BukeLy/rag-api

🚀 RAG API: Dịch vụ RAG đa khách hàng doanh nghiệp với phân tích tài liệu đa dạng thức

Hệ thống RAG doanh nghiệp dựa trên LightRAG/RAG-Anything với hỗ trợ đa khách hàng, đa dạng thức tài liệu và tự động lựa chọn parser thông minh.

RAG API là dịch vụ Retrieval-Augmented Generation (RAG) cấp doanh nghiệp kết hợp khả năng phân tích tài liệu mạnh mẽ từ RAG-Anything và công nghệ truy xuất đồ thị tri thức hiệu quả từ LightRAG. Dự án hỗ trợ phân tích đa dạng thức (PDF, Word, hình ảnh...), bao gồm OCR, bảng dữ liệu và công thức toán học, đồng thời tự động chọn parser tối ưu dựa trên điểm số độ phức tạp của tài liệu.

✨ Điểm nổi bật

• Phân lập dữ liệu đa khách hàng: Hoàn toàn cách ly dữ liệu giữa các khách hàng trong môi trường doanh nghiệp
• Phân tích đa dạng thức: Hỗ trợ PDF, Word, Excel, PPT, hình ảnh (PNG/JPG/WebP), TXT, Markdown với OCR và trích xuất bảng/công thức
• Tự động chọn parser: DeepSeek-OCR (API từ xa) + MinerU (cục bộ/từ xa) + Docling (nhanh), lựa chọn qua đánh giá độ phức tạp
• Tăng cường VLM RAG-Anything: Ba chế độ off/selective/full để hiểu biểu đồ sâu hơn
• Lập lịch xử lý hàng loạt: Hỗ trợ tới 100 tệp/lần, hàng đợi bất đồng bộ, theo dõi tiến trình thời gian thực
• Truy xuất đa chế độ: naive/local/global/hybrid/mix, kết hợp đồ thị tri thức để tăng độ chính xác ngữ nghĩa
• Triển khai linh hoạt: Hỗ trợ chế độ sản xuất và phát triển, chuyển đổi một cú nhấn
• Triển khai Docker: Khởi động dịch vụ chỉ trong 3 phút chỉ với một lệnh

💡 Vì sao đáng chú ý

RAG API khác biệt với các giải pháp RAG thông thường ở khả năng tự động lựa chọn parser thông minh dựa trên độ phức tạp tài liệu. Thay vì áp dụng cùng một phương pháp cho tất cả tài liệu, hệ thống sử dụng DeepSeek-OCR cho trường hợp đơn giản (chiếm 80%) và MinerU cho tài liệu đa dạng thức phức tạp. Điều này giúp tối ưu tốc độ xử lý đồng thời đảm bảo chất lượng phân tích.

Kiến trúc đa khách hàng hoàn toàn cách ly giúp doanh nghiệp an toàn triển khai nhiều môi trường khách hàng trên cùng một hệ thống. Kết hợp DragonflyDB, Qdrant và Memgraph, hệ thống cung cấp lưu trữ KV, vector và đồ thị riêng biệt, đảm bảo hiệu năng và khả năng phục hồi nhiệm vụ sau khởi động lại thông qua Redis.

---

#RAG #LightRAG #FastAPI #MultiTenant #TiniX