Nền tảng cơ bản về LangChain hoàn thành trong một giờ

Học RAG từ người chiến thắng Hackathon GenAI Thung lũng Silicon. Đầy ắp bí quyết thực chiến.

LangGraph chứa đầy bí quyết của người phụ trách AI Agent tại các tập đoàn lớn. Tôi sẽ chia sẻ những kiến thức đã tích lũy được qua những thử thách trong công việc thực tế.

Trí tuệ nhân tạo, AI, Agent… nghe có vẻ ghê gớm, nhưng khi bắt tay vào làm thì không có gì to tát như bạn nghĩ. Do đó, tự tay hiện thực hóa các chức năng đơn giản là rất quan trọng. Thông qua các dự án thiết thực có thể ứng dụng thực tế tại công ty, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm đa dạng use case, đồng thời học được cách khai thác và vận dụng AI Agent.

Cách sử dụng sách truyện từ A đến Z. Chúng tôi chỉ cho bạn mọi thứ về sách truyện.

Mã kiểm tra! Tôi đã chuẩn bị điều này cho những người không biết bắt đầu từ đâu. Từ viết thử nghiệm đến triển khai thông qua tự động hóa, tất cả cùng một lúc!

Mới dùng Flutter ư? Flutter Contributor sẽ hướng dẫn bạn từ đầu! Bắt đầu phát triển Flutter với dự án AI ứng dụng Gemini.

Chúng tôi đã chuẩn bị điều này cho những ai muốn triển khai/vận hành dịch vụ trên AWS. Từ thiết lập miền đến Docker và serverless!

Từ thiết lập server đến tự động hóa blog·YouTube, xây dựng quy trình làm việc AI hoàn chỉnh với n8n. Thực hành cài đặt server dựa trên Contabo VPS, thiết lập môi trường Ubuntu·Docker·Portainer, kết nối tên miền và cấu hình bảo mật HTTPS để vận hành ổn định. Phát triển API tìm kiếm·file server sử dụng FastAPI và Docker, tích hợp Airtable với n8n, xây dựng AI agent cho blog, tự động hóa hình ảnh·video. Có thể hoàn thiện chiến lược tự động hóa tạo doanh thu áp dụng ngay vào vận hành dịch vụ thực tế.

Khóa học này về RAG (Retrieval-Augmented Generation) 👉 Không chỉ dừng lại ở việc giải thích khái niệm 👉 Mà còn trực tiếp xây dựng cấu trúc hoạt động thực tế 👉 Và trải nghiệm cả việc mở rộng·nâng cao - đây là khóa học tập trung vào thực hành. Bắt đầu từ ví dụ RAG đơn giản, Từng bước học tập đến mức có thể ứng dụng ngay trong công việc thực tế từ Advanced RAG → Modular RAG → đến RAG dựa trên Agent.

Chỉ cần nhập ticker của công ty Mỹ, hệ thống sẽ tự động thu thập dữ liệu tài chính kế toán, phân tích đối thủ cạnh tranh, tin tức gần đây, thông tin giá cổ phiếu và thực hiện phân tích sâu bằng OpenAI GPT API để tạo ra báo cáo đầu tư chuyên nghiệp. Kết quả cuối cùng sẽ được tự động tải lên Notion. Bằng cách học các khái niệm và thuật ngữ cơ bản của tài chính kế toán, ngay cả kỹ sư cũng có thể ứng dụng vào việc benchmarking đối thủ, thuyết phục cấp trên, lập kế hoạch giải pháp mới. Xây dựng API server hiệu năng cao với Python và FastAPI, học lập trình bất đồng bộ, tích hợp AI, kỹ năng thực chiến fintech. Hỗ trợ người mới bắt đầu dễ dàng theo dõi và hoàn thiện hệ thống có thể áp dụng vào đầu tư và kinh doanh thực tế, giúp phát triển thành developer phù hợp với thời đại AI.

Khóa học này được xây dựng từ kinh nghiệm thực tế trong việc thiết kế và triển khai các ứng dụng LLM cấp độ production trên Azure. Thay vì tập trung vào các ví dụ đơn giản hay notebook riêng lẻ, tôi hướng dẫn học viên vượt qua những thách thức thực tế mà họ gặp phải khi chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang hệ thống thực tế: thu thập dữ liệu, lưu trữ vector, điều phối dịch vụ, triển khai cloud và bảo mật. Xuyên suốt khóa học, tôi phân tích các dịch vụ Azure phức tạp thành các bước rõ ràng và thực tế, giải thích lý do đằng sau mỗi quyết định kiến trúc, và chỉ ra cách các thành phần hoạt động cùng nhau trong một hệ thống có khả năng mở rộng. Học viên học bằng cách xây dựng, gỡ lỗi và triển khai một ứng dụng hoàn chỉnh dựa trên LangChain, từ đó tự tin giải quyết các vấn đề thực tế về hạ tầng và ứng dụng.

Mời bạn đến với thế giới lập trình đầy hấp dẫn, nơi bạn phân tích và trực quan hóa báo cáo tài chính chỉ bằng prompt. Không cần một dòng code nào, bạn tạo và triển khai dịch vụ chỉ bằng cách tham vấn với AI.

Hiện đã là thời đại phát triển dựa trên AI. Do cần có cách tận dụng AI hiệu quả hơn để tạo ra mã và tài liệu chất lượng và chính xác hơn, chúng tôi đề xuất các phương pháp phù hợp.

Khóa học này là chương trình đào tạo thực chiến dạng "nhiệm vụ tiên quyết", được thiết kế để nhanh chóng hoàn thành các kỹ thuật cốt lõi cần thiết cho việc chế tạo **gương thông minh**. Mục tiêu không chỉ là giải thích các chức năng đơn giản, mà là đạt đến trình độ có thể tạo ra demo tích hợp (PoC) ngay tại hiện trường. Trong khóa học, bạn sẽ hoàn thành bắt buộc 4 phần sau: Module phản hồi hội thoại dựa trên LLM API Bao gồm phân tách vai trò (system/user), duy trì lịch sử hội thoại, retry/timeout, xử lý log Học cách tạo phản hồi tóm tắt ngắn gọn dạng thẻ phù hợp với gương thông minh. Nhận diện khuôn mặt + áp dụng filter với MediaPipe FaceMesh Trích xuất tọa độ landmark khuôn mặt Triển khai PoC theo dõi thời gian thực 1 filter hình ảnh như kính râm/khẩu trang/sticker. Truyền thông serial Raspberry Pi ↔ Arduino (Python) Truyền giá trị cảm biến từ Arduino qua serial Thực hiện nhận·phân tích·xử lý lỗi bằng Python (pyserial) trên Raspberry Pi Hoàn thành trước xương sống hệ thống với luồng "Cảm biến → Pi → (UI/Lưu trữ)". Mô hình 3D khung/phần cứng gương thông minh Xem xét màn hình, Pi, nguồn điện, cáp/tản nhiệt Hoàn thành khung dạng có thể lắp ráp (mặt trước/sau, bracket/lỗ vít, v.v.) với sản phẩm đầu ra STEP/STL. Ngoài ra, trong phần tùy chọn, để có thể mở rộng theo năng lực của đội, Nhập dữ liệu thời tiết trên Pi, Tích hợp DB Firebase/Supabase, UI web responsive (mobile/desktop), Cơ bản triển khai AWS sẽ được kết nối từng bước. Kết quả là sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ không chỉ có "các mảnh kỹ thuật riêng lẻ", mà sẽ có được portfolio tích hợp (phản hồi AI + nhận diện khuôn mặt + truyền thông cảm biến + thiết kế phần cứng) có thể trình diễn ngay tại makerthon.

Khám phá cách tạo ra thẩm phán nhân tạo bằng cách kết hợp các framework đa tác nhân như CrewAI, LangChain, AutoGen cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân dựa trên LLM, cùng với đồ thị tri thức và hệ thống suy luận.

Cùng v0, cursor AI và các LLM, từ PRD đến gợi ý sản phẩm AI! Hoàn thiện trang mua sắm Next.js của bạn với dự án thực tế.

Chúng tôi sẽ tạo nhiều chức năng bằng Spring WebFlux. Thông qua khóa học này, bạn có thể nắm vững các khái niệm cần thiết và cách triển khai thực tế của WebFlux.

Một chuyên gia đang làm việc sẽ nhanh chóng truyền đạt nội dung trọng tâm, từ kiến thức cơ bản cần cho LLM đến những mẹo thực chiến!

ChatGPT và các AI tương tự dựa trên công nghệ cốt lõi LLM và Agent. LLM là công nghệ đã tiến gần nhất đến AGI tại thời điểm hiện tại. Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent từ góc nhìn của người dùng phổ thông.

Khóa học này vượt xa trào lưu đơn thuần, bao gồm cả việc học có hệ thống cách cộng tác với các công cụ AI, xác minh và cải thiện chất lượng đầu ra, cũng như quy trình xây dựng và triển khai ứng dụng từ đầu đến cuối. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia, từ các lập trình viên quan tâm đến AI cho đến các trưởng nhóm muốn nâng cao năng suất của đội ngũ.

Tìm hiểu cách dễ nhất để xử lý AI bằng Spring AI. Hãy cùng tìm hiểu Spring AI trong khi xây dựng chatbot RAG.

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.

Nếu bạn muốn tạo ra dịch vụ AI riêng của mình mà không cần coding, khóa học này chính là giải pháp hoàn hảo. Sử dụng nền tảng nocode Dify, bạn có thể tạo ra ứng dụng AI chất lượng cao chỉ với ý tưởng. Thay vì lý thuyết phức tạp, khóa học được cấu trúc tập trung vào dự án thực tế, giúp cả người mới bắt đầu với AI và nhân viên văn phòng đều có thể phát triển năng lực thực tiễn.

Đây là hướng dẫn thực hành về cách sử dụng Model Context Protocol (MCP) để liên kết với IntelliJ và phát triển nhanh hơn.