🔍 Giới thiệu RAG trong n8n
🎯 Mục tiêu bài học
Sau bài học này, bạn sẽ:
✅ Hiểu khái niệm RAG (Retrieval-Augmented Generation)
✅ Biết vấn đề của LLM thuần và cách RAG giải quyết
✅ Nắm được kiến trúc RAG pipeline (Indexing + Query)
✅ Biết các RAG nodes có sẵn trong n8n
✅ Hiểu lộ trình và prerequisites của khóa học
RAG (Retrieval-Augmented Generation) cho phép AI trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu riêng của bạn — documents, databases, knowledge bases.
⚠️ Vấn đề của LLM thuần
| Without RAG | With RAG |
|---|---|
| Chỉ biết training data | Truy cập dữ liệu của bạn |
| Knowledge cutoff date | Dữ liệu real-time |
| Hallucination | Grounded in facts |
| Generic answers | Specific, accurate |
Checkpoint
RAG giải quyết những hạn chế nào của LLM thuần? Hãy nêu ít nhất 3 điểm.
🏗️ RAG Architecture
Checkpoint
Mô tả hai phase chính của RAG pipeline (Indexing và Query). Mỗi phase gồm những bước nào?
🤖 RAG trong n8n
n8n cung cấp native nodes cho RAG:
| Node | Chức năng |
|---|---|
| Document Loaders | Load PDF, CSV, web pages |
| Text Splitters | Split documents thành chunks |
| Embeddings | OpenAI, Cohere embeddings |
| Vector Stores | Pinecone, Supabase, Qdrant |
| Retriever | Search và retrieve relevant chunks |
| AI Agent | Combine retrieval + generation |
Checkpoint
Liệt kê các loại nodes trong n8n hỗ trợ RAG và chức năng của mỗi loại.
💡 Use Cases
- Internal Knowledge Base — Trả lời câu hỏi từ company docs
- Customer Support Bot — FAQ automation với context
- Document Q and A — Chat với PDF, contracts
- Code Documentation — Search và explain codebase
- Meeting Notes Search — Tìm thông tin từ meeting transcripts
Checkpoint
Nêu 3 use cases phổ biến nhất của RAG trong enterprise và giải thích tại sao RAG phù hợp.
📋 Khóa học Roadmap
| Module | Nội dung | Lessons |
|---|---|---|
| 1. Foundations | RAG concepts, document processing | 1-3 |
| 2. Vector Stores | Vector DB setup, embeddings, indexing | 4-7 |
| 3. Query Pipeline | Query, context, response generation | 8-10 |
| 4. Production | Chatbot interface, capstone | 11-12 |
Checkpoint
Khóa học này gồm bao nhiêu modules? Mỗi module cover nội dung gì?
⚙️ Prerequisites
- n8n GenAI course — Đã hoàn thành n8n + GenAI Integration
- OpenAI API key — Cho embeddings và LLM
- Vector DB account — Pinecone (free tier) hoặc Supabase
- Sample documents — PDF, text files để test
Checkpoint
Bạn cần chuẩn bị những gì trước khi bắt đầu khóa học RAG trong n8n?
🚀 Bài tiếp theo
RAG Fundamentals → — Tìm hiểu chi tiết về RAG concepts và implementation.