Bạn đang chật vật với việc tìm kiếm thông tin hiệu quả? Mệt mỏi vì phải tự tay điều chỉnh từng câu hỏi cho mô hình AI của mình? Hãy quên đi những ngày tháng đó! Với MultiQuery Retriever trong n8n, bạn sẽ tự động hóa toàn bộ quá trình, tiết kiệm thời gian và công sức đáng kể. Hãy tưởng tượng: một công cụ có thể tự động tạo ra nhiều phiên bản câu hỏi khác nhau từ một câu hỏi ban đầu, giúp bạn khai thác thông tin một cách triệt để hơn bao giờ hết. Đó chính là sức mạnh của MultiQuery Retriever. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách tích hợp nó vào n8n và tối ưu hóa quy trình làm việc của bạn, giúp bạn trở thành một bậc thầy về thu thập dữ liệu.
Hiểu MultiQuery Retriever là gì?
Nói một cách đơn giản, MultiQuery Retriever là một node trong n8n giúp tự động tinh chỉnh các câu hỏi (prompt tuning) bằng cách sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo ra nhiều câu hỏi khác nhau từ nhiều góc nhìn khác nhau, dựa trên một câu hỏi đầu vào của người dùng. Thay vì phải tự nghĩ ra nhiều cách đặt câu hỏi khác nhau để tìm ra thông tin mong muốn, bạn chỉ cần nhập một câu hỏi, và MultiQuery Retriever sẽ làm phần còn lại. Thật tuyệt vời phải không?
Hãy tưởng tượng bạn cần tìm hiểu về một sản phẩm mới. Thay vì chỉ hỏi “Sản phẩm này có tốt không?”, bạn có thể sử dụng MultiQuery Retriever để tạo ra nhiều câu hỏi khác nhau như: “Điểm mạnh của sản phẩm này là gì?”, “Những nhược điểm của sản phẩm này là gì?”, “So sánh sản phẩm này với đối thủ cạnh tranh như thế nào?”. Điều này giúp bạn thu thập được thông tin toàn diện hơn, đưa ra quyết định chính xác hơn.
Cài đặt và Sử dụng MultiQuery Retriever trong n8n
Việc tích hợp MultiQuery Retriever vào n8n khá đơn giản. Bạn chỉ cần tìm kiếm và thêm node này vào workflow của mình. Sau đó, bạn cần cấu hình một số tham số quan trọng:
- Query Count: Đây là số lượng các phiên bản câu hỏi khác nhau mà bạn muốn MultiQuery Retriever tạo ra. Số lượng càng lớn, thông tin bạn thu thập được càng toàn diện, nhưng thời gian xử lý cũng sẽ lâu hơn. Hãy cân nhắc kỹ lưỡng để tìm ra con số phù hợp nhất với nhu cầu của bạn.
- LLM Provider: Bạn cần chọn nhà cung cấp LLM mà bạn muốn sử dụng. Có nhiều lựa chọn khác nhau, mỗi lựa chọn có ưu điểm và nhược điểm riêng. Hãy nghiên cứu kỹ để lựa chọn nhà cung cấp phù hợp với dự án của bạn.
- API Key: Bạn cần cung cấp API Key của nhà cung cấp LLM để node có thể hoạt động.
Sau khi cấu hình xong, bạn chỉ cần chạy workflow. MultiQuery Retriever sẽ tự động tạo ra nhiều phiên bản câu hỏi khác nhau và trả về kết quả. Bạn có thể sử dụng kết quả này để tiếp tục xử lý trong các node khác của n8n.
Xử lý kết quả và giải quyết vấn đề về độ phân giải tham số
Một điểm cần lưu ý là việc giải quyết tham số trong các sub-node của MultiQuery Retriever khác với các node khác khi xử lý nhiều mục dữ liệu sử dụng biểu thức. Trong các sub-node, biểu thức luôn được giải quyết cho mục đầu tiên. Điều này có thể gây ra sự khác biệt trong kết quả so với mong đợi. Bạn cần phải hiểu rõ điểm này để tránh những sai sót không đáng có trong quá trình xử lý dữ liệu.
Hầu hết các node, kể cả node gốc, đều nhận bất kỳ số lượng mục nào làm đầu vào, xử lý các mục này và xuất ra kết quả. Tuy nhiên, trong trường hợp của MultiQuery Retriever, việc hiểu rõ cách xử lý tham số trong sub-node là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của kết quả.
Ví dụ thực tế và tài nguyên tham khảo
Để hiểu rõ hơn về cách sử dụng MultiQuery Retriever, bạn có thể tham khảo các ví dụ thực tế như:
- Hỏi đáp về một file PDF bằng AI của David Roberts.
- Tự động hóa phân tích chứng khoán cơ bản bằng AI Crew – Quy trình làm việc hỏi đáp của Derek Cheung.
- Demo AI nâng cao (Trình bày tại buổi gặp mặt AI Developers #14) của Max Tkacz.
Ngoài ra, bạn cũng nên tham khảo thêm tài liệu của n8n và các nguồn thông tin khác để hiểu rõ hơn về các khái niệm liên quan như: completion (kết quả trả về của mô hình như GPT), hallucinations (hiện tượng AI bị ảo giác), vector database (cơ sở dữ liệu vector), và vector store (kho lưu trữ vector).
Kết luận: Tăng tốc quy trình làm việc với MultiQuery Retriever
MultiQuery Retriever là một công cụ mạnh mẽ giúp bạn tự động hóa quá trình thu thập thông tin từ AI. Việc tích hợp nó vào n8n giúp bạn tối ưu hóa quy trình làm việc, tiết kiệm thời gian và công sức. Hãy bắt đầu thử nghiệm ngay hôm nay và trải nghiệm sự khác biệt mà nó mang lại! Đừng quên tham khảo thêm tài liệu của n8n để hiểu rõ hơn về các tính năng và cách sử dụng node này một cách hiệu quả nhất.
