Tạo chatbot thông minh cho website với RAG: Từ A đến Z cho người mới bắt đầu

Bạn muốn chatbot của mình trả lời chính xác từ tài liệu công ty thay vì “chém gió”? Hãy làm quen với RAG và chunking – bộ đôi quyền năng đang định nghĩa lại cách xây chatbot AI hiện đại!

1. RAG là gì và vì sao lại “hot”?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) là một kỹ thuật giúp chatbot không chỉ “hỏi gì biết nấy” mà còn tìm và trích xuất thông tin từ nguồn dữ liệu thật, như tài liệu nội bộ công ty, file PDF, SOP…

Cụ thể:

Retrieval: Truy xuất những đoạn tài liệu liên quan đến câu hỏi người dùng.
Generation: Tạo câu trả lời mượt mà dựa trên những thông tin đã tìm thấy.

Vì sao nên dùng RAG?

✅ Giảm “ảo giác” AI (trả lời bịa)
✅ Kết nối được với tài liệu riêng tư
✅ Luôn cập nhật dữ liệu mới
✅ Giải thích có nguồn gốc, đáng tin cậy

2. Chunking – Bí mật giúp RAG hoạt động hiệu quả

Chunking là quá trình chia nhỏ tài liệu dài thành những đoạn hợp lý (chunks) để AI dễ xử lý. Đây là bước tiền xử lý bắt buộc nếu bạn muốn RAG hoạt động chính xác.

Vì sao cần chunking?

Tìm đúng phần tài liệu thay vì đọc cả file dài
Tăng tốc độ truy vấn
Tiết kiệm chi phí embedding
Giảm nhiễu, tăng độ chính xác

Ví dụ:

📄 Tài liệu: Chính sách nghỉ phép
✂ Chunk 1: “Nhân viên được nghỉ 12 ngày có lương mỗi năm”
✂ Chunk 2: “Phải báo trước 3 ngày, trừ khi khẩn cấp”

3. Quy trình hoạt động của RAG + Chunking trong n8n

Bạn có thể triển khai ngay với workflow n8n + Gemini AI + Pinecone như sau:

🧩 Giai đoạn 1: Tiền xử lý tài liệu

Trigger khi có file mới trong Google Drive (PDF, DOCX…)
Chunking tài liệu bằng Recursive Character Text Splitter
- chunk_size = 1000, chunk_overlap = 100
Embeddings từng chunk bằng Google Gemini
Lưu vectors vào Pinecone (vector database)

🧑‍💻 Giai đoạn 2: Khi có người dùng đặt câu hỏi

Câu hỏi → Embedding vector
Tìm các chunk liên quan nhất
Dùng Google Gemini tạo ra câu trả lời có ngữ cảnh rõ ràng

🧠 Giai đoạn 3: Phản hồi thông minh

Chatbot sẽ trả lời dựa trên tài liệu công ty, không cần huấn luyện thêm.
Có thể tích hợp trực tiếp vào Live Chat trên website như ảnh bạn cung cấp.

4. Ví dụ minh họa thực tế

Người dùng hỏi: “Tôi có thể nghỉ phép khẩn cấp mà không báo trước không?”
Chatbot RAG trả lời:

“Bạn có thể thông báo vào ngày nghỉ trong trường hợp khẩn cấp, nhưng cần có xác nhận của quản lý trực tiếp.”

5. Những node chính trong n8n workflow

Thành phần	Vai trò chính
Google Drive Trigger	Theo dõi và tải file mới
Recursive Text Splitter	Chunking tài liệu thành đoạn nhỏ
Google Gemini Embedding	Biến chunk thành vector
Pinecone Vector Store	Lưu trữ và truy xuất vector
Gemini Chat Model	Tạo câu trả lời dựa trên chunk
AI Agent + Tool	Truy xuất dữ liệu chính xác từ “company-files”

6. Những lưu ý quan trọng

Kích thước chunk tối ưu: 300–500 tokens (hoặc ~100–150 từ)

Đảm bảo có overlap 10–20% để không mất ngữ cảnh giữa các đoạn

Với chatbot tài liệu nội bộ, không cần fine-tune model

7. Tổng kết

Nếu bạn muốn xây dựng chatbot AI không “nói cho vui” mà thực sự truy xuất thông tin nội bộ đáng tin cậy, RAG và chunking chính là vũ khí bí mật.

Kết hợp cùng n8n + Google Gemini + Pinecone, bạn hoàn toàn có thể triển khai RAG chatbot cho doanh nghiệp hoặc website cá nhân mà không cần code phức tạp.

Link video: https://youtu.be/I-oWeNfGNgg

Tài liệu trong video:

Workflow + Slide: https://drive.google.com/drive/folders/1ohizwc1iWJcP2V48YOojhSQE6II5L5ev?usp=drive_link