Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một kiến trúc kết hợp giữa truy xuất thông tin (retrieval) và sinh văn bản (generation). Vì nó là một kiến trúc AI, ngôn ngữ lập trình sử dụng cho RAG không cố định mà phụ thuộc vào môi trường và framework mà bạn sử dụng để triển khai.
Dưới đây là một số ngôn ngữ lập trình và thư viện phổ biến dùng để xây dựng hệ thống RAG:
1. Python
- Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất để phát triển các hệ thống AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bao gồm cả RAG.
- Thư viện và framework phổ biến trong Python:
- Hugging Face Transformers: Hỗ trợ các mô hình transformer như BERT, GPT, T5… rất phổ biến trong việc sử dụng cho thành phần generation của RAG.
- Haystack: Một framework phổ biến để xây dựng hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa và RAG. Nó hỗ trợ tích hợp với các công cụ như Elasticsearch để thực hiện retrieval và các mô hình từ Hugging Face để sinh văn bản.
- ElasticSearch và FAISS: Được sử dụng để thực hiện phần retrieval, cung cấp khả năng tìm kiếm các tài liệu liên quan dựa trên từ khóa hoặc vector embedding.
- PyTorch và TensorFlow: Các framework học sâu hỗ trợ xây dựng và huấn luyện các mô hình AI cho phần generation.
2. JavaScript (Node.js)
- Node.js cũng được sử dụng trong một số ứng dụng của RAG, đặc biệt khi tích hợp với các hệ thống web hoặc backend nhanh.
- Thư viện và framework:
- ElasticSearch: ElasticSearch có API hỗ trợ Node.js, được dùng để thực hiện phần truy xuất (retrieval) trong RAG.
- TensorFlow.js: Dùng để triển khai và thực thi các mô hình AI trên trình duyệt hoặc máy chủ Node.js, có thể hỗ trợ phần generation nếu cần.
3. Java
- Java là ngôn ngữ mạnh mẽ trong lĩnh vực tìm kiếm thông tin và xử lý dữ liệu lớn.
- Thư viện và framework:
- Apache Lucene/Solr: Thường được sử dụng cho việc truy xuất thông tin (retrieval). Các hệ thống tìm kiếm phức tạp và lớn thường dùng Lucene hoặc Solr.
- ElasticSearch: Cũng hỗ trợ rất tốt cho Java để xử lý phần tìm kiếm tài liệu.
4. Go (Golang)
- Go được sử dụng cho những hệ thống yêu cầu hiệu năng cao, đặc biệt là trong backend cho hệ thống tìm kiếm thông tin.
- Thư viện và framework:
- Bleve: Một công cụ tìm kiếm toàn văn (full-text search) được viết bằng Go, có thể được sử dụng cho phần retrieval trong RAG.
- ElasticSearch: Có API hỗ trợ Golang để tích hợp với các hệ thống tìm kiếm.
5. C++
- C++ là ngôn ngữ mạnh mẽ và hiệu quả trong việc xử lý tìm kiếm nhanh và tính toán phức tạp, đặc biệt là khi sử dụng FAISS (Facebook AI Similarity Search) cho vector search.
- Thư viện và framework:
- FAISS: Một thư viện C++ cho tìm kiếm vector tốc độ cao, thường được sử dụng để xử lý phần vector search trong RAG.
6. Rust
- Rust là ngôn ngữ lập trình mới, nổi bật với hiệu suất cao và an toàn bộ nhớ, có thể được sử dụng cho các hệ thống tìm kiếm hoặc xử lý truy xuất thông tin (retrieval).
- Thư viện:
- Tantivy: Một thư viện full-text search hiệu suất cao được viết bằng Rust, có thể sử dụng cho các hệ thống RAG.
7. SQL và các cơ sở dữ liệu tìm kiếm
- SQL: Được sử dụng để lưu trữ và quản lý dữ liệu trong phần retrieval.
- ElasticSearch và FAISS: Ngoài việc được gọi từ các ngôn ngữ như Python hay Java, chúng còn có thể được tích hợp sâu vào cơ sở dữ liệu để truy xuất các tài liệu một cách hiệu quả.
Kết luận
Phần lớn các hệ thống RAG được triển khai bằng Python do hệ sinh thái AI mạnh mẽ của nó. Tuy nhiên, các ngôn ngữ như JavaScript, Java, Go, C++, và Rust cũng có thể được sử dụng tùy thuộc vào yêu cầu của hệ thống, đặc biệt là ở các phần cần hiệu năng cao (retrieval) hoặc tính toán chuyên sâu (generation).
