RAG cho dịch vụ LLM của nhà phát triển AI tại Thung lũng Silicon

Giới hạn của LLM? Chúng tôi sẽ chia sẻ cách giải quyết vấn đề thực tiễn dựa trên những thử nghiệm, sai lầm và bí quyết vận hành RAG trong thực tế tại Thung lũng Silicon.

(4.8) 12 đánh giá

472 học viên

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

JavaScript
JavaScript
Python
Python
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
RAG
RAG
JavaScript
JavaScript
Python
Python
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
RAG
RAG

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.8

5.0

GoHome

100% đã tham gia

Tôi rất thích cách nội dung được xây dựng để người học có thể hiểu về Retrieval trước, thay vì gắn LLM vào ngay từ đầu. Không chỉ đề cập đến tìm kiếm vector mà còn bao quát cả Hybrid Search và Reranking, nhờ đó giúp tôi hiểu được bức tranh tổng thể của RAG cũng như kỹ thuật nào cần thiết trong từng tình huống. Tôi muốn giới thiệu nội dung này cho những ai mới bắt đầu tìm hiểu về RAG hoặc muốn chuyển từ việc triển khai ở mức tutorial sang cấu trúc của một dịch vụ thực tế. Đặc biệt, tôi đánh giá cao việc nội dung không chỉ dừng lại ở việc làm theo từng kỹ thuật riêng lẻ mà còn giúp người học hiểu RAG từ một góc nhìn tổng thể. Nếu có một điều tôi mong muốn thêm, đó là bộ dữ liệu thực hành được xây dựng đa dạng hơn một chút, để có thể so sánh sự khác biệt giữa các kỹ thuật tùy theo dữ liệu. Điều này có lẽ sẽ giúp người học cảm nhận sâu sắc hơn những gì đã học.

5.0

집돌이-JPA,코/접,AWS,우

34% đã tham gia

Tiến độ hiện đã đạt khoảng 30%, và tôi rất hài lòng vì phần lý thuyết được giải thích thật sự dễ hiểu ngay từ đầu. Đặc biệt, tôi rất thích khi được hiểu rõ cách chuyển đổi các giá trị tọa độ trong vector DB, khái niệm embedding, sự khác biệt so với DB thông thường, cũng như nguyên lý hoạt động của tìm kiếm dựa trên ngữ nghĩa. Tôi cũng đã có cơ hội trực tiếp thực hành với ChromaDB và Ollama. Sau khi hoàn thành toàn bộ khóa học, tôi dự định sẽ thử sức thêm với GraphRAG như thầy/cô đã đề cập riêng. Tôi rất mong đợi vì có lẽ sẽ có nhiều cơ hội để ứng dụng những kiến thức này vào nhiều lĩnh vực khác nhau trong tương lai! Sau khi hoàn thành khóa học, tôi sẽ viết thêm một bài đánh giá nữa!

5.0

Deck

94% đã tham gia

Vì đây là nội dung rất hot dạo gần đây nên tôi đã rất quan tâm và theo dõi khóa học. Dù bắt đầu từ con số không nhưng tôi đã học hỏi được rất nhiều điều bổ ích. Thị trường dạo này đang rất khó khăn, nhưng dựa trên những nội dung này, tôi nghĩ mình có thể xây dựng được danh mục đầu tư phù hợp.. ㅎㅎ Xin cảm ơn!!

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Khả năng tự triển khai hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa dựa trên ChromaDB

  • Kinh nghiệm xây dựng máy chủ API RAG dạng tải tài liệu lên

  • Khả năng áp dụng tái xếp hạng và tìm kiếm lai để cải thiện chất lượng tìm kiếm

  • Năng lực hiểu và giải thích được cấu trúc DB vector, embedding và HNSW

  • Năng lực thiết kế và vận hành kiến trúc RAG ở cấp độ thực tiễn

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những nhà phát triển đã làm theo hướng dẫn RAG nhưng không thể triển khai thành dịch vụ thực tế

  • Người chưa tìm ra nguyên nhân khiến chất lượng kết quả tìm kiếm kỳ lạ.

  • Lập trình viên backend chỉ mới “sử dụng” các tính năng AI chứ chưa từng tự mình xây dựng chúng

  • Những người luôn cảm thấy khái niệm DB vector và embedding khá mơ hồ

Xin chào
Đây là Hong

Xác minh Inflearn

Xác minh sự nghiệp

10,532

Học viên

652

Đánh giá

175

Trả lời

4.8

Xếp hạng

34

Các khóa học

Tôi bắt đầu học lập trình sau một thời gian dài lười biếng ở nhà và cảm thấy hứng thú với nó, hiện tại tôi đang đảm nhận việc phát triển máy chủ nền tảng (platform server) tại Pangyo. Tôi tiếp tục hoạt động với tư cách là người chia sẻ kiến thức vì muốn cung cấp cho các bạn phương pháp tôi đã học cũng như những vấn đề và giải pháp khác nhau mà các bạn có thể gặp phải trong thực tế.

 

Bài giảng không chỉ được tạo ra từ kiến thức của riêng tôi. Mọi bài giảng đều có sự đồng hành của những người cộng sự.

 

[Kinh nghiệm của người chia sẻ kiến thức]

[Cựu] Nhà phát triển blockchain liên quan đến Sandbox IP

[Cựu] Nhà phát triển Backend Metaverse

[Hiện tại] Nhà phát triển server đang làm việc lâu năm tại Pangyo

 

[Lịch sử phỏng vấn]

[Yêu cầu khác]

[Trang web chính thức]

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

32 bài giảng ∙ (8giờ 51phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

12 đánh giá

4.8

12 đánh giá

  • gjsu540607534님의 프로필 이미지
    gjsu540607534

    Đánh giá 15

    ∙

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    94% đã tham gia

    Phần trực tiếp cho thấy những gì không hoạt động cùng với nội dung kiểm chứng thực sự rất ấn tượng. Tôi đã dành trọn ngày nghỉ để xem hết tất cả các bài giảng mới mở gần đây - Cho đến tận bài giảng về AI Agent!! Tôi nghĩ đây là một chủ đề tuyệt vời để nắm bắt được khung sườn tổng quát về việc phát triển nền tảng hay dịch vụ AI cần cân nhắc những yếu tố nào, cũng như kết hợp những tính năng và dịch vụ gì. Đối với những bạn đang chuẩn bị xin việc hay những người đang có ý định chuyển sang lĩnh vực này, tôi nghĩ nó sẽ giúp ích rất nhiều trong việc định hướng.

    • jhong
      Giảng viên

      Tôi nghĩ rằng việc cho thấy những điều không thể thực hiện được mới là nội dung thực sự mà một khóa học cần truyền đạt. Những đoạn mã ví dụ mà hầu hết các bạn sử dụng, nếu chỉ cần sao chép và dùng thì phần lớn sẽ hoạt động tốt. Nhưng khi không hoạt động thì cần kiểm tra như thế nào — tôi nghĩ đây mới là điều quan trọng. Tôi rất vui vì quan điểm này có vẻ đã được truyền đạt rõ ràng, hehe. Chúc các bạn một ngày tốt lành!!

  • hjun656416519님의 프로필 이미지
    hjun656416519

    Đánh giá 4

    ∙

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    91% đã tham gia

    Đối với một người vốn chỉ biết về các cơ sở dữ liệu thông thường như tôi, đây là một chủ đề cực kỳ hữu ích. Vì đây không phải là những chủ đề phổ biến như MySQL hay MongoDB nên nó càng bổ ích hơn, giúp tôi học hỏi được rằng "À, thì ra cũng có công nghệ như thế này sao??" hay "Cũng có góc nhìn như thế này nữa à??". Tôi cảm thấy tầm nhìn của mình đã được mở rộng hơn. Cảm ơn bạn vì nội dung tuyệt vời này.

    • jhong
      Giảng viên

      Tôi nghĩ RAG thực sự là một chủ đề khá khó tiếp cận. Tuy nhiên, nếu bạn triển khai AX và xây dựng các dịch vụ AI thì đây là chủ đề không thể bỏ qua, vì vậy việc tìm hiểu sẽ mang lại rất nhiều lợi ích. Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá tích cực!

  • jukascrow6433님의 프로필 이미지
    jukascrow6433

    Đánh giá 13

    ∙

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    94% đã tham gia

    Vì đây là nội dung rất hot dạo gần đây nên tôi đã rất quan tâm và theo dõi khóa học. Dù bắt đầu từ con số không nhưng tôi đã học hỏi được rất nhiều điều bổ ích. Thị trường dạo này đang rất khó khăn, nhưng dựa trên những nội dung này, tôi nghĩ mình có thể xây dựng được danh mục đầu tư phù hợp.. ㅎㅎ Xin cảm ơn!!

    • jhong
      Giảng viên

      Thật vinh dự khi được đưa vào danh mục đầu tư... ㅠㅠ Từ nay tôi sẽ cố gắng truyền tải nhiều nội dung hữu ích hơn nữa.!!

  • gohome님의 프로필 이미지
    gohome

    Đánh giá 27

    ∙

    Đánh giá trung bình 4.7

    5

    100% đã tham gia

    Tôi rất thích cách nội dung được xây dựng để người học có thể hiểu về Retrieval trước, thay vì gắn LLM vào ngay từ đầu. Không chỉ đề cập đến tìm kiếm vector mà còn bao quát cả Hybrid Search và Reranking, nhờ đó giúp tôi hiểu được bức tranh tổng thể của RAG cũng như kỹ thuật nào cần thiết trong từng tình huống. Tôi muốn giới thiệu nội dung này cho những ai mới bắt đầu tìm hiểu về RAG hoặc muốn chuyển từ việc triển khai ở mức tutorial sang cấu trúc của một dịch vụ thực tế. Đặc biệt, tôi đánh giá cao việc nội dung không chỉ dừng lại ở việc làm theo từng kỹ thuật riêng lẻ mà còn giúp người học hiểu RAG từ một góc nhìn tổng thể. Nếu có một điều tôi mong muốn thêm, đó là bộ dữ liệu thực hành được xây dựng đa dạng hơn một chút, để có thể so sánh sự khác biệt giữa các kỹ thuật tùy theo dữ liệu. Điều này có lẽ sẽ giúp người học cảm nhận sâu sắc hơn những gì đã học.

    • jhong
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá tốt!! Chúng tôi sẽ cố gắng cung cấp nhiều nội dung hữu ích hơn nữa trong thời gian tới!! Chúc bạn một ngày tốt lành!

  • dbpjack님의 프로필 이미지
    dbpjack

    Đánh giá 11

    ∙

    Đánh giá trung bình 4.9

    Đã chỉnh sửa

    5

    34% đã tham gia

    Tiến độ hiện đã đạt khoảng 30%, và tôi rất hài lòng vì phần lý thuyết được giải thích thật sự dễ hiểu ngay từ đầu. Đặc biệt, tôi rất thích khi được hiểu rõ cách chuyển đổi các giá trị tọa độ trong vector DB, khái niệm embedding, sự khác biệt so với DB thông thường, cũng như nguyên lý hoạt động của tìm kiếm dựa trên ngữ nghĩa. Tôi cũng đã có cơ hội trực tiếp thực hành với ChromaDB và Ollama. Sau khi hoàn thành toàn bộ khóa học, tôi dự định sẽ thử sức thêm với GraphRAG như thầy/cô đã đề cập riêng. Tôi rất mong đợi vì có lẽ sẽ có nhiều cơ hội để ứng dụng những kiến thức này vào nhiều lĩnh vực khác nhau trong tương lai! Sau khi hoàn thành khóa học, tôi sẽ viết thêm một bài đánh giá nữa!

    • jhong
      Giảng viên

      Xin chào!! Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá tốt!! Từ nay tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp những nội dung hữu ích hơn nữa ㅎㅎ Chúc bạn một ngày tốt lành!!

Khóa học khác của Hong

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!