Những nguồn dữ liệu RAG tốt nhất năm 2026: Xây dựng một quy trình kiến thức mới, tin cậy.

Tóm tắt nhanh:

• Nguồn dữ liệu RAG tốt nhất là nguồn mà có thể được truy xuất, trích dẫn, làm mới và quản lý cho một bộ câu hỏi cụ thể. Quyền hạn quan trọng, nhưng tần suất cập nhật, quyền truy cập, cấu trúc và nguồn gốc cũng không kém phần quan trọng.
• Tài liệu của bên thứ nhất thường tạo thành lõi kiến thức. Tài liệu sản phẩm, chính sách, nội dung hỗ trợ và cơ sở dữ liệu sở hữu cung cấp quyền hạn và quy tắc truy cập rõ ràng nhất.
• Dữ liệu web công cộng và tìm kiếm lấp đầy khoảng trống. Chúng giúp hệ thống truy xuất phát hiện những thay đổi trên thị trường, bằng chứng bên ngoài và tài liệu được công bố mới mà một kho lưu trữ nội bộ không chứa.
• Tính mới là thuộc tính của chuỗi cung ứng. Một trang web hiện tại trở thành bằng chứng RAG lỗi thời khi việc phát hiện, phát hiện thay đổi, tái lập chỉ mục hoặc xử lý xóa bị thiếu.
• Đánh giá phải bắt đầu với những câu hỏi thực tế. Xây dựng một bộ truy vấn đại diện, ghi lại bằng chứng mong đợi và kiểm tra việc truy xuất отдель từ việc tạo câu trả lời.

Các hệ thống RAG không chỉ thất bại bởi vì một mô hình nhúng chọn hàng xóm sai. Chúng cũng thất bại vì nguồn kiến thức không đầy đủ, lỗi thời, bị trùng lặp, phân đoạn kém hoặc không thể trích dẫn.

Bài giấy tờ về tạo ra bằng chứng tăng cường đã tách bộ nhớ tham số của một mô hình khỏi bộ nhớ không tham số bên ngoài. Sự tách biệt đó khiến việc lựa chọn nguồn trở thành một quyết định kiến trúc: bằng chứng được truy xuất có thể thay đổi mà không cần đào tạo lại mô hình, nhưng chỉ khi chuỗi cung ứng tiếp nhận giữ cho bằng chứng đó có thể sử dụng.

Hướng dẫn này phân loại các nguồn dữ liệu RAG theo công việc mà chúng thực hiện. Sau đó, nó chuyển những loại này thành một chuỗi cung ứng liên tục cho việc phát hiện, thu thập, chuẩn hóa, nguồn gốc, tính mới và đánh giá.

Các Nguồn Dữ Liệu RAG Tốt Nhất Nhìn Chung

Danh mục nguồn	Sử dụng tốt nhất	Tính mới điển hình	Điểm mạnh chính	Rủi ro chính
Tài liệu bên thứ nhất	Câu trả lời sản phẩm và chính sách	Được điều chỉnh theo bản phát hành	Quyền hạn tổ chức cao nhất	Các trang cũ có thể vẫn tìm kiếm được
Cơ sở dữ liệu có cấu trúc sở hữu	Tài khoản, hàng tồn kho, hoạt động	Gần thời gian thực đến theo lịch trình	Các trường và bộ lọc chính xác	Quyền hạn có thể bị mất trong quá trình lập chỉ mục
Trang web công cộng	Kiến thức thị trường và bên ngoài	Phụ thuộc vào nguồn	Phạm vi rộng	Biến động bố cục và nội dung
Kết quả tìm kiếm và nguồn phát hiện	Tìm kiếm nguồn mới hoặc đã thay đổi	Thường xuyên	Khám phá nhanh	Kết quả chỉ là mũi tên, không phải bằng chứng cuối cùng
Kiến thức hỗ trợ và dịch vụ	Giải quyết sự cố và ý định của người dùng	Liên tục	Ngôn ngữ vấn đề thực tế	Dữ liệu cá nhân hoặc bí mật
Tài liệu tiêu chuẩn và quy định	Tuân thủ và định nghĩa kỹ thuật	Được điều chỉnh theo sự kiện	Quyền hạn chính	Độ phức tạp về phiên bản và quyền tài phán
Nghiên cứu và bộ dữ liệu có giấy phép	Phân tích lĩnh vực và chỉ số đo	Được xác định theo hợp đồng	Chiều sâu được biên soạn	Hạn chế sử dụng và phân phối
Biên bản đa phương tiện	Đào tạo, họp, trình diễn	Được điều chỉnh theo công bố	Ghi lại kiến thức nói	Lỗi phiên âm và người nói

Bảng trên là bản đồ lựa chọn, không phải xếp hạng phổ quát. Một trợ lý hỗ trợ có thể bắt đầu với nội dung trợ giúp của bên thứ nhất. Một hệ thống nghiên cứu thị trường có thể cần các trang công cộng và phát hiện tìm kiếm. Một trợ lý tuân thủ nên ưu tiên tài liệu pháp lý và tiêu chuẩn chính thay vì chú thích.

Nguồn Dữ Liệu RAG Là Gì?

Nguồn dữ liệu RAG là bất kỳ bề mặt thông tin nào được phép mà có thể được chuyển đổi thành bằng chứng truy xuất cho phản hồi của mô hình. Nguồn có thể là một tài liệu, trang web, hàng cơ sở dữ liệu, phản hồi API, biên bản, hoặc bản ghi sự kiện.

Một nguồn không sẵn sàng cho RAG chỉ vì nó có thể được nhúng. Bằng chứng sẵn sàng sản xuất cần:

• danh tính nguồn ổn định;
• một chủ sở hữu rõ ràng và chính sách truy cập;
• một phương pháp thu thập;
• nội dung và siêu dữ liệu được chuẩn hóa;
• quy tắc tính mới;
• một con đường xóa hoặc thu hồi;
• nguồn gốc có thể sống sót qua việc phân đoạn và truy xuất.

Khuyến nghị W3C PROV-O mô hình hóa các thực thể, hoạt động và tác nhân để các hệ thống có thể mô tả nơi thông tin đến từ đâu và nó đã thay đổi như thế nào. Một chuỗi RAG có thể áp dụng cùng nguyên tắc mà không cần chấp nhận toàn bộ ngữ nghĩa: mỗi phần nên giữ lại nguồn, phiên bản, sự kiện thu thập, biến đổi và chủ sở hữu của nó.

Cách Dữ Liệu RAG Di Chuyển Từ Nguồn Đến Câu Trả Lời

Một con đường tiếp nhận đáng tin cậy có tám ranh giới:

Đăng ký nguồn → khám phá hồ sơ → thu thập nội dung → xác thực → chuẩn hóa → phân đoạn → lập chỉ mục → đánh giá

Mỗi ranh giới tạo ra một tác phẩm mà bước tiếp theo có thể chấp nhận hoặc từ chối.

Ranh giới	Đầu ra yêu cầu	Trạng thái từ chối ví dụ
Đăng ký	Chủ sở hữu, mục đích, lớp truy cập, mục tiêu tính mới	Nguồn chưa được phê duyệt
Khám phá	Định danh hồ sơ chuẩn	URL nằm ngoài phạm vi
Thu thập	Tài liệu hoặc phản hồi có cấu trúc mong đợi	Trang đồng ý hoặc lỗi
Xác thực	Loại đúng, ngôn ngữ và các trường cần thiết	Không có dấu hiệu nội dung
Chuẩn hóa	Nội dung chính cộng với siêu dữ liệu ổn định	Tệp hoặc mã hóa không được hỗ trợ
Phân đoạn	Các khối giữ nguyên ngữ cảnh	Mảnh thiếu danh tính nguồn
Chỉ mục	Hồ sơ có thể tìm kiếm với các bộ lọc	Phiên bản trùng lặp hoặc đã bị thu hồi
Đánh giá	Truy vấn, bằng chứng mong đợi, kết quả truy xuất	Bằng chứng cần thiết không được truy xuất

Thiết kế này giữ cho việc nhập liệu tách biệt với việc khởi động mô hình. Nếu trang sai nhập vào chỉ mục, một lời nhắc mạnh hơn không thể phục hồi nguồn thiếu.

Cách Chúng Tôi Đánh Giá Nguồn Dữ Liệu RAG

Các loại nguồn dưới đây được đánh giá trên tám khía cạnh:

1. Thẩm quyền: Nguồn có thể hỗ trợ cho tuyên bố mà ứng dụng cần thực hiện không?
2. Phạm vi: Nguồn có chứa các thực thể, khoảng thời gian và tình huống mà người dùng quan tâm không?
3. Tính mới: Quy trình có thể phát hiện khi nào nguồn thay đổi hoặc hết hạn không?
4. Cấu trúc: Nội dung có thể được phân tích mà không làm mất bảng, tiêu đề hoặc ý nghĩa trường không?
5. Xuất xứ: Một đoạn được truy xuất có thể chỉ đến nguồn và phiên bản chính xác không?
6. Quyền hạn: Việc thu thập, lưu trữ, truy xuất và hiển thị có được phép cho người dùng dự kiến không?
7. Tính ổn định: Nguồn có tiết lộ các định danh bền vững và hành vi cập nhật có thể dự đoán không?
8. Giá trị đánh giá: Nhóm có thể định nghĩa các câu hỏi mà bằng chứng đúng tồn tại trong nguồn này không?

Các khía cạnh này ngăn cản một lối tắt phổ biến: chọn một nguồn chỉ vì nó dễ nhúng thay vì vì nó có thể trả lời các câu hỏi mục tiêu một cách đáng tin cậy.

1. Tài liệu Đầu tiên: Tốt nhất cho Kiến thức Sản phẩm Ủy quyền

Tài liệu đầu tiên nên là cơ sở cho các câu trả lời về sản phẩm, chính sách, quy trình và cấu hình. Nó có một chủ sở hữu được chỉ định, một con đường phát hành chính thức và một mối quan hệ trực tiếp với chủ đề.

Các bề mặt hữu ích bao gồm hướng dẫn sản phẩm, cơ sở tri thức, ghi chú phát hành, trang chính sách, hướng dẫn triển khai và quy trình nội bộ được chấp thuận. Lưu trữ URL chính thức, phiên bản tài liệu, đường dẫn tiêu đề và ngày hiệu lực với mỗi khối.

Phần khó là kiểm soát vòng đời. Các trang tài liệu thường bảo tồn các trang cũ để tương thích. Một trình thu thập có thể lập chỉ mục cả hướng dẫn hiện tại và một phiên bản lỗi thời trừ khi sổ đăng ký nguồn xác định những nhánh nào đang hoạt động.

Sử dụng tài liệu đầu tiên khi câu trả lời phải phản ánh các cam kết hoặc hành vi được hỗ trợ của tổ chức.

2. Cơ sở dữ liệu Cấu trúc Sở hữu: Tốt nhất cho Các Câu trả lời Hoạt động Chính xác

Cơ sở dữ liệu sở hữu là nguồn mạnh mẽ nhất cho hàng tồn kho, đơn hàng, trạng thái tài khoản, quyền lợi và các sự kiện có cấu trúc khác. Chúng hỗ trợ các bộ lọc chính xác và có thể trả về chỉ các trường cần thiết cho một câu hỏi.

Không biến mỗi hàng thành văn bản đơn giản theo mặc định. Giữ lại các giá trị kiểu, định danh thực thể, dấu thời gian và các trường quyền. Việc truy xuất có thể kết hợp tra cứu có cấu trúc với tìm kiếm ngữ nghĩa khi một câu hỏi cần cả hồ sơ và văn bản giải thích.

Chế độ thất bại chính là mất quyền. Một tài liệu được sao chép vào chỉ mục vector có thể sống lâu hơn quy tắc truy cập trên hàng nguồn của nó. Áp dụng bộ lọc theo người sử dụng, vai trò và mức hồ sơ trước khi bằng chứng đến mô hình.

3. Trang web Công cộng: Tốt nhất cho Phạm vi Bên ngoài

Các trang web công cộng mở rộng RAG ra ngoài kho lưu trữ của tổ chức. Chúng có thể cung cấp thông tin sản phẩm công khai, thông báo thị trường, danh sách công khai, bài viết kỹ thuật và các kiến thức khác được duy trì bên ngoài.

Quá trình thu thập web cần hơn một trạng thái HTTP. Quy trình nên xác nhận danh tính trang, nội dung cần thiết, ngôn ngữ, URL chính thức và chính sách nguồn. Các trang được JavaScript render có thể yêu cầu thực thi trình duyệt trước khi nội dung chính tồn tại.

Tính công khai không loại bỏ nghĩa vụ về bản quyền, quyền riêng tư, hợp đồng hoặc quyền cơ sở dữ liệu. Chỉ đăng ký các nguồn mà dự án có thể thu thập, giữ cho các trường được thiết lập tỷ lệ và giữ lại URL nguồn để xem xét và xóa bỏ.

4. Kết quả Tìm kiếm và Dòng Phát Hiện: Tốt nhất để Tìm Bằng chứng Mới

Kết quả tìm kiếm là một lớp phát hiện hơn là một cơ sở tri thức cuối cùng. Chúng tiết lộ các trang nào tồn tại cho một truy vấn, các nguồn nào đã thay đổi tính khả dụng và nơi một chủ đề mới đang được thảo luận.

Sử dụng tiêu đề kết quả, URL, đoạn trích, khu vực, và bối cảnh thu thập để chọn các nguồn ứng cử. Sau đó, thu thập và xác thực trang cơ sở trước khi lập chỉ mục các tuyên bố của nó. Một đoạn trích có thể bị cắt ngắn, lỗi thời hoặc thiếu bối cảnh thay đổi ý nghĩa của nó.

Scrapeless Deep SerpApi có thể cung cấp tìm kiếm phát hiện có cấu trúc, trong khi Universal Scraping API có thể thu thập các trang công cộng được phép được chọn bởi bước phát hiện đó. Giữ lại hồ sơ tìm kiếm và bằng chứng trang như các đối tượng riêng biệt.

Nhận khóa API của bạn trong kế hoạch miễn phí: app.scrapeless.com

5. Kiến thức hỗ trợ và dịch vụ: Tốt nhất cho câu hỏi của người dùng thực

Các ticket hỗ trợ, trường hợp đã giải quyết, ghi chú dịch vụ và tóm tắt cuộc trò chuyện đã được phê duyệt tiết lộ ngôn ngữ mà người dùng thực sự sử dụng. Chúng hữu ích cho việc khắc phục sự cố, phân loại ý định và độ phủ câu trả lời.

Nguồn này cũng mang gánh nặng quản lý cao nhất trong danh sách. Loại bỏ dữ liệu cá nhân không cần thiết, loại trừ chi tiết tài khoản bí mật, tôn trọng các quy tắc lưu trữ và tách biệt nội dung trợ giúp công cộng khỏi bằng chứng cụ thể của người thuê.

Một mô hình an toàn hơn là quảng bá các giải pháp đã được xác thực vào một bài viết kiến thức được phê duyệt, sau đó lập chỉ mục bài viết đó như là nguồn tái sử dụng. Trường hợp dưới vẫn được kiểm soát truy cập.

6. Tài liệu tiêu chuẩn và quy định: Tốt nhất cho định nghĩa chính

Các tiêu chuẩn, đạo luật, hướng dẫn của cơ quan quản lý và thông số công khai nên hỗ trợ câu hỏi nơi mà từ ngữ và phiên bản quan trọng. Những nguồn này có thẩm quyền hơn so với tóm tắt, nhưng cần có siêu dữ liệu về thẩm quyền và phiên bản chính xác.

Lưu trữ mã phần hoặc mã bài viết cùng với đoạn văn. Không ghép nhiều phiên bản thành một khối không có nhãn. Một truy vấn về quy định hiện tại nên loại bỏ tài liệu đã được thay thế trước khi bắt đầu xếp hạng ngữ nghĩa.

7. Nghiên cứu có giấy phép và tập dữ liệu công cộng: Tốt nhất cho chiều sâu miền được chọn lọc

Nghiên cứu có giấy phép, tập dữ liệu học thuật, và tập dữ liệu công cộng có thể bổ sung thuật ngữ, đo lường, và bằng chứng dài hạn mà các trang web thông thường không cung cấp.

Giấy phép xác định những gì ứng dụng RAG có thể lưu trữ và hiển thị. Một nhóm có thể có quyền đọc một tập dữ liệu mà không có quyền phân phối các đoạn văn thông qua các câu trả lời được tạo ra. Ghi lại phạm vi giấy phép bên cạnh chỉ mục và giữ các bộ sưu tập bị hạn chế tách biệt với bằng chứng công khai.

Đối với các tập dữ liệu định lượng, hãy lấy bản ghi đã gõ và định nghĩa của nó cùng nhau. Một con số không có đơn vị, thời gian, dân số, hoặc phương pháp là bằng chứng yếu.

8. Bản ghi đa phương tiện: Tốt nhất cho kiến thức nói và trình bày

Các bản ghi giúp tìm kiếm các hội thảo trên web, các buổi đào tạo, cuộc họp và các cuộc trình bày. Chúng có thể phục hồi các giải thích chưa bao giờ được chuyển đến tài liệu viết.

Phân đoạn theo người nói và chủ đề thay vì chỉ theo số ký tự cố định. Đính kèm dấu thời gian, danh tính ghi âm, ngôn ngữ và độ tự tin trong việc phiên dịch. Xem xét của con người là phù hợp khi một đoạn sẽ hỗ trợ một câu trả lời có tác động cao.

Đối xử với các ghi âm có người tham gia riêng tư như là nguồn bị hạn chế. Các quy tắc đồng ý và truy cập áp dụng cho bản sao đã được lấy từ văn bản cũng như tệp phương tiện.

Ma trận lựa chọn nguồn RAG bên cạnh nhau

Nếu câu hỏi về…	Bắt đầu với	Thêm khi cần thiết	Tránh như bằng chứng duy nhất
Hành vi sản phẩm được hỗ trợ	Tài liệu chính của bên đầu tiên hiện tại	Ghi chú phát hành, dữ liệu cấu hình sở hữu	Đoạn trích tìm kiếm
Tình trạng hàng tồn kho hoặc tài khoản trực tiếp	Cơ sở dữ liệu hoặc API sở hữu	Tài liệu chính sách	Khối văn bản được lưu trữ
Thay đổi thị trường	Trang công cộng	Khám phá tìm kiếm, nghiên cứu có giấy phép	Tóm tắt nội bộ cũ
Khắc phục sự cố	Kiến thức hỗ trợ đã được phê duyệt	Tài liệu hiện tại, các trường viễn thám	Ticket chéo giữa các người thuê chưa chỉnh sửa
Định nghĩa pháp lý hoặc kỹ thuật	Quy định hoặc tiêu chuẩn chính	Hướng dẫn chính thức	Nhận xét không có tác giả
Nội dung đào tạo	Bản sao đã được phê duyệt	Trang trình bày và tài liệu liên kết	Bản sao không có người nói hoặc thời gian

Xây dựng tính mới vào hồ sơ bằng chứng

Tính mới không phải là một khoảng thời gian toàn cầu duy nhất. Mỗi nguồn cần có hợp đồng cập nhật dựa trên cách nó thay đổi.

Sử dụng tối thiểu bốn trường:

• source_updated_at: khi nhà xuất bản nói rằng nguồn đã thay đổi, khi có sẵn;
• collected_at: khi đường ống thu thập được đại diện này;
• content_hash: liệu nội dung đã được chuẩn hóa có thay đổi;
• valid_until: khi hồ sơ phải được kiểm tra lại cho trường hợp sử dụng này.

Các bộ xác thực HTTP và quy tắc bộ đệm có thể giảm thiểu việc thu thập không cần thiết. Thông số bộ đệm HTTP xác định hành vi tính mới và xác thực cho các phản hồi đã lưu trữ. Một quy trình làm việc RAG có thể sử dụng những tín hiệu đó trong khi vẫn áp dụng một khoảng thời gian hợp lệ cụ thể cho doanh nghiệp.

Xóa bỏ là một phần của tính mới. Khi một nguồn biến mất, quyền được rút lại, hoặc một tài liệu bị thay thế, đánh dấu bằng chứng cũ không đủ điều kiện trước khi loại bỏ nó khỏi kho lưu trữ. Nếu không, một chỉ mục vector có thể tiếp tục trả về một hồ sơ mà chủ sở hữu nguồn không còn coi là hiện tại.

Bảo tồn trích dẫn thông qua việc làm sạch và phân đoạn

Làm sạch nên loại bỏ tiếng ồn định hướng mà không xóa bỏ ý nghĩa của tài liệu. Giữ lại cấu trúc tiêu đề, mối quan hệ bảng, ngữ cảnh danh sách và liên kết xác định chủ đề.

Mỗi khối nên mang:

• URL nguồn chuẩn hoặc khóa bản ghi;
• tiêu đề và đường dẫn tiêu đề;
• chủ sở hữu nguồn và lớp truy cập;
• phiên bản tài liệu và schema;
• bối cảnh thu thập và cập nhật nguồn;
• mã nội dung;
• các định danh khối liền kề khi ngữ cảnh trải qua biên giới.
  Mô hình nên trích dẫn hồ sơ nguồn, không phải một định danh vector nội bộ. Nếu người dùng mở trích dẫn, nó nên dẫn đến bằng chứng hỗ trợ cho câu trả lời.

Đánh Giá Lấy Dữ Liệu Trước Khi Đánh Giá Câu Trả Lời

Đánh giá RAG nên tách biệt khả năng phủ sóng nguồn, việc lấy dữ liệu, lắp ráp ngữ cảnh và tạo ra. Một câu trả lời đúng có thể che giấu một trình lấy dữ liệu yếu, và một câu trả lời lưu loát có thể che giấu bằng chứng thiếu.

Xây dựng một bộ đánh giá từ các câu hỏi đại diện và ghi lại:

• nguồn nào được mong đợi chứa câu trả lời;
• đoạn văn hoặc các lĩnh vực nào cấu thành bằng chứng đủ;
• các bộ lọc truy cập nào áp dụng;
• liệu độ mới có thay đổi câu trả lời mong đợi hay không;
• câu trả lời nào nên bị giữ lại khi thiếu bằng chứng.

Khảo sát về các phương pháp đánh giá RAG tổ chức việc đánh giá qua các thành phần lấy dữ liệu và tạo ra. Sử dụng sự tách biệt đó một cách hoạt động: đo lường xem liệu bằng chứng cần thiết đã nhập vào bộ ứng viên trước khi đánh giá văn bản cuối cùng.

Quản trị áp dụng xuyên suốt quy trình. Cơ sở quản lý rủi ro AI của NIST cung cấp một cấu trúc quản trị, lập bản đồ, đo lường và quản lý có thể bao gồm đăng ký nguồn, quyền hạn, đánh giá và kiểm soát thay đổi.

Cách Scrapeless Phù Hợp Với Lớp Nhập Dữ Liệu RAG

Scrapeless thuộc về trước chỉ mục. Deep SerpApi có thể phát hiện các nguồn công cộng và Universal Scraping API có thể thu thập các trang được phép chọn; ứng dụng vẫn sở hữu việc phê duyệt nguồn, chuẩn hóa, chia nhỏ, nhúng, các bộ lọc truy cập, lưu trữ và đánh giá.

Đường ống dữ liệu web trực tiếp cho các đại lý AI giải thích rõ ràng hơn về ranh giới thu thập. Kiểm tra giá của Scrapeless so với các tài liệu đã được chấp thuận và khả năng làm mới thay vì các URL tìm thấy thô.

Kết Luận: Chất Lượng Nguồn Đặt Mức Trần Lấy Dữ Liệu

Một đường ống RAG không thể lấy bằng chứng mà chương trình nguồn của nó không đăng ký, thu thập, xác thực hoặc làm mới. Bắt đầu với các câu hỏi mà sản phẩm phải trả lời, lập bản đồ mỗi câu hỏi đến một nguồn có thẩm quyền, và giữ bản gốc và quyền hạn đính kèm trong mọi biến đổi.

Sự đa dạng nguồn là hữu ích chỉ khi hợp đồng bằng chứng giữ hiểu biết nhất quán. Xem các trang công cộng, cơ sở dữ liệu, phát hiện tìm kiếm, kiến thức hỗ trợ, nghiên cứu và biên bản như các lớp nguồn khác nhau với các chủ sở hữu và quy tắc độ tươi khác nhau.

---

Sẵn Sàng Xây Dựng Một Đường Ống Kiến Thức RAG Mới Mẻ?

Tham gia các nhà phát triển làm việc trên các hệ thống lấy dữ liệu và dữ liệu web trực tiếp: Discord · Telegram.

Đăng ký tại app.scrapeless.com và bắt đầu với một bộ truy vấn đã được phê duyệt, một bảng đăng ký nguồn và một đường dẫn nhập dữ liệu có thể đo lường.

---

Câu Hỏi Thường Gặp

Hỏi: Những nguồn dữ liệu tốt nhất cho RAG là gì?

Nguồn dữ liệu tốt nhất cho RAG là có thẩm quyền cho các câu hỏi mục tiêu, được phép cho người dùng dự kiến, có thể làm mới với tốc độ cần thiết và có khả năng bảo tồn nguồn gốc qua việc lấy dữ liệu.

Hỏi: Hệ thống RAG nên sử dụng dữ liệu nội bộ hay công cộng?

Một hệ thống RAG nên sử dụng dữ liệu nội bộ cho các sự thật hoạt động thuộc sở hữu và dữ liệu công cộng cho khả năng phủ sóng bên ngoài đã được phê duyệt. Giữ riêng quyền hạn, danh tính và quy tắc độ tươi của chúng.

Hỏi: Kết quả tìm kiếm có phải là nguồn dữ liệu tốt cho RAG không?

Kết quả tìm kiếm hữu ích để phát hiện bằng chứng ứng viên, nhưng quy trình nên thu thập và xác thực trang cơ sở trước khi coi nội dung của nó là kiến thức.

Hỏi: Bao lâu nên làm mới dữ liệu RAG?

Tần suất làm mới nên theo tỷ lệ thay đổi của nguồn và sự dung nạp của ứng dụng với bằng chứng cũ. Quản lý sản phẩm có thể cần kiểm tra thường xuyên, trong khi tiêu chuẩn ổn định có thể sử dụng các bản cập nhật theo sự kiện.

Hỏi: Làm thế nào để ngăn chặn các câu trả lời RAG lỗi thời?

Theo dõi cập nhật nguồn, thời gian thu thập, băm nội dung, thời gian hợp lệ, các bản ghi thay thế và xóa bỏ, sau đó lọc bằng chứng hết hạn trước khi lấy dữ liệu.

Hỏi: Chất lượng nguồn RAG nên được đánh giá như thế nào?

Đánh giá thẩm quyền, khả năng phủ sóng, độ mới, cấu trúc, nguồn gốc, quyền hạn, độ ổn định và liệu các câu hỏi đại diện có lấy được bằng chứng mong đợi hay không.