Nền tảng cơ bản về LangChain hoàn thành trong một giờ

Xin chào! Như đã thông báo cùng với tin tức xuất bản cuốn sách đầu tay lần trước, khóa học chuyên sâu về 'Đánh giá (Evaluation) AI Agent' cuối cùng đã chính thức mở đăng ký!🎉

Như tôi đã đề cập trong tin nhắn trước đó, nếu cuốn sách đã giúp bạn củng cố "nền tảng lý thuyết và các nguyên tắc cốt lõi" về đánh giá, thì khóa học lần này là một hướng dẫn thực hành và ứng dụng hoàn hảo về việc làm thế nào để tự động hóa và xây dựng chúng thành một hệ thống trong môi trường thực tế.

Như bạn có thể thấy trong mục lục đính kèm, khóa học này chứa đựng đầy đủ các nội dung cốt lõi để quản lý các agent bằng các chỉ số khách quan, thay vì chỉ dừng lại ở các thử nghiệm chủ quan.

📌 Nội dung chính của bài giảng

• Tất cả về xây dựng Golden Dataset: Kỹ thuật tạo tập dữ liệu đánh giá hiệu quả sử dụng thư viện RAGAS, LangSmith, Custom Agent và Claude Code Agent Skill

• Thực hành đánh giá (Evaluation) đa chiều: Từ đánh giá e2e để xem xét độ chính xác của câu trả lời cuối cùng, đến đánh giá thành phần (Component Evaluation) để kiểm chứng xem tài liệu có được truy xuất tốt hay không và các công cụ có được sử dụng đúng trình tự (Trajectory) hay không.

• Áp dụng các khung và chỉ số đánh giá nâng cao: Các chỉ số đánh giá Agent do Anthropic đề xuất, cùng với phương pháp đo lường tiềm năng (pass@k) và tính nhất quán (pass^k) của AI

• Phương án xây dựng hệ thống đánh giá bền vững

Không chỉ dừng lại ở việc 'triển khai' Agent, đây sẽ là người hướng dẫn chắc chắn nhất cho những ai muốn 'chứng minh' và tối ưu hóa bằng dữ liệu câu hỏi: "Liệu AI của tôi có luôn hoạt động đúng không?" ở cấp độ production. Nếu bạn đã xây dựng nền tảng vững chắc qua sách, hãy trực tiếp trải nghiệm 'sự hoàn thiện của đánh giá' thông qua khóa học thực hành tiếp nối này!

Đang có chương trình giảm giá Early Bird 30% nhân dịp ra mắt, hãy trải nghiệm ngay 'sự hoàn thiện của đánh giá' dựa trên nền tảng lý thuyết vững chắc mà bạn đã tích lũy từ cuốn sách!

https://inf.run/k5fDe

Tôi xin thông báo tin vui đến các học viên đã cùng tôi suy ngẫm và phát triển thông qua khóa học xây dựng AI Agent. Cuốn sách đầu tiên của tôi, tổng hợp những nội dung chuyên sâu chưa được chia sẻ hết trong khóa học cùng với những điểm cốt lõi trong thực tế, cuối cùng đã được xuất bản. Cuốn sách này tập trung vào việc giải đáp những câu hỏi được đặt ra nhiều nhất tại lớp học cũng như những băn khoăn thực tiễn trong công việc.

Như tôi luôn nhấn mạnh trong các buổi giảng dạy, cốt lõi của dịch vụ agent không chỉ đơn thuần là 'triển khai' các tính năng mà là 'chứng minh' hiệu suất của chúng.

Trong quá trình viết sách, tôi đã trải qua những thay đổi công nghệ nhanh chóng như việc EXAONE 3.0 được cập nhật lên 3.5 và môi trường hỗ trợ Ollama thay đổi, và một lần nữa tôi đã khẳng định được rằng: điều quan trọng không phải là 'xu hướng' mà là 'nền tảng'. Vì vậy, trong chương cuối của cuốn sách này, tôi đã tập trung đưa vào phần [Đánh giá (Evaluation)] mà tôi cho là quan trọng nhất.

Cuốn sách này sẽ là một người dẫn đường tuyệt vời cho những ai muốn quản lý hiệu suất của agent bằng các chỉ số khách quan chứ không phải cảm nhận chủ quan.

Tôi đã tập trung trình bày trong sách. Cuốn sách này sẽ là một người dẫn đường xuất sắc cho những ai muốn quản lý hiệu suất của agent bằng các chỉ số khách quan, chứ không phải cảm nhận chủ quan.

🎓 Thông báo 'Bước tiếp theo' dành cho các học viên của khóa học

Trong cuốn sách, chúng tôi đã đề cập vững chắc đến nền tảng lý thuyết và các nguyên tắc cốt lõi về đánh giá. Tuy nhiên, bạn có thể còn khao khát tìm hiểu cách tự động hóa và vận hành điều này trong thực tế. Vì vậy, chúng tôi đang chuẩn bị riêng một khóa học với nội dung chuyên sâu như sau.

• LangSmith để thiết lập chính sách đánh giá

• Cách viết và tối ưu hóa Evaluator trong môi trường production

• Quy trình cải thiện ứng dụng LLM bền vững

Tôi khuyên bạn nên trang bị nền tảng lý thuyết vững chắc qua cuốn sách này, sau đó trải nghiệm 'sự hoàn thiện của đánh giá' thông qua các bài giảng thực hành tiếp theo.

Hiện đang mở bán đặt trước tại các nhà sách dưới đây.

• [Kyobo Book Centre]: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000218961185

• [Aladin]: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=383332045

• [Yes24]: https://www.yes24.com/product/goods/172726927

Xin chào, tôi là Kang Byung Jin.

Xin chào, gần đây tôi đã có cơ hội tốt để tham gia 'Ace Report' của And Studio và chia sẻ câu chuyện sự nghiệp của mình.

Tôi đang đứng trước một khởi đầu mới, nhưng thay vì video này đề cập đến bí quyết chuyển việc vào các công ty công nghệ lớn, nó đã trở thành một dịp để tôi bình tĩnh chia sẻ những suy nghĩ mà tôi đã trăn trở và trải nghiệm trong suốt thời gian làm việc.

Nhìn lại, sự nghiệp của tôi có lẻ gần với thất bại hơn là thành công. Có những trải nghiệm khởi nghiệp và đóng cửa không được ghi lại trên LinkedIn, những khoảnh khắc trượt việc nhiều hơn rất nhiều so với được nhận. Nhưng tôi nghĩ chính nhờ những bài học và kinh nghiệm thu được trong quá trình đó mà có được tôi ngày hôm nay.

Tiêu đề 'Người làm việc giỏi' có thể hơi ngại ngùng một chút, nhưng tôi hy vọng câu chuyện của mình về việc không ngừng thử thách và học hỏi trong quá trình đó sẽ có thể chạm đến những người đang có những băn khoăn tương tự, dù chỉ một chút.

Dành thời gian xem và chia sẻ suy nghĩ về video sẽ là động lực lớn cho tôi.

https://youtu.be/UR9PL1Jz-qs?si=nYUszHC3GrU21K-Q

Cảm ơn tất cả các học viên đã tham gia khóa học, và trong quá trình học tập nếu có những phần giải thích chưa đầy đủ, những phần khó hiểu, cũng như những khó khăn mà các bạn gặp phải khi áp dụng vào công việc thực tế, hãy đăng câu hỏi lên và tôi sẽ trả lời nhanh nhất có thể.

Cảm ơn bạn

Kang Byung Jin gửi

Xin chào, tôi là Kang Byung Jin.
Trước tiên, tôi xin chân thành cảm ơn tất cả các học viên đã tham gia khóa học của tôi và luôn gửi những phản hồi tích cực cùng sự cổ vũ.
Nhờ có các bạn mà tôi có thể tiếp tục duy trì việc giảng dạy và các hoạt động liên quan đến AI. 🙏

Ngày mai, thứ Tư, 13 tháng 8 năm 2025 lúc 9 giờ tối, tôi sẽ tham gia Teddynote Live để
thảo luận về chủ đề "AI nên được sử dụng khi nào và như thế nào trong công ty?"

Trong buổi live này

• Các trường hợp ứng dụng thực tế AI/LLM trong công việc dựa trên kinh nghiệm thực tế

• Những cân nhắc và mẹo khi áp dụng AI vào công việc

• Giải đáp thắc mắc qua Q&A thời gian thực

và những điều khác một cách thành thật với các bạn.

📅Lịch phát sóng: Thứ Tư, 13 tháng 8 năm 2025, 9 giờ tối
📍Cách tham gia: Live trên kênh YouTube TeddyNote: https://www.youtube.com/live/tqOkjsVzoSo

Tôi rất mong chờ được giao tiếp trực tiếp với những người mà trước đây tôi chỉ gặp qua các bài giảng.
Hy vọng đây sẽ là thời gian để chúng ta cùng chia sẻ những thắc mắc, băn khoăn và ý tưởng của các bạn.

Rất mong nhận được sự quan tâm và tham gia của mọi người,
hẹn gặp các bạn trong buổi live!

— Kang Byung Jin gửi