Bước đầu thiết kế hệ thống với LLM: Thiết kế kiến trúc dịch vụ AI có khả năng vận hành (RAG·AI Agent)
Kiến trúc sẽ thay đổi như thế nào khi kết hợp LLM vào backend hiện có? Đây là khóa học nhập môn thiết kế hệ thống, giúp bạn hiểu rõ các thành phần cốt lõi của dịch vụ AI như Model Router, LLM Gateway, Vector DB thay vì chỉ gọi API LLM đơn thuần, từ đó từng bước thiết kế kiến trúc dịch vụ AI có khả năng vận hành thực tế, bao gồm cả RAG và AI Agent. Khóa học được thiết kế dành cho những ai muốn tạo ra dịch vụ AI dựa trên LLM của riêng mình, giúp bạn nhanh chóng nắm bắt quy trình thiết kế hệ thống.
76 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn
🚀 Hãy cùng khám phá hành trình thiết kế kiến trúc ứng dụng sử dụng LLM!
Xin chào, tôi là Growth Lantern.
Đã lâu rồi, chúng tôi xin chào bạn qua khóa học mới 「Những bước đầu trong thiết kế hệ thống with LLM: Thiết kế kiến trúc dịch vụ AI có thể vận hành (RAG·AI Agent)」.
Khóa học trước 「Bước đầu về thiết kế hệ thống」 được xây dựng nhằm giúp những người đã bắt đầu hoặc đang chuẩn bị bắt đầu phát triển backend nhanh chóng nắm được bức tranh tổng thể về kiến trúc cần biết khi thiết kế hệ thống.
Sau khi hoàn thành khóa học, tôi đã suy nghĩ xem tiếp theo nên nói về chủ đề gì, rồi tự nhiên nảy ra ý định muốn chia sẻ về các dịch vụ ứng dụng LLM.
Dạo gần đây, sự quan tâm đến LLM và AI ngày càng tăng, đồng thời việc tự mình xây dựng các dịch vụ AI cũng trở nên dễ dàng hơn rất nhiều so với trước đây. Xung quanh chúng ta, không khó để bắt gặp những nhà phát triển thử xây dựng các dịch vụ tận dụng LLM như một dự án phụ.
Tuy nhiên, khi thực sự muốn bắt đầu bước vào một lĩnh vực mới mẻ như AI, có lẽ bạn sẽ cảm thấy bối rối, không biết nên bắt đầu từ đâu, đặc biệt là nếu bạn đã có nền tảng kỹ thuật thì sẽ càng khó hình dung những điều nào trong lĩnh vực này có thể hữu ích cho bản thân.
Khi nói đến việc học AI, người ta thường tự nhiên tập trung nhiều vào những nội dung về bản thân mô hình AI, chẳng hạn như nguyên lý của mô hình, phương pháp huấn luyện hay tinh chỉnh. Tuy nhiên, gần đây, lĩnh vực kỹ thuật AI—nơi tận dụng các LLM đã được xây dựng sẵn để tạo và vận hành các dịch vụ thực tế—cũng đang phát triển nhanh chóng.
Từ việc lựa chọn mô hình nào, quản lý các yêu cầu và trạng thái ra sao, tìm kiếm dữ liệu cần thiết và truyền cho mô hình như thế nào, cho đến kết nối nhiều thành phần và công cụ với nhau, quá trình phát triển dịch vụ thực tế đòi hỏi nhiều cân nhắc về mặt kỹ thuật.
Vì bản thân tôi đang làm việc với tư cách là một nhà phát triển backend, nên trong khóa học lần này, tôi muốn tập trung nhiều hơn vào khía cạnh kỹ thuật và đề cập đến cách thiết kế, vận hành các dịch vụ sử dụng LLM. Thực ra, ban đầu tôi định đăng nội dung này dưới dạng một vài bài giảng bổ sung cho khóa học trước, nhưng trong quá trình xây dựng, những nội dung muốn giải thích cứ tiếp tục tăng lên 😅 nên cuối cùng tôi đã phát hành nó thành một khóa học riêng như thế này.
Tôi đã xây dựng nội dung để ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể nhanh chóng nắm bắt được bức tranh tổng thể. Nếu trong quá trình học, bạn có điều gì thắc mắc hoặc cảm thấy “phần này có lẽ cần được giải thích thêm”, hãy thoải mái để lại phản hồi qua bảng câu hỏi hoặc đánh giá khóa học. Tôi sẽ rất biết ơn!
Tôi sẽ tiếp tục hoàn thiện để nội dung ngày càng tốt hơn, thực sự có thể giúp bạn phát triển thông qua những phản hồi đó.
Hy vọng khóa học này sẽ trở thành một kim chỉ nam nhỏ giúp những bạn muốn tìm hiểu và tự xây dựng dịch vụ AI nhưng còn bối rối không biết nên bắt đầu từ đâu có được cái nhìn tổng quan và biết mình cần trăn trở về những điều gì trong thời gian tới.
Vậy thì, các bạn vẫn đang học tập với sự tò mò về những kiến thức mới hôm nay, thật sự đã vất vả nhiều rồi!
Mong rằng bài giảng mới cũng sẽ được mọi người đón nhận 😊




