Lần này, chúng tôi đã mở khóa học mới Phát triển dịch vụ LLM thực chiến dành cho nhà phát triển Spring (Phần 1). Dù có thể hơi muộn một chút, khóa học được xây dựng nhằm giúp bạn học những nội dung cần thiết để phát triển ứng dụng LLM bằng Spring framework quen thuộc với các nhà phát triển Java. Rất mong nhận được sự quan tâm của các bạn.
Tại sao tôi tạo ra khóa học này?
Dạo gần đây, những từ khóa như RAG, tìm kiếm vector và tác nhân AI có thể bắt gặp ở khắp nơi, nhưng tài liệu hướng dẫn chuyên sâu ở cấp độ thực tế về việc “tích hợp chúng vào backend Spring Boot như thế nào” lại không nhiều.
Khóa học này đưa nguyên vẹn vào chương trình những vấn đề tôi từng gặp khi gỡ lỗi endpoint đề xuất RAG thực tế — trải nghiệm chất lượng tìm kiếm bị giảm do ý nghĩa bị phá vỡ khi chia nhỏ tài liệu theo đơn vị token, cũng như quá trình chuyển sang chiến lược chia theo đoạn văn để giải quyết vấn đề. Thay vì chỉ đưa ra đoạn mã đúng như trong các tutorial, khóa học sẽ cùng bạn theo dõi quá trình “tại sao không hoạt động → chẩn đoán như thế nào → khắc phục ra sao”.
Khóa học này được khuyến nghị cho những người sau đây:
Các lập trình viên backend đã có kinh nghiệm với Spring Boot nhưng mới bắt đầu phát triển dịch vụ LLM/AI
Các nhà phát triển muốn áp dụng RAG và tìm kiếm vector ở cấp độ dự án thực tế, thay vì chỉ theo các bài hướng dẫn.
Những người thực tế cần tự triển khai các tính năng AI nội bộ (chatbot, tìm kiếm tài liệu, đề xuất, v.v.) dựa trên Spring
Chỉ cần có kinh nghiệm xây dựng REST API bằng Spring Boot là đủ. Không cần có kiến thức nền tảng về AI/LLM.
Bạn sẽ học gì?
1. Nền tảng cốt lõi của Spring AI Cách sử dụng cơ bản ChatClient, đầu ra có cấu trúc (Structured Output), triển khai phản hồi streaming
2. Xây dựng pipeline RAG Tích hợp kho vector, so sánh các chiến lược chia nhỏ tài liệu và xử lý sự cố trong thực tế, cải thiện chất lượng tìm kiếm, thiết kế prompt
3. Mở rộng công cụ và đa phương thức Tích hợp các công cụ bên ngoài bằng MCP (Model Context Protocol), xử lý đầu vào đa phương thức như hình ảnh, tích hợp Dify
4. Ổn định dịch vụ và dự án thực tế Áp dụng các biện pháp bảo vệ, thiết kế dịch vụ đáng tin cậy và thực hiện dự án mini tích hợp những nội dung đã học cho đến nay
Phần phụ lục cũng hướng dẫn cách sử dụng công cụ lập trình AI và Ollama.
Giới thiệu về loạt bài
Sản phẩm ra mắt lần này là Part 1 của toàn bộ series. Trong Part 2 và 3, chúng tôi dự kiến sẽ đề cập đến các kiến trúc chuyên sâu hơn và những trường hợp thực tế; khi toàn bộ series được phát hành, chúng tôi cũng dự định chuẩn bị chương trình giảm giá cho trọn bộ.
📌 Truy cập khóa học: https://inf.run/VVpnV
Nếu có điều gì thắc mắc hoặc câu hỏi liên quan đến giáo trình, hãy thoải mái để lại bình luận. Thông qua Part 1, tôi muốn cùng các bạn thực hiện bước đầu tiên trong việc tích hợp LLM vào dịch vụ Spring của mình.