Giải pháp RAGFlow cho doanh nghiệp
Một kiến trúc thống nhất cho mọi bài toán tri thức: tài liệu đi vào theo đường ống kiểm soát được trong hạ tầng của bạn, câu trả lời đi ra kèm nguồn gốc truy vết được. Dưới đây là sơ đồ 6 tầng và ba phương án triển khai.
Kiến trúc
Sáu tầng của một hệ tri thức doanh nghiệp
Dữ liệu đi từ nguồn → đường ống nạp → kho ngữ cảnh → tầng truy xuất → câu trả lời có trích nguồn, tới tay người dùng qua chat/API/agent.
Nguồn dữ liệu
Word, slides, Excel, txt, ảnh, bản scan, dữ liệu cấu trúc, web page — đồng bộ từ Confluence, S3, Notion, Discord, Google Drive.
Ingestion pipeline
Parse sâu theo template (giữ bảng, ảnh, bố cục) → chunk giải thích được → embed. Pipeline orchestrable, chạy trong hạ tầng của bạn.
Kho ngữ cảnh
Chỉ mục hybrid trên Elasticsearch (mặc định) hoặc Infinity hiệu năng cao; tệp gốc nằm trong object storage nội bộ.
Retrieval lai + Rerank
Vector + BM25 + custom scoring, fused re-ranking; tùy chọn GraphRAG và RAPTOR cho câu hỏi xuyên tài liệu.
Trả lời kèm trích nguồn
Mỗi khẳng định traceable về đúng chunk và tài liệu gốc — người dùng bấm được vào nguồn.
Ứng dụng
Chat đa kênh (Feishu, Discord, Telegram, Line…), API/SDK, workflow agent, nhúng vào hệ thống sẵn có.
Chi tiết kỹ thuật
Những khối làm nên chất lượng câu trả lời
Chunking theo template
Không cắt text thô: template nhận biết cấu trúc tài liệu (sách, báo cáo, quy trình, bảng biểu…) giúp chunk đủ ngữ cảnh và có thể giải thích vì sao tách như vậy.
Grounded citation truy vết được
Giao diện trực quan hóa từng chunk; câu trả lời gắn nguồn tham chiếu — nền tảng để kiểm toán từng câu nói của AI.
GraphRAG + RAPTOR
Knowledge graph thực thể–quan hệ kèm PageRank cho câu hỏi "ai liên quan gì đến đâu"; tóm tắt phân cấp đa hạt cho câu hỏi toàn cục.
Agent canvas + MCP + code executor
Thiết kế quy trình RAG kết hợp tools và MCP trên canvas trực quan; thực thi Python/JS trong workflow; có sẵn template ngành.
Model-agnostic
Tự do chọn LLM và embedding: GPT-5 series, DeepSeek v4, Gemini 3 Pro, hay LLM tự host trong mạng nội bộ — đổi model không tốn chi phí chuyển đổi kiến trúc.
Cross-language query
Hỏi tiếng Việt trên kho tài liệu đa ngôn ngữ; hỗ trợ truy vấn xuyên ngôn ngữ cho tài liệu tham chiếu nước ngoài.
Phương án
Ba cách đưa RAGFlow vào doanh nghiệp
Cùng một engine mã nguồn mở Apache-2.0 — khác nhau ở ai vận hành, dữ liệu nằm đâu và hỗ trợ bằng ngôn ngữ nào.
| Tiêu chí | Tự triển khai | Cloud managed (RAGFlow) | BUZ LLC — on-prem / BYOC tại VNKhuyên dùng |
|---|---|---|---|
| Chi phí licence | Miễn phí — Apache-2.0 | Miễn phí mã nguồn mở (bản cloud theo gói của RAGFlow) | Miễn phí — Apache-2.0, chỉ trả phí dịch vụ triển khai |
| Kiểm soát dữ liệu | Toàn phần, tự vận hành | Dữ liệu nằm trên cloud của nhà cung cấp | On-prem / BYOC trong hạ tầng doanh nghiệp — dữ liệu không rời Việt Nam |
| Thời gian lên sóng | Phụ thuộc team nội bộ (hiring, learn, debug) | Nhanh nhất nếu chấp nhận cloud | Có lộ trình + POC trên dữ liệu thật trong vài tuần |
| Hỗ trợ kỹ thuật | Tự phục vụ qua community & docs | Hỗ trợ từ vendor nước ngoài | Hỗ trợ tiếng Việt, giờ Việt Nam, đồng hành dài hạn |
| SLA | Không cam kết | Theo SLA tiêu chuẩn của gói cloud | SLA tuỳ biến theo hợp đồng + dedicated support (doanh nghiệp) |
Ghi chú: bản cloud managed vận hành theo chính sách dữ liệu của nhà cung cấp; với tài liệu nhạy cảm, phương án on-prem/BYOC giữ toàn bộ tài liệu và chỉ mục trong hạ tầng doanh nghiệp. Chúng tôi không công bố bảng giá — chi phí phụ thuộc phạm vi khảo sát thực tế.
Nhận đánh giá phương án phù hợp với hạ tầng của bạn
Gửi cho chúng tôi hiện trạng nguồn dữ liệu và hệ thống hiện có — BUZ LLC sẽ đề xuất phương án triển khai kèm lộ trình.