Quản Lý Collections & Chunks Tri Thức
Trong kiến trúc RAG của Pango AI, dữ liệu được tổ chức thành các Collections (Bộ sưu tập chuyên biệt) và được phân tách thành các Chunks (Đoạn ngữ nghĩa nhỏ). Việc quản trị chi tiết từng chunk cho phép kỹ sư AI và quản trị viên kiểm soát chất lượng dữ liệu được nạp vào mô hình và sửa đổi thông tin sai lệch ngay lập tức mà không cần nạp lại toàn bộ tài liệu gốc.
1. Quản Trị Collections
Mỗi Collection đại diện cho một miền tri thức (Domain Knowledge) riêng biệt. Ví dụ:
vus_location_locator: Chuyên trách địa lý, chi nhánh, thông tin liên hệ.vus_course_pricing: Chuyên trách bảng giá, ưu đãi, học phí.vus_business_sop: Chuyên trách quy trình vận hành và kịch bản tư vấn.
Việc phân tách này giúp:
- Tăng tốc truy vấn: Giới hạn không gian tìm kiếm vector trong đúng phạm vi nghiệp vụ liên quan.
- Ngăn chặn xung đột ngữ cảnh: Tránh việc từ khóa "Học phí" bị nhầm lẫn với "Lương nhân viên" trong quy chế nội bộ.
- Phân quyền bảo mật: Chỉ cấp quyền truy cập Collection nhạy cảm cho các Agent hoặc phòng ban có thẩm quyền.
2. Kiểm Tra Chi Tiết Bản Ghi (Record & Chunk Detail)
Khi một tài liệu được nạp vào, hệ thống tự động cắt lát và gán mã định danh vector duy nhất. Quản trị viên có thể xem chi tiết từng chunk thông qua màn hình Record Detail:
Các Thành Phần Hiển Thị Trên Bản Ghi:
- Record Information: Định danh bản ghi (
Record ID), Bộ sưu tập sở hữu (Collection Name), Thứ tự phân đoạn (Chunk Index). - Markdown Document: Nội dung văn bản thô đầy đủ của chunk. Quản trị viên có thể đọc trực tiếp các tiêu đề Markdown, danh sách hoặc bảng biểu để đánh giá mức độ hoàn chỉnh của đoạn trích.
- Metadata Key-Values: Danh sách siêu dữ liệu đi kèm (ví dụ:
code: "HCM_HTP2",province: "Thành phố Hồ Chí Minh",_hash: "e2a88c18"). - Vector Embedding Preview: Biểu diễn vector số thực đa chiều (1536 chiều) đã được mô hình nhúng tính toán và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector.
3. Chỉnh Sửa Trực Tiếp & Tự Động Re-Embedding
Trong thực tế vận hành, khi một số hotline chi nhánh thay đổi, hoặc một ưu đãi học phí được gia hạn, quản trị viên có thể cập nhật nội dung chunk ngay trên giao diện mà không cần gọi API Ingestion:
Quy Trình Cập Nhật & Đánh Chỉ Mục Lại:
- Bấm nút Edit trên bản ghi cần thay đổi.
- Điều chỉnh trực tiếp nội dung văn bản Markdown hoặc sửa đổi các trường Metadata.
- Bấm Save & Re-Index:
- Hệ thống tự động đẩy văn bản mới qua mô hình Embedding để sinh vector 1536 chiều mới.
- Cập nhật chỉ số vector trên PostgreSQL
pgvector/ Milvus trong thời gian thực (< 200ms). - Câu trả lời của Chatbot AI ngay sau đó sẽ tự động phản ánh thông tin vừa được sửa.