Nhờ bạn giải thích kỹ nên tôi đã rất dễ hiểu.

kansin885601

Khóa học này bao gồm toàn bộ quy trình thiết kế và triển khai dịch vụ AI tạo sinh tập trung vào LangChain 1.0 và LangGraph thông qua các bài thực hành từng bước.

Vượt xa việc chỉ gọi LLM đơn thuần, bạn sẽ trực tiếp xây dựng kiến trúc hệ thống AI có khả năng vận hành bao gồm kiến trúc dựa trên agent, quản lý trạng thái (State), bộ nhớ, streaming, middleware và Human-in-the-Loop.

Thông qua thực hành với hệ thống RAG dựa trên dữ liệu tài liệu·PDF·web, SQL Agent (Chinook DB), Agent dựa trên tool calling, multi-agent theo mô hình Supervisor, và workflow dựa trên state machine sử dụng LangGraph Graph API, bạn sẽ xây dựng pipeline agent có thể tái sử dụng và áp dụng ngay vào thực tế công việc.

Ngoài ra, thông qua structured output (dựa trên Pydantic), agent middleware (Summarization, HITL, Retry, bảo vệ PII), streaming theo token/bước, bạn sẽ hoàn thiện ứng dụng AI tạo sinh với độ ổn định·khả năng mở rộng·tính kiểm soát đáp ứng yêu cầu của dịch vụ thực tế.

👉 Dành cho những ai muốn hiểu chính xác cấu trúc nội bộ và luồng thực thi của LangChain/LangGraph
👉 Dành cho những ai muốn triển khai RAG·Agent theo cấu trúc dịch vụ thực tế chứ không chỉ là "demo"
👉 Đây là khóa học tối ưu cho những ai cần lộ trình thực tế bao quát từ agent dựa trên trạng thái, tự động hóa SQL·tài liệu, đến orchestration multi-agent.

trimurti

Xây dựng dịch vụ AI sinh tạo sử dụng LangChain phiên bản 1.0

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

YoungJea Oh

입문

초급

중급이상

챗지피티

ChatGPT

prompt engineering

랭체인

LangChain

실습 환경 설정

API Key 생성 및 저장

LangChain 개요

Agent

검색 증강 생성 (RAG, Retrieval Augmented Generation)

Agent 응용

LangGraph