Đường dẫn nhập là một cơ chế thực hiện một loạt quy trình từ thu thập, chuyển đổi, phân chia, nhúng và lưu trữ để làm cho dữ liệu bên ngoài có thể tìm kiếm được bằng các hệ thống AI như RAG.
Quy trình nhập liệu đề cập đến một nền tảng xử lý lấy dữ liệu phi cấu trúc như tệp PDF, trang web và tài liệu nội bộ, đồng thời chuyển đổi dữ liệu đó thành dạng mà LLM có thể tìm kiếm thông qua các quy trình trích xuất văn bản, làm sạch, phân nhóm, nhúng vectơ hóa và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vectơ. Cấu hình được coi là tiêu chuẩn công nghiệp làm nền tảng cho việc xây dựng RAG. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, mặc dù thiết kế kích thước khối và độ rộng chồng chéo sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của tìm kiếm, nhưng việc nhập lại sẽ được yêu cầu mỗi khi cập nhật tài liệu và nếu không có cơ chế cập nhật khác biệt, chi phí vận hành sẽ dễ dàng tăng lên. Đây là một cạm bẫy thường được nhắc đến trong lĩnh vực này. Phí sử dụng để nhúng API và cơ sở dữ liệu vectơ tăng tỷ lệ thuận với lượng dữ liệu đến, do đó, khi xử lý hàng trăm nghìn tài liệu, người ta chấp nhận rộng rãi rằng chi phí được ước tính trước tiên và các mô hình nhúng cũng như độ chi tiết của khối được xác định dựa trên sự cân bằng giữa chi phí và độ chính xác.