Kho tri thức¶

Kho tri thức là tập tài liệu được chia đoạn và tạo embedding, để node Retriever tìm kiếm.

Trước khi bắt đầu¶

• Vai trò admin hoặc editor (resources.manage). Viewer không tạo được kho tri thức.
• Một model embedding. Khi chưa có credential, embedding dùng mock:512, một model offline so khớp theo từ chung, không theo nghĩa.

Tạo kho¶

1. Mở Cài đặt → Kho tri thức, chọn Kho tri thức mới.
2. Đặt tên rồi bấm Tạo. Cài đặt trên thẻ để chọn Model embedding và Khoá embedding (một credential).
3. Tải tài liệu lên nhận .txt, .md và .pdf, mỗi file tối đa 10 MB.
4. Dùng ô Thử tìm kiếm trên thẻ để xem một câu hỏi trả về gì.

Embedding¶

Embedding dùng credential của kho, rồi tới OPENAI_API_KEY, rồi tới bản mock offline cố định (mock:512). Model mặc định của OpenAI là text-embedding-3-small. Với Ollama, model mặc định ở máy là nomic-embed-text (ollama pull nomic-embed-text). Anthropic không có API embedding.

Kiểm tra embedding trên credential cho biết kích thước vector. Mỗi kho lưu dims của nó. Vector khác kích thước sẽ lỗi KB_EMBEDDING_DIMENSION_MISMATCH; lập chỉ mục lại kho để nhận kích thước mới. Sau khi đổi model hoặc khoá trong Cài đặt, bấm Lập chỉ mục lại.

Lưu trữ và tìm kiếm¶

Chỉ chủ kho dùng được kho trong run. Mã lỗi là KB_* trong Mã lỗi.

Dùng trong graph¶

Start → Retriever (query: {{state.message}}, top_k: 4, output: context)
      → LLM (prompt: Trả lời {{state.message}} dựa vào {{state.context | json}})
      → End

Mẫu khởi đầu RAG Q&A có sẵn hình dạng này.