Từ Random Forest đến hệ thống tìm kiếm tri thức LangChain: Phân tích dữ liệu và ứng dụng thực tiễn LLM

Phần I Thực hành bằng mã nguồn quy trình tải PDF dưới dạng Document theo từng trang, chia nhỏ, vector hóa bằng embedding và lập chỉ mục trong kho lưu trữ vector. Tìm hiểu cấu trúc chuyển câu hỏi thành vector để tìm kiếm độ tương đồng (bao gồm điểm số, vector và MMR), sau đó bọc lại thành Retriever (Runnable) để kết nối với RAG. Tổng hợp các tiêu chí áp dụng thực tế thông qua việc kiểm tra chất lượng tìm kiếm, bảo mật và quản trị (bao gồm prompt injection), cũng như các lỗi thường gặp. Phần II Triển khai bằng R thuật toán Random Forest, vốn khắc phục những hạn chế của cây quyết định, đồng thời học cách diễn giải chính xác kết quả mô hình. Sử dụng dữ liệu hoa iris và dữ liệu biomarker thực tế để rèn luyện khả năng đọc và giải thích các chỉ số cốt lõi như lỗi OOB, độ quan trọng của biến và ma trận nhầm lẫn. Hoàn thiện quy trình làm việc có thể áp dụng ngay vào thực tế, bao gồm tinh chỉnh siêu tham số, kiểm định chéo và phân tích đường cong ROC.