LLM API trọn gói trong một lần: từ prompt, đầu ra có cấu trúc đến gọi công cụ

Hãy xây dựng từ đầu một tác nhân hỗ trợ khách hàng có thể tìm tài liệu và trả lời, lựa chọn công cụ để tra cứu, đồng thời thực sự tạo các phiếu yêu cầu đã được phê duyệt. Hãy xác minh qua nhật ký thực thi thực tế rằng ngay cả khi phản hồi bị gián đoạn hoặc cùng một yêu cầu được gửi lại, công việc vẫn chỉ được xử lý một lần và hoàn tất đến cùng.

Xây dựng một RAG nhỏ với ba tài liệu, rồi dựa trên nhật ký thực thi thực tế để xác định khi câu trả lời sai thì nên cải thiện phần nào trước: tài liệu, tìm kiếm, ngữ cảnh hay khâu tạo sinh. Đánh giá hiệu quả cải thiện bằng các con số, bao gồm tìm kiếm kết hợp và xếp hạng lại, tìm kiếm nhiều giai đoạn, cũng như kiểm tra quyền và vận hành.

Bạn muốn triển khai RAG nhưng cảm thấy bối rối về cấu trúc kết nối từ embedding đến lưu trữ và tìm kiếm vector? Dựa trên kinh nghiệm phát triển dịch vụ thực tế, khóa học này sẽ giải thích các khái niệm cốt lõi của pgvector và mã nguồn dịch vụ. Bạn có thể trực tiếp gọi API để nhanh chóng hiểu toàn bộ quy trình hoạt động của tìm kiếm vector RAG.

Khóa học này không chỉ đơn thuần là "cách triển khai" Transformer, mà là quá trình phân tích từ góc nhìn của người thiết kế về tại sao cấu trúc này được tạo ra, vai trò của từng module, và cách toàn bộ mô hình hoạt động. Phân tích sâu nguyên lý tính toán bên trong của Self-Attention và Multi-Head Attention, đồng thời xác minh trực tiếp qua công thức, bài báo và code triển khai về Positional Encoding, Feed-Forward Network, cấu trúc Encoder·Decoder đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế nào. Xuất phát từ Attention, tự tay lắp ráp toàn bộ cấu trúc Transformer, thực hiện training thực tế và thấu hiểu cách mô hình hoạt động. Đây là lộ trình có cấu trúc và thực chiến nhất dành cho "những ai muốn hiểu hoàn toàn về Transformer".

Hiểu về kiến trúc LLM dựa trên Transformer và chiến lược tận dụng GPU, đồng thời trực tiếp thực hành toàn bộ quy trình triển khai serving thực tế bằng vLLM. Khóa học bao quát toàn bộ quy trình thực tiễn, từ xây dựng pipeline hệ thống AI, giám sát đến sử dụng nhiều GPU, được thiết kế theo hướng trực quan, tập trung vào hình ảnh và thực hành để dễ hiểu mà không cần đến các công thức phức tạp.

Đây là khóa học giúp bạn nắm vững lý thuyết cơ bản về LLM cùng các công nghệ cốt lõi của LangChain và RAG. Bạn có thể dễ dàng học các công nghệ AI mới nhất được sử dụng trong thực tế, từ những kiến thức nền tảng về LLM!

Yêu cầu ChatGPT cung cấp kết quả mong muốn, đồng thời học cách kiểm tra căn cứ của tài liệu và kết quả. Đây là khóa học gồm 70 buổi, từng bước mở rộng từ thực hành với tài liệu, dữ liệu và viết lách đến OpenAI API, RAG, tác nhân, đánh giá và vận hành.

Tổng hợp 3 công nghệ cốt lõi trong phát triển AI Agent, từ phát triển chatbot AI Agent ở cấp độ vận hành thông qua LangChain đến việc nâng cao với LangGraph và LangSmith.

Ngay cả những người thực sự chưa từng biết một chút gì về lập trình cũng có thể tạo ra phần mềm tự động hóa chỉ bằng vài cú nhấp chuột, thật đấy.

Tìm hiểu các mối đe dọa bảo mật có thể phát sinh khi sử dụng LLM Coding Agent trong môi trường doanh nghiệp, đồng thời trực tiếp thực hành quy trình tấn công và ứng phó trong môi trường Connected và Air-Gap để tìm hiểu các biện pháp kiểm soát bảo mật và phương án ứng phó cần thiết.

: "Từ nền tảng toán học đến các mô hình mới nhất, hoàn thiện pipeline Deep Learning với Pytorch (Tổng cộng 44 bài giảng)" Thời đại chỉ học cách gọi model.fit() một cách đơn thuần đã qua rồi. Từ đạo hàm và hạ giang (gradient descent) - những nền tảng cơ bản nhất của mạng thần kinh nhân tạo, đến cách sử dụng Pytorch thiết yếu trong công việc thực tế, và cả CNN/RNN để xử lý dữ liệu hình ảnh và chuỗi thời gian! Chúng tôi sẽ giúp bạn chinh phục toàn bộ quy trình Deep Learning một cách hệ thống. Giờ đây, hãy bước vào thế giới Deep Learning kinh ngạc, nơi trí tuệ nhân tạo mô phỏng bộ não con người có thể tự học hỏi và đưa ra phán đoán, vượt xa việc chỉ phân tích dữ liệu thông thường.

Việc tra cứu tài liệu và soạn thảo văn bản lặp đi lặp lại hàng ngày, bạn định sẽ còn phải ôm đồm đến bao giờ? Tôi cũng từng là một nhân viên văn phòng bình thường, ngày nào cũng phải tăng ca để tìm kiếm những thông tin cốt lõi giữa biển dữ liệu tràn lan. Tuy nhiên, sau khi đưa Gemini 3 vào quy trình làm việc thực tế, tôi đã trải nghiệm được tốc độ xử lý công việc nhanh chóng hơn hẳn. Hãy nâng cao năng suất công việc của bạn bằng cách tận dụng Gemini.

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.

Khóa học này là một masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

Khóa học này hướng dẫn thu thập, xử lý và phân tích trực tiếp dữ liệu lớn xã hội từ web, SNS... bằng Python (Python), một ngôn ngữ lập trình phù hợp cho việc phân tích dữ liệu lớn. Các bài thực hành lập trình Python được tiến hành theo hình thức “làm theo”, giúp các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực nhân văn và khoa học xã hội chưa có kinh nghiệm lập trình cũng có thể dễ dàng học tập. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có thể học Python, thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn.

Đây là khóa học về các notebook trên GitHub và nội dung bổ sung của cuốn <Học LLM bằng cách tự xây dựng từ con số 0> (Gilbut, 2025). GitHub: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <Học LLM bằng cách tự xây dựng từ con số 0> là bản dịch của cuốn sách bán chạy <Build a Large Langauge Model (from Scratch)> (Manning, 2024) do Sebastian Raschka viết. Cuốn sách hướng dẫn cách tìm hiểu nguyên lý hoạt động và phương pháp ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách bắt đầu từ con số 0 để tự xây dựng một mô hình hoàn chỉnh dựa trên mô hình GPT-2 do OpenAI tạo ra.

Việc tạo MVP bằng AI giờ đây không còn khó khăn nữa. Nhưng hầu hết các dự án đều dừng lại ở bước tiếp theo. 👉 Đã tạo được tính năng 👉 Nhưng việc phát triển không được tiếp tục duy trì Tại sao điều này lại xảy ra? Vấn đề không nằm ở mã nguồn, 👉 Mà là vì thiếu một cấu trúc để AI có thể làm việc liên tục. --- Trong khóa học này, Dựa trên các dự án đã có sẵn, 👉 Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng 👉 Một cấu trúc cho phép AI tiếp tục quá trình phát triển --- Không chỉ đơn thuần là sử dụng các công cụ AI, mà chúng ta sẽ: * Xây dựng cấu trúc docs * Định nghĩa SSOT (Single Source of Truth) * Thực hiện phát triển theo đơn vị ticket * Kết nối với QA và cấu trúc lặp lại (iteration) 👉 Để hoàn thiện thành một "Hệ thống phát triển AI" nhất quán. --- Thông qua quá trình này, bạn có thể: 👉 Xây dựng cấu trúc mà việc phát triển vẫn tiếp diễn 👉 Ngay cả khi con người không trực tiếp viết code Nói cách khác, 👉 Bạn có thể tự mình tạo ra và thấu hiểu 👉 Một hệ thống phát triển vận hành AI như một đội ngũ thực thụ. --- Khóa học này được thiết kế dành cho: 👉 Những ai muốn tạo ra một cấu trúc có thể áp dụng ngay vào dự án của mình 👉 Những ai đã bắt đầu phát triển bằng AI nhưng gặp khó khăn trong việc duy trì 👉 Những ai muốn tiến lên bước tiếp theo sau khi đã làm quen với "Vibe Coding" --- Không chỉ dừng lại ở việc học, khóa học mang đến trải nghiệm: 👉 Thực hành trực tiếp 👉 Tạo ra cấu trúc hoạt động thực tế 👉 Và chuyển đổi nó thành hình thức có thể áp dụng ngay vào dự án cá nhân.

Nếu đã triển khai các tính năng AI bằng Spring AI, thì giờ là lúc suy nghĩ về cách quan sát hoạt động của AI và kiểm soát chi phí, chất lượng, rủi ro cũng như luồng xử lý. Chỉ gọi LLM, kết nối RAG và nhận phản hồi có cấu trúc thôi thì chưa đủ để khiến ứng dụng AI trở nên đáng tin cậy. Trong ứng dụng thực tế, chúng ta còn cần cân nhắc yêu cầu được xử lý theo lộ trình nào, đang truyền bao nhiêu ngữ cảnh cho mô hình, có thể tin tưởng kết quả được tạo ra đến mức nào và làm thế nào để hạn chế các đề xuất nguy hiểm. Trong khóa học này, chúng ta sẽ sử dụng ứng dụng Incident Responder dựa trên Spring AI làm một ví dụ xuyên suốt. Bắt đầu từ phiên bản baseline hoạt động bình thường nhưng chưa được kiểm soát đầy đủ, chúng ta sẽ quan sát kết quả thực thi thực tế, phát hiện vấn đề, bổ sung các điểm kiểm soát vào mã và so sánh trước với sau khi cải thiện. Qua đó, thay vì chỉ học thêm cách sử dụng một tính năng AI cụ thể, bạn sẽ tiếp thu góc nhìn thiết kế về cách quan sát, giới hạn và kiểm chứng AI hoạt động theo xác suất trong ứng dụng Java/Spring.

Hướng dẫn làm chủ ứng dụng AI dành cho lập trình viên Java! Khóa học này sẽ phá bỏ định kiến rằng AI chỉ dành riêng cho Python, giúp trang bị cho ứng dụng Java của bạn đôi mắt, đôi tai, giọng nói và cả khả năng lập trình của AI. Hãy trở thành Kiến trúc sư AI dựa trên OpenAI API. Bạn sẽ trực tiếp phát triển các chuyên gia AI đa dạng như nhà văn AI, thông dịch viên, họa sĩ, cộng sự lập trình, đồng thời xây dựng một trợ lý AI đa năng tích hợp các tính năng cốt lõi như: tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, thuyết minh hình ảnh, tạo mã Java, chuyển đổi giọng nói/văn bản, tạo hình ảnh/phụ đề. Đây là cơ hội tuyệt vời để tối đa hóa khả năng cạnh tranh cho hệ thống Java sẵn có của bạn thông qua việc học cách thiết lập vai trò cho AI bằng System Message và kiểm duyệt nội dung độc hại.

Đây là khóa học phát triển Claude Code theo dạng hướng dẫn từng bước, đủ dễ để người mới bắt đầu và những người mới làm quen với phát triển phần mềm cũng có thể theo học. Dựa trên kinh nghiệm giảng dạy trực tiếp cho nhà hoạch định, nhà thiết kế và người không chuyên về phát triển phần mềm, khóa học giúp bạn học xuyên suốt từ các ví dụ cơ bản không có trong sách đến các ví dụ phát triển ở trình độ trung cấp. Bạn sẽ trải nghiệm quy trình phát triển theo từng bước bằng Claude Code, từ Hello World, Lucky Draw, trang web quản lý menu quán cà phê được tối ưu cho từng thiết bị thông qua việc kết hợp thiết kế Claude với dữ liệu Excel, cho đến ứng dụng web SaaS có thể kết nối với DB và triển khai lên dịch vụ đám mây. Các nội dung hướng dẫn được cung cấp theo từng giai đoạn gồm lý thuyết/thực hành/dự án. Thông qua phần thực hành theo 6 cấp độ, bạn sẽ làm quen với phương pháp phát triển cộng tác cùng AI và trải nghiệm toàn bộ chu kỳ phát triển, từ triển khai lên đám mây đến vận hành.