Kỹ thuật LangChain Nâng cao: Làm chủ Ứng dụng RAG

Làm chủ Model Context Protocol (MCP) là một khóa học thực hành, tập trung vào kỹ thuật được thiết kế để giúp các nhà phát triển xây dựng backend AI thực tế, an toàn và sẵn sàng cho production. Sau khi giúp hàng nghìn học viên vượt qua sự nhầm lẫn xung quanh việc tích hợp LLM, 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 xây dựng một backend đáng tin cậy mà LLM có thể gọi một cách an toàn?" "Làm thế nào để lựa chọn giữa SSE, stdio, hoặc streamable-http?" "Làm thế nào để mở rộng MCP thành các ứng dụng thực tế với FastAPI, Auth0, và LangGraph?" "Làm thế nào để cấu trúc các công cụ, tài nguyên, prompts và ngữ cảnh MCP của tôi?" Trong khóa học này, tôi hướng dẫn bạn từng bước—từ việc khởi động một MCP server tối giản đến triển khai một hệ thống được Dockerize hoàn toàn an toàn. Mỗi bài học đều thực hành, được thiết kế để loại bỏ sự phức tạp và cung cấp cho bạn một quy trình làm việc rõ ràng, có thể lặp lại để xây dựng các hệ thống AI hiện đại. Nếu bạn cảm thấy thất vọng với những hướng dẫn mơ hồ và muốn có 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 xây dựng từ kinh nghiệm thực tế trong việc thiết kế và triển khai các ứng dụng LLM cấp độ production trên Azure. Thay vì tập trung vào các ví dụ đơn giản hay notebook riêng lẻ, tôi hướng dẫn học viên vượt qua những thách thức thực tế mà họ gặp phải khi chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang hệ thống thực tế: thu thập dữ liệu, lưu trữ vector, điều phối dịch vụ, triển khai cloud và bảo mật. Xuyên suốt khóa học, tôi phân tích các dịch vụ Azure phức tạp thành các bước rõ ràng và thực tế, giải thích lý do đằng sau mỗi quyết định kiến trúc, và chỉ ra cách các thành phần hoạt động cùng nhau trong một hệ thống có khả năng mở rộng. Học viên học bằng cách 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 ứng dụng.

Những Gì Bạn Sẽ Nhận Được Từ Khóa Học Này Chào mừng bạn đến với LangGraph in Action, hướng dẫn toàn diện giúp bạn thành thạo việc thiết kế và triển khai các AI agent nâng cao sử dụng LangGraph. Trong khóa học này, bạn sẽ khám phá những kiến thức nền tảng về xây dựng các agent theo module, có khả năng mở rộng và sẵn sàng cho môi trường production, tất cả thông qua phương pháp thực hành. Từ việc hiểu những điều cơ bản về thiết kế dựa trên trạng thái của LangGraph đến tạo ra một ứng dụng full-stack, bạn sẽ có được những kỹ năng cần thiết để biến AI agent thành hiện thực. Điểm Nổi Bật Của Khóa Học Thiết Kế Dựa Trên Trạng Thái: Tìm hiểu sâu về triết lý cốt lõi của LangGraph với các node và edge để tạo ra các agent có cấu trúc và dễ bảo trì. Quản Lý Bộ Nhớ: Khám phá bộ nhớ ngắn hạn với checkpointer và bộ nhớ dài hạn với đối tượng Store để tạo ra các agent có khả năng thích ứng và học hỏi. Quy Trình Làm Việc Nâng Cao: Xây dựng hệ thống human-in-the-loop, triển khai thực thi song song và thành thạo các mô hình multi-agent. Phát Triển Sẵn Sàng Cho Production: Học các thao tác bất đồng bộ, subgraph và tạo ứng dụng full-stack sử dụng FastAPI và Docker. Đến cuối khóa học, bạn không chỉ có hiểu biết lý thuyết vững chắc mà còn có kỹ năng thực tế để triển khai AI agent ở bất kỳ đâu, hoàn toàn với các công cụ mã nguồn mở. Cho dù bạn là developer muốn luôn dẫn đầu xu hướng hay một kỹ sư dày dạn kinh nghiệm muốn mở rộng bộ công cụ AI của mình, khóa học này sẽ trang bị cho bạn những gì cần thiết cho lĩnh vực AI agent đang phát triển nhanh chóng. Với việc ngày càng nhiều AI agent được áp dụng trong các ứng dụng thực tế, khóa học này đảm bảo bạn sẵn sàng để thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống nâng cao giải quyết những thách thức thực tiễn. Hãy cùng bắt đầu xây dựng và định hình tương lai của AI!

Những Gì Bạn Sẽ Nhận Được Từ Khóa Học Này Chào mừng bạn đến với LangGraph in Action, hướng dẫn toàn diện giúp bạn thành thạo việc thiết kế và triển khai các AI agent nâng cao sử dụng LangGraph. Trong khóa học này, bạn sẽ khám phá những kiến thức nền tảng về xây dựng các agent theo module, có khả năng mở rộng và sẵn sàng cho môi trường production, tất cả thông qua phương pháp thực hành. Từ việc hiểu những điều cơ bản về thiết kế dựa trên trạng thái của LangGraph đến tạo ra một ứng dụng full-stack, bạn sẽ có được những kỹ năng cần thiết để biến AI agent thành hiện thực. Điểm Nổi Bật Của Khóa Học Thiết Kế Dựa Trên Trạng Thái: Tìm hiểu sâu về triết lý cốt lõi của LangGraph với các node và edge để tạo ra các agent có cấu trúc và dễ bảo trì. Quản Lý Bộ Nhớ: Khám phá bộ nhớ ngắn hạn với checkpointer và bộ nhớ dài hạn với đối tượng Store để tạo ra các agent có khả năng thích ứng và học hỏi. Quy Trình Làm Việc Nâng Cao: Xây dựng hệ thống human-in-the-loop, triển khai thực thi song song và thành thạo các mô hình multi-agent. Phát Triển Sẵn Sàng Cho Production: Học các thao tác bất đồng bộ, subgraph và tạo ứng dụng full-stack sử dụng FastAPI và Docker. Đến cuối khóa học, bạn không chỉ có hiểu biết lý thuyết vững chắc mà còn có kỹ năng thực tế để triển khai AI agent ở bất kỳ đâu, hoàn toàn với các công cụ mã nguồn mở. Cho dù bạn là developer muốn luôn dẫn đầu xu hướng hay một kỹ sư dày dạn kinh nghiệm muốn mở rộng bộ công cụ AI của mình, khóa học này sẽ trang bị cho bạn những gì cần thiết cho lĩnh vực AI agent đang phát triển nhanh chóng. Với việc ngày càng nhiều AI agent được áp dụng trong các ứng dụng thực tế, khóa học này đảm bảo bạn sẵn sàng để thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống nâng cao giải quyết những thách thức thực tiễn. Hãy cùng bắt đầu xây dựng và định hình tương lai của AI!

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.

Bạn đang dùng ChatGPT, nhưng có khó để giải thích tại sao lại có câu trả lời như vậy không? "RAG, agent, fine-tuning... biết thuật ngữ nhưng khó giải thích chính xác" "Nghe các thuật ngữ liên quan đến LLM là không biết nói gì" "Trong các cuộc họp về AI, việc giải thích khái niệm luôn mơ hồ" Khóa học này được tạo ra chính xác cho những người như vậy. Đây là khóa học lý thuyết để hiểu LLM không phải như một 'công cụ' mà như một 'cấu trúc'. Không phải cách sử dụng ChatGPT hay Gemini, mà tạo ra tiêu chuẩn để có thể giải thích tại sao nó hoạt động như vậy.

Đúc kết đầy đủ bí quyết LLM Fine-Tuning, học từ chuyên gia dự án LLM ở Silicon Valley.

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.

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.

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!

Xem xét những hạn chế của LLM, cách khắc phục và các chủ đề nghiên cứu mới nhất.

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

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.

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.

Khám phá cách tạo ra thẩm phán nhân tạo bằng cách kết hợp các framework đa tác nhân như CrewAI, LangChain, AutoGen cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân dựa trên LLM, cùng với đồ thị tri thức và hệ thống suy luận.

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.

<Mô hình Ngôn ngữ Lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!>(Insight, 2025)를 바탕으로 LLM의 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

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.

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.

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.

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!

Hướng dẫn thành thạo ứng dụng AI dành cho lập trình viên Java! Khóa học này phá vỡ định kiến rằng AI chỉ là lĩnh vực của Python, và trao cho ứng dụng Java của bạn khả năng nhìn, nghe, nói và lập trình của AI. Hãy phát triển thành kiến trúc sư AI dựa trên OpenAI API. Trực tiếp phát triển các chuyên gia AI đa dạng như nhà văn AI, dịch giả, họa sĩ, đồng nghiệp lập trình, và tạo ra trợ lý AI đa chức năng tích hợp các tính năng cốt lõi như tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, giải thích 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 của hệ thống Java hiện có bằng cách gán vai trò cho AI thông qua system message và học cả việc kiểm duyệt nội dung có hại.

Tìm hiểu cách dễ nhất để xử lý AI bằng Spring AI. Hãy cùng tìm hiểu Spring AI trong khi xây dựng chatbot RAG.