graphRAG - Hệ thống RAG dựa trên đồ thị tri thức được triển khai với Neo4J (feat. LangChain)

Đây là khóa học Python cơ bản dành cho người mới bắt đầu không chuyên. Giáo trình lý thuyết được cung cấp qua Wikidocs, và tài liệu thực hành được cung cấp qua Github.

Khóa học này sẽ đề cập đến các khái niệm cơ bản và phương pháp triển khai hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) sử dụng LangChain. Người tham gia sẽ hiểu các nguyên lý cốt lõi của RAG, và thông qua LangChain, học cách thực hành xây dựng hệ thống cũng như đánh giá hiệu suất.

Đặc vụ AI thông minh RAG (Retrieval Augmented Generation) với LangGraph! Đây là hướng dẫn thực hành từ lý thuyết đến thực tiễn, dễ dàng cho người mới bắt đầu.

Học các khái niệm cơ bản và cách sử dụng 랭체인 (LangChain) thông qua 파이썬. Các bài thực hành sẽ được thực hiện chủ yếu trong môi trường 구글 코랩 (colab), và tài liệu sẽ được cung cấp qua 깃헙 (Github).

Khóa học này tập trung vào những lời giải thích dễ hiểu và các dự án thực hành khác nhau dành cho người mới bắt đầu. Chúng tôi thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng công cụ thu thập dữ liệu web và LangChain, đồng thời sử dụng LLM để xử lý hệ thống tóm tắt, trích xuất, phân tích cảm tính và đề xuất.

Hãy tự tay tạo ra chatbot AI của riêng bạn bằng cách sử dụng cú pháp cơ bản Python và các thư viện. Thực hiện từng bước 5 dự án bao gồm RAG dựa trên tài liệu PDF, và học quy trình triển khai thành dịch vụ web.

Đặc vụ AI thông minh RAG (Retrieval Augmented Generation) với LangGraph! Đây là hướng dẫn thực hành từ lý thuyết đến thực tiễn, dễ dàng cho người mới bắt đầu.

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.

Khóa học này được thiết kế để học viên có thể học từng bước từ các khái niệm cơ bản của hệ thống cơ sở dữ liệu đến việc sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) và SQL. Học viên sẽ hiểu được nguyên lý của cơ sở dữ liệu và có thể tạo ra cấu trúc dữ liệu có hệ thống thông qua phương pháp mô hình hóa và thiết kế dữ liệu. Ngoài ra, thông qua việc thực hành các kỹ thuật thao tác và quản lý dữ liệu bằng SQL, học viên sẽ trải nghiệm quy trình xử lý dữ liệu thực tế. Thông qua khóa học này, học viên không chỉ học lý thuyết đơn thuần mà còn có thể trang bị khả năng quản lý dữ liệu hiệu quả và ứng dụng thực tế, từ đó xây dựng nền tảng có thể sử dụng cho cả công việc thực tế và chuẩn bị kỳ thi chứng chỉ.

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!

Câu chuyện SQL dễ dàng và thú vị được học từ giảng viên chuyên nghiệp! Các bài giảng được thực hiện một cách có hệ thống và từng bước cho người mới bắt đầu. Chúng tôi cung cấp cơ hội học tập đầy đủ và lặp đi lặp lại thông qua quy trình học tập 3 giai đoạn.

Dạo này bạn vẫn còn tự tay code à? Giờ đây là thời đại ngại cả việc code bằng Vibe! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần code. Hướng dẫn thiết kế workflow tự động hóa áp dụng ngay vào thực tế Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực chiến để tối đa hóa hiệu quả công việc. Xây dựng workflow trực quan với n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc

Khóa học hoàn chỉnh về Thực tập tại Silicon Valley không lo bị sa thải ngay cả trong kỷ nguyên AI & Thiết kế hệ thống 30 công ty BigTech & Đóng góp thực tế vào dự án mã nguồn mở - Tất cả học viên hoàn thành bài tập đều có thể ứng tuyển vào chương trình thực tập tại startup AI ở Palo Alto, Mỹ với cơ hội phỏng vấn được đảm bảo (miễn sơ tuyển hồ sơ). Đây là khóa học thiết kế và mở rộng quy mô 30 hệ thống thực tế dựa trên các case study từ BigTech như Netflix, Tesla, Meta, Tinder. Cuối khóa, bạn sẽ thiết kế dịch vụ của riêng mình từ kiến trúc → DB → scaling, đóng góp vào dự án mã nguồn mở AI coding agent đang vận hành thực tế (đạt 1.8k lượt tải/tuần) để hoàn thiện portfolio và CV của mình.

Thông qua khóa học này, bạn có thể học được kiến thức về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu để ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu thông qua lập trình, và cả các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

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.

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.

Học SQL trung cấp và nâng cao, cùng giải quyết 101 bài toán phân tích dữ liệu thực tế ở cấp độ chuyên nghiệp, xây dựng năng lực phân tích dữ liệu SQL vững chắc.

Không biết code cũng chẳng sao. Hoàn thành ngay trên trình duyệt mà không cần cài đặt với công cụ mới nhất của Google (IDX)! Ngừng học cú pháp lập trình ngay thôi! Đây là khóa học thực chiến siêu tốc giúp bạn xây dựng chatbot RAG hiểu rõ tài liệu nội bộ thông qua việc trò chuyện với AI (Vibe Coding) trong môi trường Google IDX và triển khai trực tiếp lên web.

Khám phá cách xây dựng thẩm phán trí tuệ nhân tạo bằng cách kết hợp các hệ thống suy luận, biểu đồ tri thức và nhiều framework agent như CrewAI, LangChain, AutoGen, những công cụ cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân (multi-agent) dựa trên LLM.

Học cách phân tích 5 triệu dữ liệu giao dịch căn hộ Hàn Quốc sử dụng PostgreSQL. Bao gồm quá trình làm sạch, chuyển đổi dữ liệu và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa thông qua các truy vấn SQL đa dạng.

🧩 Thay vì giải thích dựa trên công thức phức tạp hay lý thuyết, chúng tôi đặt mục tiêu nắm vững các khái niệm cốt lõi của hệ thống đề xuất thông qua việc tự tay triển khai chương trình. 🛠️ Thông qua tổng cộng 12 ví dụ đa dạng và thực tiễn, chúng tôi đã từng bước thiết kế các hệ thống đề xuất có thể ứng dụng trong môi trường thực tế, bao gồm đề xuất dựa trên nội dung, lọc cộng tác và đề xuất học sâu.

Khóa học 'Chứng chỉ Năng lực Trực quan hóa Thông tin Quản lý' học những gì? Khóa học chứng chỉ này tập trung vào việc phát triển khả năng phân tích dữ liệu tốt, trực quan hóa dễ hiểu, và truyền đạt thông tin cần thiết một cách rõ ràng và hiệu quả khi đưa ra các quyết định quan trọng trong công ty hoặc tổ chức. Nói một cách đơn giản, đây không chỉ là khóa học xem dữ liệu, mà là học cách tìm ra ý nghĩa ẩn chứa bên trong dữ liệu và biểu đạt chúng bằng hình ảnh, bảng biểu, đồ thị để có thể giải thích tốt cho người khác. Thông qua khóa học này, bạn sẽ: Rèn luyện khả năng tư duy chiến lược thông qua dữ liệu, phát triển năng lực thực tế có thể áp dụng ngay vào công việc, và nâng cao chuyên môn cũng như khả năng cạnh tranh của bản thân. Hãy cùng phát triển khả năng kết nối quản lý và dữ liệu, và tiến thêm một bước để trở thành chuyên gia hiểu và giải thích dữ liệu thông qua khóa học này.

Không chỉ lập trình viên, mà cả người hoạch định và nhà phân tích dữ liệu cũng học cơ sở dữ liệu từng bước từ SQL cơ bản.

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.

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.