[Chuyên đề Tết Trung thu] Lập trình viên Thung lũng Silicon giải thích về embedding và Mini GPT

Khi chỉ Redis không còn đảm bảo được hiệu năng, chúng ta có những lựa chọn nào?? Có Valkey, tương thích 100% với Redis và được tối ưu dựa trên IO. Thông qua khóa học này, hãy cùng tìm hiểu cách Valkey đảm bảo hơn 1 triệu++ TPS, đồng thời học về các cấu trúc dữ liệu phù hợp với từng loại lưu lượng và cách triển khai tính năng.

Nếu bạn từng gặp khó khăn trong việc xác định liệu chất lượng câu trả lời có giảm so với trước hay không sau khi thay đổi prompt hoặc mô hình trong quá trình xây dựng dịch vụ sử dụng LLM, khóa học này có thể là giải pháp dành cho bạn. Bạn sẽ học cách tự xây dựng tiêu chí đánh giá và tự động tìm ra những câu trả lời đã thay đổi.

Bạn biết về framework AI agent nhưng thấy khó hiểu nguyên lý và áp dụng vào thực tế, đúng không? Chúng tôi sẽ chia sẻ từ những nguyên lý cốt lõi đến cách ứng dụng thực tiễn, dựa trên bí quyết trực tiếp trải nghiệm tại Thung lũng Silicon.

Giới hạn của LLM? Chúng tôi sẽ chia sẻ cách giải quyết vấn đề thực tiễn dựa trên những thử nghiệm, sai lầm và bí quyết vận hành RAG trong thực tế tại Thung lũng Silicon.

Được tạo ra để giải quyết “vấn đề không biết nên bắt đầu với Kubernetes từ đâu và như thế nào”. Dựa trên kinh nghiệm thực tế trực tiếp có được trong quá trình vận hành hạ tầng tài chính, nội dung được xây dựng để người học hiểu theo quy trình triển khai và vận hành thực tế, thay vì chỉ học lý thuyết đơn thuần. Thông qua lộ trình học tập bao gồm mối quan hệ với Docker, YAML, Pod, Deployment và Service, người học sẽ tiếp thu Kubernetes không phải như một “khái niệm” mà như một “công nghệ có thể sử dụng”.

Đây là khóa học giúp bạn trang bị năng lực sử dụng PostgreSQL cần thiết trong thời đại AI từ góc nhìn thực tiễn, vượt xa việc chỉ sử dụng cơ sở dữ liệu ở mức CRUD đơn giản. Dựa trên kinh nghiệm phát triển AI tại Thung lũng Silicon, khóa học hướng dẫn từng bước cách thiết kế và ứng dụng JSON, chỉ mục, giao dịch, pgvector trong các dịch vụ thực tế, đồng thời giúp bạn học cách giải quyết các vấn đề về cấu trúc dữ liệu phức tạp và hiệu suất.

Khóa học này là một lớp master class chuyên sâu, đề cập một cách bài bản về các nguyên lý cơ bản và cách ứng dụng thực tế của MongoDB. Bắt đầu từ các khái niệm cốt lõi của MongoDB, bạn sẽ học một cách có hệ thống các nội dung thiết yếu trong thực tế như thiết kế cơ sở dữ liệu, thao tác CRUD, lập chỉ mục (indexing), pipeline tổng hợp (aggregation pipeline), tối ưu hiệu suất, transaction, bảo mật, v.v. Khóa học giải thích từng bước để ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể hiểu, và bạn có thể nắm vững nguyên lý hoạt động của MongoDB một cách sâu sắc thông qua các bài thực hành và ví dụ. Đây là khóa học nhập môn và thực hành tốt nhất dành cho các lập trình viên muốn xây dựng năng lực MongoDB vững mạnh cho công việc thực tế.

Hầu hết các nhà phát triển khi nói về xử lý dữ liệu vẫn chỉ dừng lại ở Batch và CronJob. Tuy nhiên, trong môi trường dịch vụ thực tế, dữ liệu liên tục được tạo ra, và nếu không thể xử lý ngay luồng dữ liệu đó, hệ thống sẽ dẫn đến các vấn đề về độ trễ, nút thắt cổ chai và tính nhất quán. Bản thân tôi cũng đã nhiều lần trực tiếp đối mặt với các vấn đề về đề xuất theo thời gian thực, đồng bộ hóa trạng thái và độ trễ sự kiện trong môi trường có lưu lượng truy cập lớn, đồng thời không ngừng tự hỏi: “Liệu xử lý việc này bằng batch có thực sự phù hợp không?”. Khóa học này bắt đầu từ chính câu hỏi đó. Thông qua Apache Flink, khóa học trình bày dưới góc nhìn thực tiễn cách thực hiện phép tính ngay tại thời điểm dữ liệu đang luân chuyển, quản lý trạng thái một cách an toàn và tạo ra kết quả chính xác dựa trên Event Time. Đây không chỉ là phần giải thích lý thuyết đơn thuần, mà còn giúp bạn hiểu rõ cách một hệ thống xử lý luồng dữ liệu theo thời gian thực được thiết kế và vận hành thông qua mã nguồn và cấu trúc thực tế. Đối với những ai còn cảm thấy xử lý thời gian thực khá mơ hồ, hoặc tò mò về thế giới phía sau messaging, khóa học này chắc chắn sẽ đưa ra một định hướng rõ ràng.

Khóa học này trình bày kiến trúc microservice và môi trường phân tán không chỉ như một danh sách các công nghệ, mà dưới góc nhìn “thiết kế” được yêu cầu trong công việc thực tế và các buổi phỏng vấn. Bắt đầu từ sự khác biệt giữa kiến trúc nguyên khối và MSA, khóa học lần lượt đi qua chiến lược chuyển đổi từng bước, kiến trúc nguyên khối được mô-đun hóa, kiến trúc sạch và kiến trúc hình lục giác, đồng thời giải thích rõ vì sao mỗi lựa chọn là cần thiết cũng như những đánh đổi đi kèm. Thông qua các bài thực hành, học viên có thể trực tiếp kiểm chứng mục đích của cấu trúc, đồng thời học về những vấn đề cốt lõi tất yếu gặp phải trong môi trường phân tán, chẳng hạn như tính nhất quán dữ liệu, giao dịch, giao tiếp giữa các dịch vụ và ứng phó với sự cố, qua những kịch bản thực tế. Được xây dựng dựa trên các câu hỏi và góc nhìn thực tế của người phỏng vấn Kakao, khóa học không chỉ hướng đến việc tiếp thu kiến thức đơn thuần mà còn giúp nâng cao một bước cách tư duy khi nhìn nhận các hệ thống phân tán.

Trong môi trường kiến trúc microservice (MSA), bạn sẽ học quy trình xây dựng Observability thiết yếu từ cơ bản đến thực tiễn. Thông qua các bài thực hành từng bước, bạn sẽ làm quen với việc thu thập dữ liệu theo tiêu chuẩn bằng OpenTelemetry, lưu trữ và tìm kiếm trace bằng Grafana Tempo, cũng như trực quan hóa bằng TraceQL. Bạn sẽ học cách theo dõi luồng dịch vụ thông qua tracing phân tán, xác định các điểm nghẽn và phân tích nguyên nhân sự cố.

Học quy trình xây dựng đường ống dữ liệu bằng Apache Airflow từ cơ bản đến thực hành. Bạn sẽ hiểu các khái niệm cốt lõi và kiến trúc của Airflow, đồng thời thông qua thực hành, nắm vững các mẫu thiết kế nâng cao thường được sử dụng trong thực tế như DAG động, xử lý song song, xử lý phân tán và Custom Operator. Bạn sẽ thiết lập môi trường thực hành bằng Python và Docker, đồng thời phát triển năng lực thực tiễn để thiết kế và vận hành các workflow thực tế.

Đây là khóa học Redis được xây dựng cùng các nhà phỏng vấn hiện đang làm việc tại Kakao. Khóa học bao gồm thực hành các cấu trúc dữ liệu từ String đến Sorted Set, cùng việc cấu hình Sentinel và Cluster, giúp bạn xây dựng cơ sở lập luận thiết kế có thể áp dụng trong phỏng vấn và công việc thực tế.

Khóa học này bao gồm cách cấu hình một dự án đa module từ đầu, sử dụng Kotlin và Spring Boot. Khóa học được tiến hành theo hướng thực hành, từ các khái niệm cơ bản về module hóa, cài đặt Gradle, quản lý phụ thuộc giữa các module, cho đến phát triển ứng dụng thực tế. Từ người mới bắt đầu đến nhà phát triển trung cấp, hãy tham khảo khóa học này khi muốn tìm hiểu kiến thức cơ bản và ứng dụng thực tế của multi-module.

Khi phát triển backend, sẽ có lúc bạn bắt đầu trăn trở về những vấn đề như thế này. Khi số lượng dịch vụ tăng lên và lưu lượng truy cập ngày càng lớn, sẽ đến lúc chỉ sử dụng giao tiếp REST đơn giản cùng cấu trúc CRUD không còn đáp ứng được nữa. Tôi cũng từng gặp phải vấn đề tương tự trong thực tế và đã trải qua nhiều lần thử nghiệm, sai lầm khi phải cân bằng giữa hiệu năng và độ phức tạp của cấu trúc. Giải pháp tôi lựa chọn trong quá trình đó chính là NATS. Cấu hình đơn giản dựa trên một binary duy nhất, hiệu năng có độ trễ cực thấp tính bằng micro giây, cùng việc cung cấp vừa đủ những tính năng thiết yếu trong thực tế—từ Pub/Sub, Queue Group cho đến JetStream—khiến NATS trở thành một lựa chọn rất thực tế trong môi trường dịch vụ thực tế. Khóa học này không đơn thuần là khóa học liệt kê các tính năng của NATS. Dựa trên những vấn đề tôi từng gặp trong công việc, tôi sẽ giải thích bằng code và luồng xử lý về việc đã lựa chọn NATS trong tình huống nào, vì sao lại lựa chọn, cũng như đã thiết kế cấu trúc ra sao. Đây là khóa học giúp mọi người—từ những người mới làm quen với hệ thống messaging, các lập trình viên backend đang chuẩn bị xin việc, cho đến những lập trình viên senior đang suy nghĩ về một kiến trúc tốt hơn—hiểu về hệ thống phân tán và phát triển lên một tầm cao mới.

Xây dựng cụm Kafka bằng Spring Boot 3.x + Kotlin và phát triển hệ thống xử lý đơn hàng có khả năng mở rộng, hỗ trợ truyền phát sự kiện theo thời gian thực bằng cách sử dụng CDC PostgreSQL, Debezium Connect và lược đồ Apache Avro.

Học tập một cách hệ thống từ các khái niệm cơ bản đến ứng dụng thực tế của Cassandra, cơ sở dữ liệu NoSQL phân tán. Thông qua lý thuyết và thực hành tập trung vào thực tiễn như mô hình hóa dữ liệu, tối ưu hóa truy vấn và cấu hình cụm (cluster), bạn sẽ nâng cao năng lực xử lý dữ liệu lớn. Ngay cả khi chưa có kinh nghiệm về cơ sở dữ liệu, bạn vẫn có thể phát triển thành chuyên gia Cassandra dựa trên bí quyết của các nhà phát triển đang làm việc tại Thung lũng Silicon.

Vấn đề lớn nhất khi vận hành hệ thống batch xử lý hàng triệu bản ghi trở lên là hiệu suất suy giảm và khó khôi phục khi xảy ra sự cố. Những vòng lặp đơn giản hoặc thiết kế sai lầm không thể giải quyết các vấn đề này. Trong khóa học này, dựa trên kinh nghiệm xử lý ổn định dữ liệu khối lượng lớn trong môi trường dịch vụ thực tế, chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu cấu trúc và nguyên lý hoạt động của Spring Batch, đồng thời truyền đạt phương pháp thiết kế nhằm đảm bảo cả hiệu suất lẫn tính ổn định. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích các tính năng đơn thuần, khóa học còn giúp bạn nâng cao năng lực giải quyết căn bản các vấn đề xử lý dữ liệu thông qua kiến trúc batch có thể áp dụng ngay vào thực tế.

Khi chỉnh sửa tài liệu Swagger, khớp đặc tả API và liên tục trao đổi với phía frontend, bạn sẽ nảy sinh suy nghĩ: "Tại sao mình cứ phải làm đi làm lại cùng một việc thế này?". Bản thân tôi cũng từng cảm thấy bế tắc tương tự trong công việc thực tế, và thông qua quá trình đó, tôi đã tìm hiểu sâu về GraphQL và bắt đầu quan tâm đến phương pháp thiết kế lấy dữ liệu làm trung tâm. Khóa học này không chỉ dừng lại ở cú pháp GraphQL đơn thuần, mà còn đi sâu vào việc nó ra đời để giải quyết vấn đề gì trong các dịch vụ thực tế, cùng những trăn trở thực tiễn như cấu trúc Resolver, vấn đề N+1 và Federation. Tôi đã xây dựng nội dung sao cho bạn có thể giảm thiểu chi phí giao tiếp giữa các nhà phát triển và nắm bắt một cách tự nhiên quy trình thiết kế cấu trúc API linh hoạt hơn.

Tìm hiểu các kỹ thuật giao tiếp RPC nhằm tối đa hóa hiệu suất trong môi trường MSA (Microservice Architecture) quy mô lớn. Không chỉ dừng lại ở việc thực hành gRPC đơn giản, bạn sẽ học cách triển khai giao tiếp giữa các dịch vụ một cách ổn định và hiệu quả trong môi trường vận hành thực tế, nơi hàng trăm microservice hoạt động đồng thời. Nội dung tập trung vào thực tiễn, bao gồm cách viết cú pháp Protocol Buffers (proto) dựa trên Golang, tự động tạo mã và triển khai dịch vụ, cấu trúc của gRPC, những ưu điểm so với RPC truyền thống, cũng như các chiến lược tối ưu hóa hiệu suất. Để cả người không chuyên và người mới bắt đầu phát triển máy chủ đều có thể dễ dàng tiếp cận, khóa học sẽ giải thích từng bước từ khái niệm RPC đến nguyên lý hoạt động bên trong của gRPC, giúp bạn hình thành năng lực thực tiễn có thể áp dụng ngay vào các dịch vụ thực tế.

Khóa học này được tạo ra nhằm giải quyết vấn đề mà nhiều người gặp phải trong quá trình chuẩn bị xin việc lập trình viên: "Đã học qua CS (Khoa học máy tính) và Cấu trúc dữ liệu nhưng lại lúng túng không nói nên lời khi phỏng vấn". Qua quá trình trực tiếp phỏng vấn tại các công ty như Naver, Kakao, Toss, tôi nhận thấy rằng đa số ứng viên tuy có học thuộc lòng các khái niệm, nhưng lại không giải thích được tại sao khái niệm đó lại cần thiết và chúng được ứng dụng như thế nào trong tình huống thực tế. Khóa học này không dạy cách học vẹt đơn thuần, mà sẽ giúp bạn hiểu rõ ý đồ câu hỏi của người phỏng vấn và cách trả lời thuyết phục hơn cho cùng một câu hỏi. Tất cả các chủ đề từ OSI 7 lớp, Cấu trúc dữ liệu cho đến Coding Test đều được tập trung khai thác xoay quanh các khía cạnh: Tại sao phải biết? Khi nào thì dùng? Và phải trả lời thế nào trong buổi phỏng vấn để nhận được đánh giá cao? Đây là khóa học dành cho những ai muốn trở thành một lập trình viên có khả năng giải thích kiến thức bằng ngôn ngữ của chính mình, thay vì chỉ đưa ra những câu trả lời rập khuôn giống như bao người khác.