Thực chiến bảo mật LLM với FastAPI: dùng code để chặn prompt injection, chi phí tăng vọt và quyền truy cập công cụ; đưa 50 bài kiểm tra bảo mật thành cổng CI

Tự xây dựng một AI agent chỉ với Python và một vòng lặp while, không cần framework. Ở phần nhập môn, bạn sẽ lần lượt bổ sung thiết kế công cụ, xử lý thất bại và chi phí, bộ nhớ, phê duyệt của con người, đánh giá và giao diện web để hoàn thiện một coding agent nhỏ. Ở phần thực chiến, bạn sẽ trực tiếp triển khai RAG, multi-agent và máy chủ MCP bằng các báo cáo kinh doanh thực tế (DART), sau đó so sánh bằng số liệu với LangChain và LangGraph.

Hướng dẫn thực hành chắc chắn nhất dành cho những nhà phát triển muốn tích hợp AI vào dự án Spring của mình ngay lập tức! Không chỉ dừng lại ở việc gọi API LLM đơn thuần, bạn sẽ được học cách xây dựng hoàn chỉnh môi trường AI cấp độ thực tế, có thể áp dụng ngay vào logic kinh doanh thông qua việc tận dụng RAG và MCP.

Khi LLM được tích hợp vào backend hiện có, kiến trúc sẽ thay đổi như thế nào? Đây là khóa học nhập môn về thiết kế hệ thống, giúp bạn hiểu các thành phần cốt lõi của dịch vụ AI như Model Router, LLM Gateway, Vector DB, vượt xa việc chỉ gọi API LLM đơn giản, đồng thời từng bước thiết kế kiến trúc dịch vụ AI có thể vận hành, bao gồm RAG và AI Agent. Khóa học giúp những ai muốn xây dựng dịch vụ AI dựa trên LLM của riêng mình nhanh chóng nắm bắt quy trình thiết kế.

Nếu tôi tạo một ứng dụng giao hàng từ đầu, tôi sẽ làm nó như thế này. Fastapi, mongodb, thiết kế mô hình và chỉ mục ở cấp độ thực tế, bộ nhớ đệm redis và kiểm tra tải đều được bao gồm trong bài giảng này.

Khóa học dành cho người mới bắt đầu trở thành kỹ sư AI được thiết kế để trải nghiệm ngắn gọn toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu, phát triển mô hình, đến Cloud, MLOps và các cân nhắc về đạo đức. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc tạo ra mô hình mà còn tập trung vào việc hiểu quy trình kết nối với dịch vụ thực tế để rèn luyện kỹ năng chuyên môn. Các bài thực hành và ví dụ đi kèm sẽ giúp ngay cả những người lần đầu học về AI cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Khóa học được tiến hành với lý thuyết và thực hành Python dễ hiểu ngay cả đối với những người không chuyên ngành. Đây là khóa học nhập môn lập trình Python - bước đầu tiên trong lộ trình tổng thể được xây dựng để phát triển ứng dụng. [Lộ trình tổng thể] Cơ bản Python -> Nâng cao Python -> Phát triển backtest giao dịch tự động -> Phát triển giao dịch tự động thời gian thực -> Giao dịch tự động ứng dụng LLM

Bất kể lĩnh vực nào! Đây là bài giảng bao gồm những kiến ​​thức cơ bản cốt lõi mà các nhà phát triển phải biết trong thực tế một cách dễ hiểu + tập trung vào mã. Tôi đặc biệt giới thiệu khóa học này cho tất cả các nhà phát triển cấp dưới và những người tìm việc muốn phát triển.

Trong thời đại AI viết mã, các nhà phát triển cần có khả năng phán đoán tại sao đoạn mã đó trở nên chậm và có thể xảy ra lỗi ở đâu. Từ những kiến thức cơ bản về CPU và luồng cho đến nguyên lý nhiều tác vụ được thực thi đồng thời, bạn sẽ từng bước hiểu rõ thông qua thực hành, ghi chú chi tiết và mô phỏng. Dựa trên nền tảng đó, bạn sẽ rèn luyện những kỹ năng cơ bản để tìm ra nguyên nhân của các vấn đề hiệu năng và thiết kế hệ thống nhanh, ổn định.

Đây là khóa học giúp bạn hệ thống hóa một cách rõ ràng, qua các tài liệu và dự án, từ những khái niệm backend cơ bản đến cú pháp cốt lõi của FastAPI và cách sử dụng cơ sở dữ liệu bất đồng bộ, với FastAPI dễ học và có hiệu năng cao cho full-stack và backend hiện đại.

Mọi thứ về những điều cơ bản và khía cạnh thực tế của phát triển web Python và Django chỉ có thể được học bởi các kỹ sư phần mềm ở Thung lũng Silicon! Đừng bỏ lỡ cơ hội học lập trình web bằng framework Django dựa trên Python! Hãy nhớ tận dụng cơ hội duy nhất này để học HTML và Bootstrap để ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể bắt đầu lập trình web mà không gặp bất kỳ gánh nặng nào!

Mọi điều về Python học từ kỹ sư phần mềm tại Silicon Valley. Hiện tại, với 15 năm kinh nghiệm là nhà phát triển phần mềm, tôi đều xử lý từ ứng dụng web, Big Data cho đến SRE & DevOps bằng Python. Từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao của Python, đừng bỏ lỡ cơ hội học hỏi mọi kỹ năng và bí quyết sử dụng Python trong thực tế làm việc tại Silicon Valley!

Đây là chuỗi bài giảng full-stack hướng đến việc phát triển các dịch vụ web và ứng dụng ở mức độ có thể thương mại hóa thực tế dành cho người mới bắt đầu, dựa trên kinh nghiệm phát triển các dịch vụ web thực tế trong ngành. Là bước khởi đầu (part1-1), bài giảng sẽ giải thích chi tiết về Python trung cấp để phát triển chuyên sâu, kỹ thuật triển khai backend bằng Flask[플라스크], cùng các công nghệ web thiết yếu (HTTP, RestAPI, mô hình MVC, v.v.).

Khi học máy học, bạn học cách nâng cao độ chính xác. Nhưng ngay khoảnh khắc muốn đưa mô hình đó lên một con chip thực tế, vẫn còn những câu hỏi mà không ai nói cho bạn biết. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần ghi nhớ bao nhiêu và những gì? Thông số của con chip đang nhắm tới có đáp ứng được các yêu cầu đó không? Giáo trình máy học nói về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại rất hiếm. Khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA, tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng cách đó. Đó là tình huống mô hình có độ chính xác cao nhất lại không thể chạy trên bo mạch. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo số phép nhân, phép so sánh, bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi bước. Sau đó, các giá trị này được quy đổi thành tài nguyên trên một bo mạch FPGA thực tế. Chỉ nói “bao nhiêu phép nhân” thì không đủ để hình dung quy mô, nhưng nếu nói “chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên của bo mạch” thì bạn có thể đưa ra quyết định. Sau khi hoàn thành chín Lab và đưa sáu mô hình vào cùng một bảng, bạn sẽ thấy một bức tranh khác với dự đoán. Chúng ta đã dành chín bài để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự trở thành nút thắt lại không phải là phép nhân. Sau đó, chúng ta sẽ hạ độ chính xác xuống dạng số nguyên, quản lý số chữ số và xây dựng cả tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần có bo mạch FPGA. Khóa học được thực hiện hoàn toàn bằng Python, còn bo mạch chỉ được sử dụng làm 기준 để quy đổi các giá trị đo được.

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

Django Base Camp là khóa học giúp bạn học tập một cách hệ thống các kiến thức cốt lõi của framework web Django từ trình độ sơ cấp đến trung cấp. Thông qua các bài học thực hành tập trung vào dự án, bạn có thể nhanh chóng phát triển khả năng xây dựng các ứng dụng web.

Đại số tuyến tính được nắm vững chỉ trong một lần học. Chúng tôi sẽ giải thích chi tiết những khái niệm đại số tuyến tính, vốn sẽ trở thành nền tảng cho tư duy của bạn suốt đời chỉ sau một lần học. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích các khái niệm đơn thuần, chúng tôi còn tận tình hướng dẫn cách ứng dụng thực tế thông qua các bài thực hành.

Chỉ cần một dòng lệnh là xong. Hermes - AI Agent có khả năng ghi nhớ, tự động hóa và tự mình phát triển. Ngay cả khi không phải là nhà phát triển, từ hôm nay bạn vẫn có thể trở thành "người giao việc" cho AI. SMARTFORK sẽ đồng hành cùng bạn từ khâu cài đặt cho đến ứng dụng vào thực tế.

Bạn có thể học các kỹ năng và bí quyết cần thiết để nâng cao hiệu quả công việc bằng cách sử dụng API mở và Python.

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Mỗi ngày có 2.500 mã cổ phiếu, bạn định tự mình xem đến bao giờ? Sau khi thị trường đóng cửa, bạn phải lục lọi Naver Securities để tìm các mã tăng vọt, Đọc tin tức để phán đoán xem đó là tin tốt hay tin xấu, Kiểm tra từng chút một dòng tiền của khối ngoại và tổ chức, Mở biểu đồ để phân tích mô hình... Chẳng lẽ bạn đang lặp lại việc này mỗi ngày sao? Tôi cũng đã từng như vậy. Dành 2-3 tiếng sau khi đi làm về để phân tích cổ phiếu, nhưng vẫn bỏ lỡ nhiều mã hơn là tìm thấy. Tổng hợp cả KOSPI và KOSDAQ có hơn 2.500 mã, con người không thể nào xem hết mỗi ngày được. --- Vì vậy, tôi đã tạo ra một hệ thống Tôi đã tạo ra một hệ thống tự động phân tích 2.500 mã cổ phiếu sau khi thị trường đóng cửa mỗi ngày. - Tự động thu thập giá cả, dòng tiền và tin tức - AI (Gemini) đọc tin tức và phân biệt tin tốt/tin xấu - Chấm điểm trên thang điểm 15 dựa trên 6 yếu tố - Chỉ chọn những mã vượt qua tiêu chuẩn và tính toán cả giá vào lệnh/giá cắt lỗ/giá chốt lời - Gửi thông báo qua Telegram Sau khi đi làm về, tôi chỉ cần kiểm tra điện thoại. Thêm vào đó, vào mỗi thứ Bảy, hệ thống sẽ tự phân tích hiệu suất của tuần trước Và tự động điều chỉnh mức cắt lỗ, chốt lời và thời gian nắm giữ. Đây là cấu trúc mà hệ thống tự học hỏi và cải thiện. --- Nhưng tôi không phải là một lập trình viên Tôi không trực tiếp viết mã cho hệ thống này. Tôi hoàn toàn ra lệnh cho AI bằng lời nói. "Hãy lọc ra những mã tăng trên 5% hôm nay với giá trị giao dịch trên 50 tỷ won" "Gửi 3 tin tức này cho Gemini để phán đoán xem đó là tin tốt hay không" "Tạo một bộ lập lịch để hệ thống tự động chạy vào 4 giờ chiều mỗi ngày" Khi nói như vậy, AI (Claude) sẽ tạo mã cho tôi. Đó chính là Vibe Coding. --- Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng tạo ra hệ thống tương tự Qua 58 bài giảng, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng từ đầu đến cuối hệ thống mà tôi thực sự sử dụng hàng ngày. Bắt đầu từ thu thập dữ liệu, Phân tích tin tức bằng AI, công cụ chấm điểm, tạo tín hiệu, Máy chủ Flask API, bảng điều khiển web Next.js, Thông báo tự động qua Telegram, và cả hệ thống tự học. Sản phẩm cuối cùng không phải là một tệp Jupyter Notebook. Mà là một bảng điều khiển web và thông báo Telegram thực sự hoạt động mỗi ngày. Bạn không cần biết lập trình. Trong mỗi bài giảng, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách nói chuyện với Claude, Và nếu bạn làm theo, bạn sẽ nhận được kết quả tương tự. --- Khóa học này dành cho: - Những nhà đầu tư là nhân viên văn phòng không có đủ thời gian phân tích cổ phiếu mỗi ngày - Những người muốn sở hữu hệ thống tự động nhưng không biết lập trình - Những người tò mò về Quant/Giao dịch hệ thống nhưng không biết bắt đầu từ đâu - Những người muốn biết cách ứng dụng AI vào thực tế --- ⚠️ Khóa học này không đảm bảo lợi nhuận đầu tư. Đây là khóa học lập trình về việc tự tạo ra công cụ phân tích chứng khoán. Quyết định đầu tư thực tế thuộc về trách nhiệm của chính học viên.