Build & Share #3 đem lại cái nhìn toàn diện từ thiết kế kiến trúc đến triển khai thực tế của Retrieval-Augmented Generation (RAG) — kỹ thuật cốt lõi giúp hệ thống AI trả lời chính xác dựa trên nguồn dữ liệu đáng tin cậy.

Các diễn giả Core Team đã dẫn dắt người tham gia qua toàn bộ quy trình xây dựng một hệ thống RAG hoàn chỉnh:

• Embeddings & Không gian Vector: Bản chất biểu diễn dữ liệu phi cấu trúc và cách vận hành của Vector Databases.

• Chiến lược Chunking & Indexing: Phương pháp phân đoạn văn bản, tối ưu hóa token và gắn metadata hiệu quả trước khi lập chỉ mục.

• Giảm thiểu Hallucination: Kỹ thuật xây dựng pipeline truy xuất và đóng khung prompt để kiểm soát độ tin cậy của câu trả lời.

• Live Demo: Thực hành kết nối toàn bộ luồng thành một RAG-based Knowledge Assistant hoàn chỉnh.

• Diễn giả: Tiến Đạt, Ái Quốc & Thái An (Core Team)

-----------------------------------------------------------

[English Summary]

Our Core Team speakers broke down the entire lifecycle of building a reliable, context-grounded AI knowledge engine:

• Embeddings & Vector Spaces: How unstructured enterprise documents are embedded and indexed within Vector Databases.

• Chunking & Indexing Strategies: Best practices for document partitioning, metadata enrichment, and token optimization.

• Mitigating Hallucinations: Structuring retrieval pipelines and prompt constraints to anchor LLM responses strictly to verified sources.

• Hands-on Demo: Live deployment and interactive testing of a functional RAG-based Knowledge Assistant.

• Speakers: Tiến Đạt, Ái Quốc & Thái An (Core Team)