng RAG

Kiến trúc RAG truyền thống với dữ liệu văn bản



So Sánh Kiến Trúc Mô Hình Nhúng Đa Phương Thức: CLIP và VLM

Mô hình CLIP



Mô hình nhúng dựa trên Vision Language Models (VLM)



Quy Trình Xây Dựng Ứng Dụng RAG Đa Phương Thức

Kiến trúc tổng thể



Mã nguồn mẫu có sẵn

Các Bước Triển Khai Chi Tiết

Bước 1: Cài đặt thư viện cần thiết

pip install -qU pymongo voyageai google-genai google-cloud-storage sentence-transformers PyMuPDF Pillow tqdm tenacity

Bước 2: Thiết lập môi trường

Bước 3: Đọc PDF từ URL

from io import BytesIO
import pymupdf
import requests

response = requests.get("https://arxiv.org/pdf/2501.12948")
pdf_stream = BytesIO(response.content)
pdf = pymupdf.open(stream=pdf_stream, filetype="pdf")

Bước 4: Chuyển đổi trang PDF thành ảnh và lưu vào GCS

Bước 5: Tạo embeddings đa phương thức

Bước 6: Ghi dữ liệu vào MongoDB

Bước 7: Tạo chỉ mục tìm kiếm vector

Bước 8: Truy vấn và tải ảnh từ GCS

Bước 9: Triển khai mô hình LLM đa phương thức

Bước 10: Đánh giá chất lượng truy xuất và sinh

Kết Luận

Tham Khảo