RAG for .NET: ASP.NET 8 + OpenAI + Qdrant (Từ Zero đến Demo)
6 bài viết trong loạt bài này
Giới thiệu về loạt bài
Từ bản demo đến production RAG: ASP.NET 8, Qdrant, OpenAI/Ollama, Tools & Memory; tiếp tục nâng cấp hybrid, rerank, đánh giá prompt và triển khai thực chiến.
Danh sách bài viết
Hiểu về AI, LLM, RAG và Agentic RAG trong 15 phút
Trong vài năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã bùng nổ mạnh mẽ và trở thành tâm điểm của cả thế giới công nghệ. Nhưng đi kèm với nó là hàng loạt khái niệm mới như LLM, RAG, hay Agentic RAG khiến nhiều người mới bắt đầu cảm thấy lúng túng.
Hướng dẫn tạo ứng dụng ASP.NET Core (.NET 8) và chuẩn bị kết nối OpenAI Chat Model để xây dựng RAG AI
Trong bài viết này, chúng ta sẽ bắt đầu một hành trình nhỏ: xây dựng một ứng dụng RAG AI (Retrieval-Augmented Generation).
Trang bị Memory cho RAG bằng Vector Database với Qdrant
Ở phần tiếp theo này, chúng ta sẽ tiến thêm một bước quan trọng: trang bị bộ nhớ (Memory) cho RAG bằng cách sử dụng Vector Database Qdrant.
Tối ưu kết quả trả về từ VectorDB với Scoring và Fingerprint | Xây dựng RAG AI
Đến Phần 3 này, chúng ta sẽ cùng nâng cấp khả năng tìm kiếm và truy vấn dữ liệu từ VectorDB.
Nâng cấp RAG thành Agentic RAG với Dynamic Toolcall | Xây dựng RAG AI
Vậy làm thế nào để nâng cấp RAG thành một hệ thống Agentic RAG thông minh hơn, có khả năng tự động quyết định khi nào và nên gọi tool nào? Câu trả lời chính là Dynamic Toolcall.
Xây dựng giao diện ứng dụng RAG Chat Assistant bằng ReactJS
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi đến một bước quan trọng tiếp theo: xây dựng giao diện ứng dụng RAG Chat Assistant bằng ReactJS.
Khám phá thêm nội dung
Xem thêm các loạt bài hướng dẫn và bài viết khác