inflearn logo

Tạo Wiki LLM của riêng bạn với Obsidian x Claude Code

Biến Obsidian từ một sổ ghi chép đơn thuần thành cơ sở dữ liệu tri thức cá nhân và xây dựng trợ lý AI hiểu rõ các ghi chú cũng như tài liệu của bạn bằng cách tận dụng Claude Code. Bạn sẽ trực tiếp tạo ra các quy trình làm việc (workflow) tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, hoàn thiện một hệ thống tri thức nơi các nội dung công việc và học tập hàng ngày được tích lũy theo cấp số nhân và chuyển hóa thành bí quyết của riêng bạn.

20 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Business Productivity
Business Productivity
wiki
wiki
obsidian
obsidian
claude
claude
Business Productivity
Business Productivity
wiki
wiki
obsidian
obsidian
claude
claude

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Thiết kế cơ sở dữ liệu tri thức cá nhân dựa trên Obsidian và xây dựng trợ lý AI liên kết với Claude Code

  • Xây dựng quy trình làm việc có thể tái sử dụng để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại

  • Xây dựng 'quy trình học tập công nghệ cá nhân', nơi AI thu thập, tóm tắt và sắp xếp các bài viết công nghệ mà bạn quan tâm.

Đã bao giờ bạn từng như thế này ít nhất một lần chưa?

Khi bạn liên tục đọc sách, nghe bài giảng, xem bài viết nhưng lại không biết bản thân thực sự đọng lại được những gì

Muốn hệ thống lại những nội dung đã học, nhưng chính thời gian dành cho việc sắp xếp lại là một gánh nặng

Mỗi ngày các bài báo, luận văn, biên bản cuộc họp cứ tích tụ dần, nhưng đến khi thực sự cần thì lại không biết chúng ở đâu

Khi bạn cảm thấy mệt mỏi vì mỗi lần đều phải giải thích lại từ đầu cho ChatGPT về cấu trúc dự án, thư viện và quy ước của nhóm

"Tại sao chúng ta lại chọn thư viện này vào 3 tháng trước nhỉ?" Khi bạn hoàn toàn không thể nhớ ra lý do của quyết định đó

Khi bạn gặp phải một lỗi tương tự lần thứ hai hoặc thứ ba, nhưng lại đang phải gỡ lỗi lại từ đầu vì không nhớ lần trước đã giải quyết thế nào.

Khi bạn không thể nhớ nổi những gì đồng nghiệp đã nói hoặc những quyết định đã đưa ra trong cuộc họp lần trước

Khóa học này hướng dẫn cách kết hợp hai công cụ để tạo ra một hệ thống nơi kiến thức được tích lũy theo lãi suất kép theo thời gian.

Bản thân tôi cũng đã thấy năng suất công việc thay đổi rõ rệt sau khi áp dụng LLM Wiki vào công việc phát triển.

Những thay đổi lớn mà tôi đã cảm nhận được như sau.

🔹 Các bài báo, luận văn thu thập được trong quá trình làm việc được tự động sắp xếp và kết hợp với kiến thức sẵn có của tôi, giúp kiến thức tăng lên nhanh chóng và hiệu quả hơn nhiều.

🔹 Nội dung cuộc họp, các quyết định về kiến trúc và tất cả những việc xảy ra trong nhóm đều được tổng hợp và sắp xếp trong tầm mắt.

🔹 Danh sách các sự cố (troubleshooting) phát sinh trong quá trình phát triển được tự động sắp xếp, giúp không lặp lại những sai lầm tương tự trong quá trình phát triển sau này.

🔹 Khi đặt câu hỏi cho Claude, vì Claude đã biết trước ngữ cảnh nên việc viết prompt đã trở nên thực sự đơn giản. (Ví dụ: "Hãy sửa đổi theo nội dung đã quyết định trong cuộc họp dự án ngày hôm qua rồi chạy thử nghiệm đi")


Dựa trên những kinh nghiệm trên, trong khóa học này, tôi sẽ công khai toàn bộ phương pháp mà tôi đã thực sự sử dụng khi xây dựng hệ thống đang vận hành.

Khuyên dùng cho những đối tượng sau

  • Nhà phát triển: Những người cần một hệ thống nơi các quyết định kỹ thuật, lịch sử thiết kế và hồ sơ gỡ lỗi được lưu lại thành tài sản có thể tìm kiếm được.

  • Người làm tự do (Freelancer): Những người cần quản lý tích hợp khi tự mình thực hiện đồng thời các khâu phát triển, lập kế hoạch và vận hành.

  • Học sinh/Sinh viên: Những người muốn nội dung đã học, tài liệu đã đọc và ý tưởng không bị phân tán mà được tích lũy thành kiến thức của riêng mình.

  • Nhà hoạch định: Những người muốn rút ra thông tin chi tiết (insight) từ các tài liệu đã thu thập như nghiên cứu kế hoạch, phỏng vấn người dùng, phân tích đối thủ cạnh tranh, v.v.

✔️

Sau khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ


Hoàn thành LLM Wiki của riêng bạn

✅ Vượt qua giới hạn của chatbot thông thường để xây dựng trợ lý AI của riêng bạn.

Thông qua Claude Code, bạn có thể tạo ra một AI hiểu được cấu trúc, quy tắc và quy trình làm việc trong công việc của mình.

Hệ thống tri thức vẫn tồn tại sau 6 tháng

✅ Kiến thức tích lũy theo lãi kép

Theo thời gian, bạn sẽ sở hữu khối kiến thức được tích lũy theo lãi suất kép.

Khả năng thiết kế Wiki tùy chỉnh phù hợp với lĩnh vực của tôi

✅ Wiki được tùy chỉnh theo hướng cá nhân hóa

Dựa trên các khuôn mẫu đã học trong bài giảng, bạn có thể trực tiếp thiết kế cấu trúc Wiki và các kỹ năng phù hợp với lĩnh vực của mình như phát triển, nghiên cứu, lập hoạch.


📚

Xây dựng trợ lý AI của riêng bạn,
hoàn thiện hệ thống tri thức

Hệ thống LLM của riêng bạn

Phần 1

Tại sao cần có hệ thống LLM của riêng mình

Các chatbot đa năng như ChatGPT hay Claude luôn tạo ra câu trả lời mới từ đầu trong mỗi lần sử dụng. Trong phần này, chúng ta sẽ chỉ ra những hạn chế về mặt cấu trúc của AI khi các ngữ cảnh dễ bị mất đi, tìm hiểu lý do tại sao Obsidian lại là công cụ phù hợp để tạo ra 'tài sản tri thức', và cách thiết kế kiến trúc cho LLM Wiki.


Phần 2

Obsidian × Claude Code

Chúng ta sẽ nhanh chóng điểm qua các tính năng cốt lõi của Obsidian cần thiết cho việc vận hành LLM Wiki, sau đó cài đặt Claude Code để bắt đầu phiên làm việc đầu tiên. Và quan trọng nhất, chúng ta sẽ học cách viết tệp Claude.md — bước then chốt để khai báo cấu trúc, quy tắc và quy trình làm việc của vault cho AI.


Phần 3

Thực hành thiết kế và xây dựng hệ thống tri thức

Thiết lập cấu trúc Vault dựa trên kiến trúc 3 lớp (3-Layer) và xây dựng đường ống Ingest để AI đọc tài liệu gốc và chuyển đổi thành các trang Wiki. Ngoài ra, nâng cao hiệu quả quản lý tri thức bằng cách sử dụng hệ thống thẻ (tag) và các quy tắc lint.


Phần 4

Quy trình khai thác kiến thức đã xây dựng

Chúng tôi sẽ tiến hành thực hành truy vấn (query) để tạo ra một Wiki nơi bạn có thể đặt câu hỏi về những kiến thức đã tích lũy và LLM sẽ tự cải thiện. Nội dung bao gồm các quy trình làm việc thực tế như biến biên bản cuộc họp thành tài sản và thiết kế trang để truy vấn về động lực của tổ chức.


Phần 5

Các ví dụ ứng dụng LLM Wiki

Dựa trên những nội dung đã học cho đến nay, chúng ta sẽ khám phá cách ứng dụng LLM Wiki vào nhiều lĩnh vực khác nhau. Đồng thời, tìm kiếm khả năng mở rộng của hệ thống quản lý tri thức và xây dựng trợ lý AI cá nhân hóa.


Lưu ý trước khi khóa học bắt đầu


Môi trường thực hành

  • Obsidian có thể sử dụng được trên cả Windows và macOS.

  • Claude Code cũng tương tự như trên.

  • Cần có khả năng chỉnh sửa văn bản cơ bản để viết ghi chú mã nguồn.

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Không sao cả nếu bạn chưa có kinh nghiệm sử dụng Obsidian hay Claude Code.

  • Sẽ nhanh hiểu hơn nếu bạn đã có kinh nghiệm sử dụng các công cụ lập trình AI.

  • Khuyên dùng cho những ai hiểu được tầm quan trọng của việc quản lý kiến thức cá nhân.


Bài giảng sẽ tiếp tục được cập nhật trong thời gian tới 😃

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những nhà phát triển sử dụng công cụ lập trình AI nhưng muốn tích lũy và tái sử dụng bối cảnh của dự án.

  • Các lập trình viên cấp Junior và Middle muốn tạo ra một vòng lặp "tổng hợp - tái sử dụng" để nội dung đã học không bị mai một.

  • Nhà phát triển độc lập hoặc nhà sáng tạo indie, những người phải đồng thời xử lý việc phát triển và vận hành sản phẩm trong một khoảng thời gian giới hạn.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kinh nghiệm sử dụng Obsidian hoặc các ứng dụng ghi chú thông thường

  • Kinh nghiệm sử dụng các công cụ lập trình AI (ChatGPT, Claude, v.v.) vào trong công việc

  • Kinh nghiệm cảm thấy cần phải hệ thống lại kiến thức khi thực hiện các công việc liên quan đến phát triển hoặc kỹ thuật

Xin chào
Đây là pragmaticdev

Chia sẻ nội dung dành cho những nhà phát triển muốn sống sót trong thời kỳ biến động đầy rẫy này

Nhân viên phát triển thực tế tại Na-Ka-Ra-Ku-Bae

Chương trình giảng dạy

Tất cả

14 bài giảng ∙ (2giờ 42phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

70.400 ₫

20%

1.851.404 ₫