BEST

RAG Master: Từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao (feat. LangChain)

Name: RAG Master: Từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao (feat. LangChain)
Price: 90750 KRW

Khóa học này sẽ đề cập đến các khái niệm cơ bản và phương pháp triển khai hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) sử dụng LangChain. Người tham gia sẽ hiểu các nguyên lý cốt lõi của RAG, và thông qua LangChain, học cách thực hành xây dựng hệ thống cũng như đánh giá hiệu suất.

(4.9) 47 đánh giá

553 học viên

pdstudio

이론 실습 모두

AI검색

RAG

LangChain

LLM

Chatbot

Python

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Xây dựng hệ thống RAG sử dụng LangChain
Tối ưu kỹ thuật tìm kiếm và tạo lập
Phương pháp đánh giá hiệu suất hệ thống RAG
Cú pháp LCEL và cách dùng Runnable của LangChain

Những tiến bộ trong công nghệ AI đã làm tăng khả năng sử dụng của các hệ thống RAG, nhưng quá trình học và triển khai chúng vẫn còn nhiều thách thức. Tôi cũng đã gặp nhiều khó khăn khi mới học RAG, và trải nghiệm đó đã truyền cảm hứng cho tôi lập kế hoạch cho khóa học này.

Khóa học tập trung vào việc xây dựng một hệ thống hoạt động dựa trên các bài tập từng bước. Khóa học không chỉ bao gồm các triển khai cơ bản mà còn cả các kỹ thuật nâng cao để cải thiện chất lượng tìm kiếm và đánh giá hiệu suất, cung cấp kiến thức thực tế có thể áp dụng trực tiếp vào các dự án thực tế.

Thực hành kỹ thuật xử lý dữ liệu và phân đoạn văn bản

Bạn có thể xử lý nhiều định dạng dữ liệu khác nhau (PDF, JSON, Web, v.v.) và tìm hiểu các kỹ thuật phân đoạn văn bản hiệu quả để quản lý dữ liệu quy mô lớn một cách hiệu quả.

Đào tạo thực hành : Thực hành với nhiều trình tải tài liệu khác nhau như PyPDFLoader và CSVLoader, và áp dụng các chiến lược phân đoạn văn bản (phân đoạn đệ quy, sử dụng biểu thức chính quy, phân đoạn ngữ nghĩa).

Môi trường thực hành

Hệ điều hành và Phiên bản (OS): Các bài giảng sẽ được thực hiện dựa trên MacOS (người dùng Linux và Windows cũng có thể thực hành)
Sử dụng môi trường ảo: Khóa học sẽ tiến hành dựa trên Thơ (người dùng conda và venv cũng có thể thực hành)
Các công cụ được sử dụng: VS Code, OpenAI API, v.v. yêu cầu khóa xác thực LLM (có thể áp dụng phí riêng)
Thông số kỹ thuật của PC: Không áp dụng
Phiên bản LangChain: v0.2.16 được áp dụng

Thông tin bài giảng được liên kết

Hệ thống RAG được triển khai với các tác nhân AI (với LangGraph)
Một tác nhân AI thông minh để tạo tìm kiếm tăng cường (RAG) được triển khai bằng LangGraph.
- Thiết kế và triển khai cấu trúc tác nhân AI bằng LangGraph
- Áp dụng các tác nhân AI vào Tạo ra Tăng cường Truy xuất (RAG)
- Mở rộng khả năng của tác nhân AI bằng cách triển khai chức năng gọi công cụ.
- Nắm vững các kiến trúc RAG tác nhân mới nhất, bao gồm RAG thích ứng, RAG tự thân và RAG sửa lỗi.
Liên kết: https://inf.run/hTwjC

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Những người quan tâm đến hệ thống RAG ứng dụng LLM
Những người muốn bắt đầu dự án AI sử dụng LangChain
Muốn học cách đánh giá hiệu suất tìm kiếm và tạo sinh RAG.

Cần biết trước khi bắt đầu?

Python
LangChain Cơ bản cho người mới (Bài giảng)

Xin chào
Đây là

14,001

Học viên

514

Đánh giá

137

Trả lời

4.8

Xếp hạng

Các khóa học

안녕하세요. 저는 파이썬을 활용한 데이터 분석 및 인공지능 서비스 개발 실무를 하고 있습니다. 관심 있는 주제를 찾아서 공부하고 그 내용들을 많은 분들과 공유하기 위해 꾸준하게 책을 집필하고 인공지능 강의를 진행해 오고 있습니다.

[이력]

현) 핀테크 스타트업 CEO

전) 데이콘 CDO

전) 인덕대학교 컴퓨터소프트웨어학과 겸임교수

Kaggle Competitin Expert, 빅데이터 분석기사

[강의]

NCS 등록강사 (인공지능)

SBA 서울경제진흥원 새싹(SeSAC) 캠퍼스 SW 교육 ‘우수 파트너 선정’ (Python을 활용한 AI 모델 개발)

금융보안원, 한국전자정보통신산업진흥회, 한국디스플레이산업협회, 대구디지털산업진흥원 등 강의

서울대, 부산대, 경희대, 한국외대 등 국내 주요 대학 및 국내 기업체 교육 경험

[집필]

파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석(정보문화사) : https://zrr.kr/x1ec
파이썬 딥러닝 머신러닝 입문(정보문화사) : https://zrr.kr/RPaE
파이썬 딥러닝 텐서플로(정보문화사) : https://zrr.kr/PrVN
실무자를 위한 파이썬 Python 100제(정보문화사) : https://zrr.kr/4fyq
랭체인(LangChain) 입문부터 응용까지 (위키독스) : https://wikidocs.net/book/14473

[유튜브] 판다스 스튜디오 : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU

Chương trình giảng dạy

Tất cả

79 bài giảng ∙ (8giờ 42phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Mở đầu

9 bài giảng ∙ (36phút)

1. Giới thiệu khóa học
16:57
2. Giới thiệu khái niệm cơ bản của RAG và LangChain
04:43
3. LangChain cài đặt và cấu hình môi trường (Tổng quan)
06:38
4. Tạo môi trường ảo Anaconda & Cài đặt gói & Khởi chạy VS Code (dành cho người dùng conda)
03:40
5. Poetry tạo môi trường ảo & cài đặt gói & chạy VS Code (người dùng Poetry)
04:09
6. Thiết lập biến môi trường (.env) và Đăng ký khóa xác thực API OpenAI
00:30
7. Tải file thực hành
8. Tải dữ liệu
9. Tải xuống tài liệu bài giảng

Phần 2. Giới thiệu các component RAG chính của LangChain

9 bài giảng ∙ (56phút)

10. Chuẩn bị môi trường thực hành
01:12
11. Trình tải tài liệu (Document Loaders)
06:50
12. Bộ chia văn bản (Text Splitters)
09:47
13. Mô hình Embeddings
09:29
14. Kho lưu trữ Vector (Vector Stores)
08:15
15. Bộ truy xuất (Retrievers)
03:03
16. Mô hình ngôn ngữ (LLMs)
06:47
17. Triển khai pipeline RAG đơn giản
07:25
18. Triển khai giao diện chatbot Gradio
04:11

Phần 3. Ngữ pháp LCEL của LangChain

6 bài giảng ∙ (43phút)

19. Kết nối Prompt + LLM
08:49
20. Kết nối Prompt + LLM + OutputParser (StrOutputParser, JsonOutputParser, PydanticOutputParser)
11:41
21. Hiểu các phương thức Chat Completion (invoke, stream, batch)
03:39
22. Tìm hiểu đối tượng Runnable 1 (RunnableParallel)
05:54
23. Tìm hiểu đối tượng Runnable 2 (RunnablePassthrough, RunnableLambda)
05:39
24. Tạo pipeline RAG sử dụng LCEL (feat. Gradio xuất luồng)
07:58

Phần 4. Xử lý dữ liệu và kỹ thuật nhúng

17 bài giảng ∙ (1giờ 47phút)

Phần 5. Ứng dụng bộ tìm kiếm kho véc-tơ và đánh giá hiệu suất tìm kiếm

15 bài giảng ∙ (2giờ 25phút)

Phần 6. Hiểu và vận dụng các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao

13 bài giảng ∙ (1giờ 8phút)

Phần 7. Tạo và đánh giá phản hồi LLM

10 bài giảng ∙ (1giờ 4phút)

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

47 đánh giá

4.9

47 đánh giá

hanjin1.choi
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia
박지웅
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
61% đã tham gia
서성호
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
다소 난이도 있는 강의이지만 상세한 예제를 이용해 이해하기 쉬운 교육이었습니다.
- 판다스 스튜디오
  Giảng viên
  정말 감사합니다! 😊 더 좋은 강의를 준비해서 뵙겠습니다! 🌟
박진영
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia
정윤구
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia

Ưu đãi có thời hạn, kết thúc sau 6 ngày ngày

90.750 ₫

25%

2.539.081 ₫

Khóa học khác của pdstudio

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)

판다스 스튜디오

Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템: 단순 벡터 검색을 넘어 데이터 관계까지 활용하는 차세대 검색 기술 그래프 데이터베이스의 힘으로 RAG 성능 극대화하기!

초급

RAG, LangChain, neo4j

graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)

판다스 스튜디오

AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)

판다스 스튜디오

랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트! 이론부터 실전까지, 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 핸즈온 튜토리얼입니다.

초급

AI Agent, LangGraph, RAG

AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)

판다스 스튜디오

LLM 데이터 분석 - 웹 크롤링부터 추천 시스템까지

판다스 스튜디오

초급자를 위한 쉬운 설명과 다양한 실습 프로젝트 중심으로 구성된 강의입니다. 웹 크롤링과 LangChain 도구로 데이터를 수집하고, LLM 활용하여 요약, 추출, 감성 분석, 추천 시스템을 다룹니다.

초급

LLM, LangChain, 웹 크롤링

LLM 데이터 분석 - 웹 크롤링부터 추천 시스템까지

판다스 스튜디오

프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용

판다스 스튜디오

파이썬 기본 문법과 라이브러리를 활용해서 나만의 AI 챗봇을 직접 만들어 보세요. PDF 문서 기반의 RAG 등 5개의 프로젝트를 단계별로 수행하고, 웹 서비스로 배포하는 과정을 학습합니다.

초급

RAG, LangChain, LLM

프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용

판다스 스튜디오

입문자를 위한 LangChain 기초

판다스 스튜디오

파이썬을 활용하여 랭체인(LangChain)의 기본 개념과 사용법을 학습합니다. 구글 코랩(colab) 환경에서 실습 위주로 진행하고, 실습자료는 깃헙(Github)을 통해서 제공합니다.

초급

LangChain, LLM, openAI API

입문자를 위한 LangChain 기초

판다스 스튜디오

입문자를 위한 Python 기초

판다스 스튜디오

비전공 입문자를 위한 파이썬 기초 강의입니다. 실습자료는 깃헙(Github)을 통해서 제공합니다.

입문

Python

입문자를 위한 Python 기초

판다스 스튜디오

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)

판다스 스튜디오

랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트! 이론부터 실전까지, 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 핸즈온 튜토리얼입니다.

초급

AI Agent, LangGraph, RAG

AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)

판다스 스튜디오

LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)

강병진

대기업 AI Agent 담당자의 노하우를 가득 담은 LangGraph. 현업에서 얻어맞으면서 습득한 지식을 전달드립니다

초급

프롬프트엔지니어링, LLM, AI Agent

LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)

강병진

[LLM 101] LLM 초보를 위한 Llama SFT 강의 (feat. ChatApp Poc)

꿈꾸는범블비

LLM을 위해 필요한 기초지식부터 실전에서 쓰일법한 팁까지 핵심적인 내용위주로 빠르게 현직자가 전달합니다!

초급

NLP, ChatGPT, LLM

[LLM 101] LLM 초보를 위한 Llama SFT 강의 (feat. ChatApp Poc)

꿈꾸는범블비

[왕초보] [누적 5,000명+] Python 프로그래밍 기초 완성 로드맵

Selena

현업 데이터사이언티스트에게 배우는 파이썬 프로그래밍 기초 실습 강의! 누적 수강생 5,000명 이상이 선택한 이 강의에서는, Selena와 함께 파이썬의 기초부터 실습까지 단계별로 완성할 수 있습니다. 생성형 AI와 LLM 시대를 살아가는 지금, 반드시 익혀야 할 필수 언어는 바로 파이썬입니다. 수강생들의 높은 만족도를 바탕으로 강의 평점 5점 만점 중 5점을 받은 검증된 강의이며, 수강 시 언제든지 질문하고 소통할 수 있는 무제한 Q&A 오픈채팅방도 제공됩니다.

입문

Python, 머신러닝, 빅데이터

[왕초보] [누적 5,000명+] Python 프로그래밍 기초 완성 로드맵

Selena

FEEL THE AGI: LLM과 AI Agent

Feel The AGI

ChatGPT와 같은 AI의 근본이 되는 기술 LLM 과 Agent. LLM은 현 시점에 AGI에 가장 가까이 다가간 기술입니다. 이 강의에서는 일반인의 시선으로 LLM 과 Agent 기술에 대해 알아봅니다.

입문

인공지능(AI), LLM, AI Agent

FEEL THE AGI: LLM과 AI Agent

Feel The AGI

Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기

Sionic AI

Spring AI로 AI를 다루는 가장 쉬운 방법을 배워봅니다. RAG 챗봇을 만들어보면서 Spring AI를 배워봅시다.

입문

Spring AI, LLM, RAG

Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기

Sionic AI

chatGPT를 활용한 실무 활용 ALL-IN ONE 패키지

코멘토

생성형AI의 기초 활용법 부터 자동화 및 실무용 맞춤형 AI 챗봇 제작까지 모든 과정을 한번에 학습할 수 있습니다.

중급이상

챗봇, 인공지능(AI), ChatGPT

chatGPT를 활용한 실무 활용 ALL-IN ONE 패키지

코멘토

코딩 없이 AI 앱 만들기: Dify 노코드 완전 정복

멀티코어

코딩 없이 나만의 AI 서비스를 만들고 싶다면, 이 강의가 완벽한 해결책입니다. Dify 노코드 플랫폼을 활용해 아이디어만으로도 완성도 높은 AI 앱을 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 실전 프로젝트 중심으로 구성되어, AI 입문자와 직장인 누구나 실무 역량을 키울 수 있습니다.

입문

프롬프트엔지니어링, LLM, RAG

코딩 없이 AI 앱 만들기: Dify 노코드 완전 정복

멀티코어

진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.

데이비드최

현업에서 진짜 쓰이는 OCR 기술, 제대로 배워보고 싶다면 이 강의 하나로 끝! 비정형 문서와 복잡한 레이아웃에서도 98% 이상의 정확도를 목표로, 최신 SOTA 모델과 실전 노하우를 바탕으로 기업 수준의 OCR 프로젝트를 함께 만들어갑니다.

초급

Python, 인공지능(AI), openai

진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.

데이비드최

[Sionic MCP 시리즈 1] Model Context Protocol 을 이용하여 IntelliJ 와 코딩해보자!

Sionic AI

Model Context Protocol (MCP) 를 이용하여 IntelliJ와 연동하여 빠르게 개발할 수 있는 방법에 대해 핸즈온 하는 튜토리얼입니다.

입문

IntelliJ IDEA, LLM, 인공지능(AI)

[Sionic MCP 시리즈 1] Model Context Protocol 을 이용하여 IntelliJ 와 코딩해보자!

Sionic AI

CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기

아리가람

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만들어 봅니다.

중급이상

인공지능(AI), LLM, AI Agent

CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기

아리가람

코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드

남박사

요즘도 직접 코딩하시나요? 이젠 바이브 코딩도 귀찮은 시대! 코딩 없이 n8n으로 AI 자동화 전문가가 되어보세요. 실무에 바로 적용 가능한 자동화 워크플로우 설계 가이드 업무 효율을 극대화하는 실전 중심의 자동화 전략. n8n으로 직관적인 워크플로우를 구축하며, 업무 혁신을 경험해보세요

입문

n8n, 인공지능(AI), RAG

코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드

남박사

원고 생성기 프로그램 개발 강의 (Chatgpt api)

김지유

Gold Rush 시대에는 금을 직접 캐는 것보단 금 캐는 도구를 파는게 더 부자가 되기 쉽다고 하네요. ChatGPT 대항해 시대에 프로그램 판매해보시는건 어떤가요?

초급

ChatGPT, AIPRM, REST API

원고 생성기 프로그램 개발 강의 (Chatgpt api)

김지유

Spring WebFlux + LLM 실전 구현

John H

Spring WebFlux로 여러 기능을 만듭니다. 이 강의를 통해 WebFlux의 필수 개념과 실전 구현을 익힐 수 있습니다.

초급

Java, Spring, webflux

Spring WebFlux + LLM 실전 구현

John H

AI 댓글 자동화 프로그램 개발 강의 (네이버 블로그)

김지유

Chatgpt가 내 이웃이 쓴 글을 읽고 댓글을 달아주는 프로그램 마케팅 자동화, 이웃 관리 프로그램 개발 강의

초급

Python, 네이버 키워드 검색, 블로그

AI 댓글 자동화 프로그램 개발 강의 (네이버 블로그)

김지유

챗GPT와 파이썬으로 유튜브 AI 직원 만들기

SungYong Lee

GPT API를 활용한 프로그램을 만들고, 이미지 생성과 동영상 생성까지!

초급

ChatGPT, gpt, Python

챗GPT와 파이썬으로 유튜브 AI 직원 만들기

SungYong Lee

RAG Master: Từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao (feat. LangChain)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Từ việc triển khai RAG đến đánh giá hiệu suất
Phát triển AI thực tế trong 9 giờ

Điểm bài giảng 💫

Xây dựng nền tảng cho việc triển khai RAG

Cải thiện khả năng triển khai RAG bằng các mô-đun và kỹ thuật mới nhất

10 Đánh giá hiệu suất để cải thiện RAG

Giải thích dễ hiểu và rõ ràng được chứng minh bằng nhiều đánh giá

Tìm hiểu về những điều này

Hiểu các khái niệm cơ bản về RAG và LangChain

Thực hành kỹ thuật xử lý dữ liệu và phân đoạn văn bản

Sử dụng mô hình nhúng và lưu trữ vector

Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất tìm kiếm RAG

Tạo và đánh giá câu trả lời bằng LLM

Triển khai chatbot dựa trên RAG bằng Gradio

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học

Môi trường thực hành

Tài liệu học tập

Kiến thức và biện pháp phòng ngừa của người chơi

Thông tin bài giảng được liên kết

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của pdstudio

Khóa học tương tự

RAG Master: Từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao (feat. LangChain)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Từ việc triển khai RAG đến đánh giá hiệu suất Phát triển AI thực tế trong 9 giờ

Điểm bài giảng 💫

Xây dựng nền tảng cho việc triển khai RAG

Cải thiện khả năng triển khai RAG bằng các mô-đun và kỹ thuật mới nhất

10 Đánh giá hiệu suất để cải thiện RAG

Giải thích dễ hiểu và rõ ràng được chứng minh bằng nhiều đánh giá

Tìm hiểu về những điều này

Hiểu các khái niệm cơ bản về RAG và LangChain

Thực hành kỹ thuật xử lý dữ liệu và phân đoạn văn bản

Sử dụng mô hình nhúng và lưu trữ vector

Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất tìm kiếm RAG

Tạo và đánh giá câu trả lời bằng LLM

Triển khai chatbot dựa trên RAG bằng Gradio

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học

Môi trường thực hành

Tài liệu học tập

Kiến thức và biện pháp phòng ngừa của người chơi

Thông tin bài giảng được liên kết

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của pdstudio

Khóa học tương tự

Từ việc triển khai RAG đến đánh giá hiệu suất
Phát triển AI thực tế trong 9 giờ

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là