Kỹ thuật LangChain Nâng cao: Làm chủ các Ứng dụng RAG - (2026)

Khóa học này được xây dựng từ kinh nghiệm thực tế trong việc thiết kế và triển khai các ứng dụng LLM quy mô sản phẩm trên Azure. Thay vì tập trung vào các ví dụ minh họa đơn giản hay các notebook rời rạc, tôi hướng dẫn học viên vượt qua những thách thức thực tế khi chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang hệ thống thực thụ: nạp dữ liệu, lưu trữ vector, điều phối dịch vụ, triển khai đám mây và bảo mật. Xuyên suốt khóa học, tôi phân tích các dịch vụ Azure phức tạp thành các bước thực hành rõ ràng, giải thích lý do đằng sau mỗi quyết định về kiến trúc và trình bày cách các thành phần phối hợp với nhau trong một hệ thống có khả năng mở rộng. Học viên sẽ học thông qua việc xây dựng, gỡ lỗi và triển khai một ứng dụng hoàn chỉnh dựa trên LangChain, từ đó tự tin giải quyết các vấn đề thực tế về hạ tầng và cấp độ ứng dụng.

Mastering Model Context Protocol (MCP) là một khóa học thực tế, tập trung vào kỹ thuật, được thiết kế để giúp các nhà phát triển xây dựng các AI backend thực thụ, bảo mật và sẵn sàng cho môi trường production. Sau khi giúp đỡ hàng ngàn học viên vượt qua những bối rối xoay quanh việc tích hợp LLM, gọi công cụ (tool calling) và kiến trúc backend, tôi đã tạo ra khóa học này để giải quyết những vấn đề phổ biến nhất: “Làm thế nào để tôi xây dựng một backend đáng tin cậy mà các LLM có thể gọi một cách an toàn?” “Làm thế nào để tôi lựa chọn giữa SSE, stdio, hay streamable-http?” “Làm thế nào để tôi mở rộng quy mô MCP vào các ứng dụng thực tế với FastAPI, Auth0 và LangGraph?” “Làm thế nào để tôi cấu trúc các công cụ (tools), tài nguyên (resources), câu lệnh (prompts) và ngữ cảnh (context) trong MCP?” Trong khóa học này, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước—từ việc khởi tạo một MCP server tối giản cho đến việc triển khai một hệ thống Dockerized hoàn chỉnh và bảo mật. Mỗi bài học đều mang tính thực hành cao, được thiết kế để loại bỏ sự phức tạp và mang lại cho bạn một quy trình làm việc rõ ràng, có thể lặp lại để xây dựng các hệ thống AI hiện đại. Nếu bạn đang cảm thấy nản lòng bởi những bài hướng dẫn mơ hồ và muốn có một sự hiểu biết rõ ràng, cụ thể ở cấp độ kỹ thuật về MCP, khóa học này được xây dựng dành cho bạn.

Khóa học này được thiết kế để giúp những người mới bắt đầu hoàn toàn học Python thông qua các bài học ngắn gọn, tập trung và thực tế. Với các buổi học nhỏ hàng ngày khoảng 15 phút, tôi hướng dẫn học viên từng bước qua các khái niệm cốt lõi của Python, giúp việc lập trình trở nên dễ tiếp cận và bớt áp lực hơn. Dựa trên kinh nghiệm giúp đỡ người mới bắt đầu vượt qua các trở ngại học tập phổ biến—như nhầm lẫn về cú pháp, logic và giải quyết vấn đề—tôi nhấn mạnh vào sự rõ ràng, lặp lại và thực hành trực tiếp. Mỗi bài học được xây dựng dựa trên bài trước đó, được củng cố bằng các bài tập thực hành và những ngày nghỉ thường xuyên để ôn tập và củng cố kiến thức. Đến cuối 30 ngày, học viên không chỉ hiểu các kiến thức nền tảng của Python mà còn tự tin xây dựng ứng dụng Python dòng lệnh của riêng mình, kết nối tất cả các khái niệm đã học trong suốt khóa học.

Đây là bài giảng trong đó bạn tìm hiểu khái niệm về mô hình Gemini của Google và cách sử dụng API Gemini cũng như tạo các ứng dụng AI khác nhau bằng Streamlit.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) từ lý thuyết đến RAG đa phương thức và dựa trên agent mới nhất! Đây là khóa học thực hành được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Từ review paper đến triển khai code thực tế, được thiết kế để những người mới tiếp cúc với RAG cũng có thể dễ dàng theo kịp.

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.

"Bước đầu tiên để tạo LLM tùy chỉnh của riêng bạn với Fine-tuning nhẹ dựa trên LoRA!" Đây là khóa học thực hành nhập môn được thiết kế để những người mới tiếp xúc với LLM cũng có thể dễ dàng theo dõi. Giảm thiểu lý thuyết phức tạp, hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình từ tải mô hình → áp dụng dữ liệu → huấn luyện → so sánh kết quả. Trong thời gian ngắn, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm quy trình của các kỹ thuật fine-tuning nhẹ hiện đại như LoRA·QLoRA, và có thể nắm bắt được cảm giác "À, fine-tuning LLM hoạt động như thế này". Hãy tự mình cảm nhận thành tựu tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực của bạn, ngay cả khi không có nhiều tài nguyên!

Bạn sẽ học từng bước từ các khái niệm cơ bản về LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) cho đến cách tinh chỉnh mô hình Llama 2, LLM hiệu suất cao, trên tập dữ liệu bạn chọn.

Đây là bài giảng dạy “các khái niệm cốt lõi” về deep learning cần thiết để tham gia vào công việc deep learning và các kỹ năng thực tế cần thiết để thực hiện các dự án deep learning thực tế thông qua thực hành sử dụng PyTorch.

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!

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!

Khả năng sử dụng AI quyết định mức lương của bạn. Hãy giao những công việc lặp đi lặp lại nhàm chán hàng ngày cho AI 'Hầu hết mọi thứ về tự động hóa công việc' sẽ hướng dẫn bạn cách tạo hệ thống tự động hóa xử lý công việc của mình chỉ với vài cú nhấp chuột mà không cần kiến thức lập trình. Bạn sẽ được giải phóng khỏi công việc văn bản nhàm chán và sắp xếp dữ liệu, và trở thành 'người làm việc giỏi với AI' vượt trội hơn người khác.

Đây là hướng dẫn thực hành về cách sử dụng Model Context Protocol (MCP) để liên kết với IntelliJ và phát triển nhanh hơn.

Xu hướng mới nhất của AI tạo sinh, AI Agent! Cách đi trước với Cursor giúp hoàn thành công việc phát triển và MCP mở rộng tính năng!

Tạo ứng dụng hội nghị truyền hình dựa trên AI với tính năng AI agent thời gian thực, tóm tắt nội dung cuộc họp và chức năng sau cuộc gọi.

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.

Mời bạn đến với thế giới lập trình đầy hấp dẫn, nơi bạn phân tích và trực quan hóa báo cáo tài chính chỉ bằng prompt. Không cần một dòng code nào, bạn tạo và triển khai dịch vụ chỉ bằng cách tham vấn với AI.

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.

AI viết thay cho Slack, Notion của tôi? Làm việc thông minh với MCP đã vượt qua giới hạn của AI truyền thống!

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.

Mấy lời giới thiệu này có quan trọng không? Dùng ngay mô hình deepseek R1 đi.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tập trung vào M365 Copilot - đối tác thông minh trong hệ sinh thái Microsoft 365, và tìm hiểu cách sử dụng AI để thực hiện đổi mới công việc trong môi trường được bảo vệ về bảo mật và bản quyền. Khóa học sẽ giới thiệu các tính năng chính của Copilot và phương án kết hợp sử dụng với các dịch vụ Microsoft 365 khác nhau, đồng thời cũng trình bày các kỹ thuật prompting để có được những câu trả lời chính xác và hiệu quả.