Bài giảng được chuẩn bị rất tốt.
Tuy nhiên, sẽ tuyệt vời hơn nếu nó được kết nối đến cả phần dịch vụ nữa.

dachki

Khóa học này về RAG (Retrieval-Augmented Generation)
👉 Không chỉ dừng lại ở việc giải thích khái niệm
👉 Mà là khóa học tập trung vào thực hành, nơi bạn sẽ trực tiếp xây dựng cấu trúc hoạt động thực tế
👉 Và trải nghiệm quá trình mở rộng, nâng cao hệ thống.

Bắt đầu từ những ví dụ RAG đơn giản,
bạn sẽ học từng bước từ Advanced RAG → Modular RAG → đến RAG dựa trên Agent
để đạt đến cấp độ có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tế.

goodwon5937125

Agentic(Modular) RAG với LangGraph phiên bản 1 từ cơ bản đến nâng cao

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

LangGraph

langgraph

multi-agent

rag시스템구축

This course is a practice-oriented lecture that goes beyond
👉 just explaining the concepts of RAG (Retrieval-Augmented Generation),
👉 to building the actual working architecture yourself,
👉 and experiencing expansion and optimization.

Starting from simple RAG examples, you will learn step-by-step—from Advanced RAG to Modular RAG and Agent-based RAG—at a level that can be immediately applied in the field.

입문

초급

중급이상

챗지피티

ChatGPT

prompt engineering

대규모 언어 모델

Agentic (Modular) RAG with LangGraph Version 1: From Basics to Advanced

Orientation

Naive RAG > Loader

Naive RAG > PDF Loader

Naive RAG > Splitter

Naive RAG > Embedding Models

Naive RAG > VectorDB

Naive RAG > RAG

# Advanced RAG > VectorDB

# Advanced RAG > Retriever

Advanced RAG > RAG

# Advanced RAG > Evaluation

Agentic (Modular) RAG