Nền tảng cơ bản về LangChain hoàn thành trong một giờ
Đây là khóa học cơ bản về LangChain trích xuất những phần cốt lõi từ tài liệu chính thức, với mức giá chỉ bằng một tách cà phê(?). Hãy làm quen với cú pháp LangChain trước khi bắt đầu phát triển chính thức!
2,072 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn
Tin tức
3 bài viết
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
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/tqOkjsVzoSoTôi 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
