LangChain trên Azure - Xây dựng các ứng dụng LLM có khả năng mở rộng - (2026)

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.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách thiết kế, xây dựng và đánh giá các hệ thống RAG nâng cao bằng framework LangChain. Bạn sẽ làm chủ LCEL, Runnables, các kỹ thuật truy xuất nâng cao, chiến lược chunking, cross-encoder reranking, agent-based RAG, tool calling, tích hợp SQL và các kỹ thuật an toàn sử dụng NeMo Guardrails. Bạn cũng sẽ học cách trace, debug và triển khai một chatbot AI full-stack với LangFuse, React, FastAPI và Docker.

Được cấu trúc để bạn có thể học nhiều phần của Kubernetes (☸) thông qua hình ảnh minh họa. 🧭 Đặc biệt, nội dung đã được kiểm chứng từ cuốn sách bán chạy 'Kubernetes/Docker để xây dựng môi trường hạ tầng container' được mở rộng thêm để học sâu hơn về bản thân Kubernetes. 💯 Ngoài ra, các nội dung thực tế được bổ sung định kỳ trong 'Bài học bổ trợ'. 👉 Hãy nhất định so sánh với các khóa học khác nhé :)

Đây không phải là khóa học chỉ đơn thuần học thuộc lòng các lệnh. Tại sao container lại xuất hiện, Docker hoạt động theo nguyên lý nào để tạo và chạy image, đây là khóa học nhập môn thực hành giúp bạn hiểu được 'dòng chảy' của công nghệ một cách trực quan. Ngay cả những người mới tiếp xúc với Docker lần đầu, sau khi học khóa này cũng có thể tự giải thích được "tại sao container lại là công nghệ cần thiết".

Học về toàn bộ devops, bao gồm mua tên miền và triển khai máy chủ vận hành springboot sử dụng eks, cơ bản về docker, cơ bản về kubernetes, cơ bản về aws, tự động hóa CI/CD thông qua github actions, argocd, prometheus/grafana, v.v.

Hành Trình Phát Triển Toàn Diện Từ Đầu Đến Cuối — Xây Dựng API Siêu Nhanh, Giao Diện Frontend Hiện Đại, Dự Án Thực Tế, Hệ Thống Xác Thực, Dashboard & Triển Khai Hoàn Chỉnh Sử Dụng FastAPI, React, và Kỹ Thuật Vibe Coding.

Đây là hướng dẫn về Kubernetes dành cho người mới bắt đầu chưa biết gì về Kubernetes. Nó được tổ chức theo cách mà ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng hiểu được.

Khoá học: thực chiến tích hợp RabbitMQ, Kafka, Redis với Python Flask, xử lý lưu lượng lớn và streaming thời gian thực.

Dừng sử dụng print()! Hãy học cách logging dễ dàng và mạnh mẽ với thư viện loguru của Python. Từ các khái niệm cơ bản đến quản lý file, tích hợp với ứng dụng web FastAPI và thông báo Slack, Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước một cách tập trung vào thực hành.

Trợ lý Kim, người từng tăng ca mỗi ngày, làm thế nào để trở thành "thần tiên tan làm đúng giờ" chỉ trong 1 giờ? Bí quyết giúp bạn tìm lại "thời gian tan làm" của chính mình Thức trắng đêm vì một công thức Excel bị lỗi, hay cả bản báo cáo rối tung lên chỉ vì một lỗi đánh máy, chắc hẳn dân công sở nào cũng đã từng trải qua ít nhất một lần đúng không? Khóa học này được thiết kế để chấm dứt những "nỗi đau lặp đi lặp lại" đó. Bạn không cần phải học thuộc lòng các cú pháp lập trình phức tạp. Chúng ta sẽ sử dụng Cursor AI - một công cụ tích hợp trí tuệ nhân tạo giúp viết code chỉ bằng các câu lệnh văn bản, và Streamlit - nền tảng giúp bất kỳ ai cũng có thể tạo website một cách dễ dàng. Tôi đã đưa vào đây toàn bộ quá trình giải quyết những "điểm nhức nhối" trong thực tế mà chính mình từng trải qua (như gộp file theo từng chi nhánh, tự động phân loại đối tượng sửa chữa, tạo hàng loạt chứng nhận PDF...) bằng cách "trò chuyện bằng lời" mà không cần tự tay viết một dòng mã Python nào. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ không còn là một nhân viên văn phòng đơn thuần, mà sẽ trở thành một "chuyên gia chuyển đổi số", người mang lại đột phá về hiệu suất công việc cho cả đội ngũ.

Mọi thứ về lập trình không đồng bộ Python sử dụng FastAPI

Đây là khóa học cơ bản về LangChain trích xuất những phần cốt lõi từ tài liệu chính thức, với mức giá chỉ bằng một tách cà phê(?). Hãy làm quen với cú pháp LangChain trước khi bắt đầu phát triển chính thức!

Xin chào! Bạn có bao giờ cảm thấy mệt mỏi vì phải lặp đi lặp lại những đoạn code giống nhau mỗi khi phân tích dữ liệu không? 😫 Giờ đây hãy cùng PyCaret tạo đôi cánh cho dự án của bạn! 🚀 Khóa học này sẽ tiết lộ bí quyết tự động hóa hầu hết các quy trình nhàm chán và phức tạp của machine learning chỉ với 5 dòng code. Sau khi học khóa này, bạn sẽ thay đổi như thế này! ✨ Làm chủ dự án thực tế: 📈Dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng (phân loại), 📉Dự đoán chi phí y tế (hồi quy), 🧩Phân nhóm khách hàng (phân cụm), ⏳Dự đoán số lượng hành khách hàng không (chuỗi thời gian)! Thực hành trực tiếp 4 dự án cốt lõi để phát triển khả năng giải quyết vấn đề 'thực sự'. Trang bị kỹ năng chuyên gia: Chưa dừng lại ở đó! 🤖 Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quản lý mô hình đã tạo bằng MLOps và tạo API server chỉ với vài cú click chuột. Thật kỳ diệu phải không? Bảo vệ work-life balance: Quan trọng nhất là chúng tôi sẽ giúp bạn giảm đáng kể công việc lặp lại và tập trung vào phân tích cốt lõi. Tan ca đúng giờ chính là phần thưởng! 😉 Dù bạn chưa quen với coding hay là chuyên gia muốn nâng cao năng suất một cách bùng nổ, tất cả đều được chào đón! 👋 Cùng tôi trở thành 'nhà khoa học dữ liệu nhanh gấp 10 lần' nhé?

Khóa học được tiến hành với lý thuyết và thực hành Python dễ hiểu ngay cả đối với những người không chuyên ngành. Đây là khóa học nhập môn lập trình Python - bước đầu tiên trong lộ trình tổng thể được xây dựng để phát triển ứng dụng. [Lộ trình tổng thể] Cơ bản Python -> Nâng cao Python -> Phát triển backtest giao dịch tự động -> Phát triển giao dịch tự động thời gian thực -> Giao dịch tự động ứng dụng LLM

Phát triển hiểu biết sâu sắc và trực giác về giải tích. Giải quyết các bài toán và triển khai thuật toán bằng tay và bằng Python.

Lý thuyết, xấp xỉ số, trực giác và trực quan hóa trong tích phân. Nâng cao kỹ năng toán-lập trình của bạn.

Khóa học này thực hiện các bài thực hành liên quan đến mô hình Diffusion trong số các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Thông qua việc cùng nhau đọc và triển khai bài báo prompt-to-prompt - một bài báo ứng dụng mô hình Diffusion tiêu biểu, chúng tôi hy vọng có thể giúp bạn phát triển khả năng hiểu các bài báo trí tuệ nhân tạo mới nhất.

Ghost In the N8N - AI Automation Workflow (N8N 프레임워크를 통해 AI 자동화 흐름) Bạn sẽ có được kiến thức cơ bản cần thiết cho tự động hóa thực tế & công việc trong thời đại AI và hướng dẫn có thể sử dụng ngay trong thực tế!

Xây dựng hệ thống Q&A dựa trên LLM cục bộ với RAG chỉ trong 2 giờ thực hành sử dụng Docker + ollama + framework R2R. (Có thể áp dụng cho hệ thống Q&A nội bộ công ty/in-house, portfolio cá nhân, năng lực nghiệp vụ ứng dụng AI, và cả dịch vụ thương mại)

Bạn sẽ được học Apache Airflow, công cụ Orchestrator được sử dụng nhiều nhất khi tạo đường ống dữ liệu phần mềm.

Cùng v0, cursor AI và các LLM, từ PRD đến gợi ý sản phẩm AI! Hoàn thiện trang mua sắm Next.js của bạn với dự án thực tế.

"Bạn vẫn học bằng cách đọc sách lập trình ư?" Khóa học được đánh giá 5.0/5.0 từ sinh viên cao học MBA và sinh viên đại học khoa Quản trị Kinh doanh tại trường Kinh doanh London đương nhiệm. Bạn có thể tham gia khóa học phân tích dữ liệu AI tại nhà. Ngay cả người không chuyên ngành, xuất thân từ khối ngành xã hội cũng có được năng lực thực hành phân tích dữ liệu ứng dụng ngay tại nơi làm việc và cả portfolio phân tích dữ liệu để hoàn thành việc chuẩn bị xin việc. Tôi là một giáo sư người Anh (British Professor), người đang giảng dạy các lớp phân tích dữ liệu và dự án bằng cách sử dụng ChatGPT mà không cần kiến thức về mã hóa.