Bạn đang gặp khó khăn với các hạn chế của RAG như truy vấn phức tạp và chỉ tra cứu được một nguồn dữ liệu duy nhất? Sẽ thế nào nếu AI của bạn có thể suy nghĩ, lý luận và xác thực thông tin như một trợ lý nghiên cứu thực thụ? Bài viết này dành cho những người sáng tạo nội dung, người dùng N8N và những người đam mê AI muốn xây dựng một hệ thống Agentic RAG mạnh mẽ. Khám phá cách sử dụng N8N để tự động hóa việc nghiên cứu và lập dàn ý cho blog, tích hợp kiến thức nội bộ của bạn với dữ liệu công khai để tạo ra nội dung cực kỳ chính xác và cụ thể.
Vấn Đề Với RAG Truyền Thống
Chào bạn, Daniel đây. Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một phương pháp tuyệt vời để LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) đưa ra phản hồi dựa trên kiến thức thực tế. Tuy nhiên, nó cũng có những thách thức riêng:
- Nó có thể gặp khó khăn với truy vấn phức tạp đòi hỏi suy luận đa bước.
- Nó thường chỉ truy vấn một nguồn dữ liệu duy nhất tại một thời điểm.
- Chất lượng của kết quả truy xuất đôi khi có thể kém chất lượng hoặc không liên quan.
Những vấn đề này không may có thể dẫn đến chính vấn đề mà RAG muốn giải quyết: hallucinations (hiện tượng AI tự bịa thông tin).
Giới Thiệu Agentic RAG: AI Biết Suy Nghĩ
May mắn thay, các phương pháp mới đang xuất hiện, và một trong những phương pháp thú vị nhất là Agentic RAG. Thay vì chỉ truy xuất và nhồi nhét ngữ cảnh, chúng ta để AI tự suy nghĩ và lý luận.
Một hệ thống Agentic RAG có thể:
- Quyết định nguồn dữ liệu nào là phù hợp nhất cho một truy vấn.
- Phân tách các câu hỏi phức tạp thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý.
- Kích hoạt nhiều lệnh gọi đến các công cụ hoặc nguồn dữ liệu khác nhau.
- Xác thực thông tin được truy xuất ngay lập tức.
- Thử lại với các truy vấn khác nếu kết quả ban đầu không đủ tốt.
Cách nó điều phối quy trình này thực sự ấn tượng.
Xây Dựng Blogger Tác Tử trong N8N (Không Cần Code!)
Hôm nay, tôi sẽ chỉ cho bạn cách tôi tích hợp phương pháp Agentic RAG này vào hệ thống blog của chúng tôi bằng N8N. Mục tiêu? Cung cấp trí thông minh thực sự trong giai đoạn nghiên cứu và lập dàn ý bài viết.
Điều này dẫn đến nội dung:
- Siêu chính xác.
- Dựa trên cơ sở kiến thức và bộ dữ liệu của chính công ty bạn (ngay cả những dữ liệu riêng tư).
Và phần tuyệt nhất? Tất cả đều đạt được mà không cần viết bất kỳ dòng code nào trên N8N. Hãy theo dõi – chúng ta sẽ đề cập đến việc thu thập dữ liệu web với Spider Cloud, nhúng hàng loạt tài liệu Google Drive vào kho vector của Pinecone, và quản lý bài viết bằng giải pháp thay thế mã nguồn mở cho Airtable, NocoDB.
Demo: Agentic RAG Hoạt Động
Hãy xem cách nó hoạt động. Đây là cái nhìn tổng quan về quy trình làm việc của blogger Agentic RAG được xây dựng trong N8N. Chúng tôi đang sử dụng ví dụ về một trang web tin tức địa phương ở Columbus.
Thiết Lập
(Minh họa: Hãy tưởng tượng hình ảnh về quy trình làm việc N8N ở đây)
Phóng to vào, cốt lõi là tác tử RAG của chúng tôi. Tác tử này truy cập:
- Các Bộ Dữ Liệu Được Tuyển Chọn Của Chúng Tôi:
- Công Cụ Nghiên Cứu Công Khai/Chuyên Sâu:
- Perplexity để nghiên cứu chuyên sâu.
- Jina.ai Reader để truy xuất nội dung web.
Bắt Đầu Quy Trình
Chúng tôi bắt đầu trong NocoDB, trung tâm quản lý bài viết của chúng tôi.
Hãy tạo một tác vụ:
- Tiêu đề:
Tôi muốn cập nhật về tiến độ các dự án vốn ở Columbus. - Loại: Bài viết quan điểm
- Giọng văn: (Hướng dẫn cụ thể được cung cấp)
- Độ dài: Trung bình
- Trạng thái: Đặt thành
Ready for Outline
Việc thay đổi trạng thái sẽ kích hoạt quy trình làm việc N8N.
Theo Dõi Tác Tử Suy Nghĩ
Quy trình làm việc ngay lập tức kích hoạt tác tử truy xuất. Đây là cái nhìn thoáng qua về quá trình ra quyết định của nó:
- Phân tích ban đầu: Tác tử nhận thấy chủ đề 'dự án vốn'.
- Ưu tiên Kiến thức Nội bộ: Nó truy vấn bộ dữ liệu NocoDB của chúng tôi đặc biệt về các dự án vốn của Columbus.
- Tìm kiếm Kho Vector: Nó truy cập cơ sở dữ liệu vector Pinecone của chúng tôi nhiều lần, tìm kiếm trong các namespace (không gian tên) liên quan (
gov,policy documents) để lấy kiến thức nội bộ. - Tự Sửa Lỗi & Tinh Chỉnh:
Tác tử ghi nhận rằng nó cần thông tin cụ thể hơn so với thông tin ban đầu truy xuất được. Nó tinh chỉnh lại truy vấn của mình và tìm kiếm lại trong kho vector. Đây chính là sức mạnh của Agentic RAG – xác thực và thích ứng theo thời gian thực!
- Tìm kiếm Web Công Khai: Nó sử dụng Jina.ai Reader để xem liệu có thông tin công khai quan trọng nào bị thiếu trong các bộ dữ liệu nội bộ của chúng tôi hay không.
- Nghiên cứu Chuyên Sâu: Cuối cùng, nó giao nhiệm vụ cho Perplexity tạo một báo cáo toàn diện, đảm bảo bao quát kỹ lưỡng.
Nhìn vào bên trong mô hình trò chuyện N8N cho thấy quá trình suy luận từng bước của tác tử:
Nhật ký Tác tử: "Tôi sẽ giúp bạn tạo dàn ý bài viết về các dự án vốn ở Columbus. Hãy để tôi thu thập thông tin liên quan trước." -> Kích hoạt NocoDB Tool "Bây giờ hãy để tôi tìm kiếm thêm thông tin về các dự án vốn ở Columbus." -> Kích hoạt Pinecone Tool (namespace: gov) Kích hoạt Pinecone Tool (namespace: policy documents) Kích hoạt Pinecone Tool (namespace: gov, truy vấn đã tinh chỉnh) "Hãy để tôi thử tìm kiếm sâu hơn để có thêm thông tin về các dự án vốn của Columbus." -> Kích hoạt Jina.ai Tool "Hãy để tôi lấy một báo cáo toàn diện để hoàn thiện mọi thứ." -> Kích hoạt Perplexity Tool
Kết Quả: Một Dàn Ý Phong Phú
Tác tử biên soạn các phát hiện của mình và lưu một dàn ý chi tiết trở lại NocoDB.
Làm mới NocoDB, chúng ta thấy dàn ý được tạo ra: chứa đầy số liệu thống kê, trích dẫn và thông tin chi tiết được rút ra từ tất cả các nguồn đã được truy vấn.
(Minh họa: Hãy tưởng tượng hình ảnh về dàn ý được tạo ra trong NocoDB ở đây)
Từ Dàn Ý Đến Bài Đăng Đã Xuất Bản (Bức Tranh Lớn Hơn)
Mặc dù bản demo này tập trung vào việc tạo dàn ý bằng Agentic RAG, quy trình làm việc N8N đầy đủ vẫn tiếp tục:
- Liên kết Nội bộ: Truy vấn WordPress để tìm các liên kết nội bộ có liên quan.
- Tạo Phương tiện: Tạo lời nhắc hình ảnh (sử dụng AI) và tìm các video YouTube liên quan.
- Tìm Nguồn Hình Ảnh: Tạo hình ảnh hoặc tìm ảnh stock (Pixabay).
- Viết Bài: Soạn thảo bài viết đầy đủ dựa trên dàn ý phong phú.
- Tải lên WordPress: Tạo bài đăng, tải lên hình ảnh đại diện.
- Quảng bá trên Mạng xã hội: Soạn thảo các bài đăng trên mạng xã hội.
- Cập nhật Cuối cùng: Tải mọi thứ lên NocoDB và cập nhật trạng thái.
Ví Dụ Về Nội Dung Siêu Cụ Thể
Sức mạnh nằm ở việc kết hợp kiến thức nội bộ với nghiên cứu bên ngoài. Dưới đây là các ví dụ:
- 'Cập nhật Tiến độ các Dự án Vốn ở Columbus':
- Nổi bật với hình ảnh tùy chỉnh do AI tạo ra.
- Sử dụng giọng văn 'bài viết quan điểm' được yêu cầu (ví dụ:
