Phát triển dịch vụ LLM thực tiễn dành cho lập trình viên Spring

Phát triển Backend cho Đại lý Đặt chỗ Cao cấp 'Hành động Tự trị' sử dụng Spring AI + JPA + MySQL Vượt xa Chatbot để trở thành Đại lý: Tiêu chuẩn của Tool Calling và Kỹ thuật Prompting

Giới thiệu các mẫu prompt cơ bản cho lập trình và các mẫu prompt API nâng cao để tận dụng trí tuệ nhân tạo.

Trong quá trình thực hiện các dự án triển khai nhiều AI Agent khác nhau bằng LangGraph, tôi học được cách tạo ra một AI Agent thực tế bằng LangGraph.

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.

LangGraph chứa đựng đầy đủ bí quyết của một người phụ trách AI Agent tại tập đoàn lớn. Tôi sẽ truyền đạt những kiến thức thực tế mà mình đã đúc kết được sau những lần "va vấp" trong công việc.

Thiết kế và triển khai hệ thống AI Agent có khả năng thực hiện nhiệm vụ tự chủ thay vì chỉ là chatbot đơn thuần. Hoàn thiện năng lực kỹ thuật Agent cấp độ doanh nghiệp thông qua thực hành toàn bộ quy trình, từ kiến trúc dựa trên vòng lặp Sense-Think-Act, cấu trúc vòng lặp LangGraph, đánh giá định lượng dựa trên RAGAS·LangSmith cho đến các rào chắn vận hành (guardrails).

Hướng dẫn thực hành chắc chắn nhất dành cho những nhà phát triển muốn tích hợp AI vào dự án Spring của mình ngay lập tức! Không chỉ dừng lại ở việc gọi API LLM đơn thuần, bạn sẽ được học cách xây dựng hoàn chỉnh môi trường AI cấp độ thực tế, có thể áp dụng ngay vào logic kinh doanh thông qua việc tận dụng RAG và MCP.

Sử dụng AI tạo sinh như ChatGPT, Gemini và Google Colab để trực tiếp thiết kế và xây dựng AI Tutor và AI AVATAR cá nhân hóa cho học sinh. Từ kỹ thuật nhắc (Prompt Engineering), phân tích dữ liệu cho đến việc xây dựng Nền tảng Khám phá Nghề nghiệp AI (AI Career Exploration Platform) có khả năng tư vấn hướng nghiệp và tuyển sinh, bạn sẽ hoàn thành các dự án thực tế có thể áp dụng ngay vào môi trường giáo dục.

Tìm hiểu cách theo dõi bằng số liệu và biểu đồ lượng token mà chatbot·dịch vụ RAG được xây dựng bằng Spring AI sử dụng, tốc độ phản hồi và tỷ lệ thất bại. Chỉ với Actuator quen thuộc với các nhà phát triển Spring, bạn có thể lấy các metric mà Spring AI đã ghi nhận sẵn và tạo dashboard bằng Prometheus + Grafana.

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

Từ việc vận hành backend AWS EC2 đến tự động sửa lỗi, chúng tôi xin công khai toàn bộ quá trình xây dựng Sidabari (https://github.com/cx8537/sidabari) - một công cụ tự động hóa dựa trên Claude Code. Trong khóa học này, tất cả các câu lệnh (prompt) và lịch sử trò chuyện thực tế sẽ được cung cấp làm tài liệu học tập, giúp bạn trải nghiệm toàn bộ quy trình nhập prompt để tạo ra sản phẩm.

Sê-ri Bạn có thể làm được gì với ChatGPT?, Tạo ứng dụng tự động giao dịch chứng khoán và báo cáo đầu tư trên web!

Tôi thực sự khuyên dùng Spring AI cho các nhà phát triển đang sử dụng Spring Boot và React, cũng như những nhà phát triển đang cân nhắc việc đưa hệ thống AI vào môi trường doanh nghiệp. Khóa học này không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu thư viện đơn thuần, mà còn giúp bạn hiểu rõ các khái niệm cốt lõi và cấu trúc bên trong của Spring AI, từ đó nâng cao năng lực áp dụng thực tiễn thông qua việc trực tiếp triển khai các ví dụ thực hành đa dạng. Nội dung được giải thích dựa trên phiên bản Spring AI 1.1.x, đồng thời cung cấp các hướng dẫn hỗ trợ kỹ thuật và định hướng mở rộng liên tục để bạn có thể thích ứng với các bản cập nhật trong tương lai. Ngoài ra, bằng cách tận dụng MCP (Model Context Protocol) để tích hợp ngữ cảnh giữa các domain, liên kết AI trong môi trường phân tán và hiện thực hóa thiết kế kiến trúc AI phù hợp với môi trường doanh nghiệp, chúng tôi sẽ mở rộng giá trị ứng dụng của công nghệ Spring AI lên một tầm cao mới. Với mục tiêu xây dựng hệ thống AI có thể triển khai thực tế trong môi trường doanh nghiệp, đây sẽ là một hướng dẫn tập trung vào thực tiễn, cân bằng giữa lý thuyết và thực hành.

Tạo chương trình sử dụng GPT API, từ tạo hình ảnh đến tạo video!

Học cách ứng dụng AI và nâng cao hiệu suất phù hợp với tình huống công việc thực tế. (Tức là, không học những thứ như tự động tạo video ngắn.) Đây là khóa học thực chiến, giúp bạn học cách sử dụng AI như một công cụ nâng cao hiệu suất công việc đến mức tối đa, chứ không chỉ là một công cụ đơn thuần. Sử dụng đa dạng các loại AI tạo sinh như ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Gesnpark, Skywork và các AI agent mới nhất để làm chủ toàn bộ quy trình từ ứng dụng prompt AI → phân tích dữ liệu AI → đến triển khai tự động hóa công việc bằng AI. Đây là lớp học tối ưu dành cho những người lập kế hoạch, nhà tiếp thị, quản lý, doanh nhân, v.v., những ai muốn nắm vững chiến lược nâng cao năng suất và hiệu suất công việc có thể áp dụng ngay vào thực tế.

[Người thông minh suy nghĩ và đặt câu hỏi như thế nào] Bài giảng do tác giả trình bày dễ hiểu! Trong kỷ nguyên AI tạo sinh, câu hỏi đúng quan trọng hơn đáp án.

Bạn đã từng thực sự vận hành dịch vụ mình tạo ra chưa? Từ triển khai và khả năng quan sát, tích hợp bên ngoài và hàng đợi, tệp và khả năng mở rộng, cho đến vận hành các tính năng AI. Đây là phần 2, giúp bạn tìm hiểu cần quyết định thêm những gì để liên tục cung cấp backend do AI tạo ra cho người dùng thực tế.

Học tập một cách hệ thống từ ChatGPT đến AI tạo hình ảnh/video, và cả các công cụ no-code, bao gồm nguyên lý và cách sử dụng thực tế của các công nghệ AI tạo sinh mới nhất. Thông qua 7 chủ đề cốt lõi như kỹ thuật đặt câu lệnh (prompt engineering), sử dụng Copilot, và các tiện ích mở rộng AI, bạn có thể tối đa hóa hiệu suất công việc và nuôi dưỡng khả năng giải quyết vấn đề một cách sáng tạo.

Bạn sẽ được học quy trình sản xuất web có thể ứng dụng ngay vào thực tế, từ trang chủ, landing page, website tương tác cho đến CMS dựa trên AI Agent, bằng cách sử dụng các công cụ tạo hình ảnh/video AI và Vibe Coding. Khóa học này không đơn thuần là việc tạo ra một màn hình bằng AI. Chúng ta sẽ tạo hình ảnh và video bằng các công cụ AI mới nhất như OpenAI Images 2.0, Kling, Higgsfield, sau đó sử dụng chúng làm hero image, video nền, video chuyển cảnh và tài nguyên tương tác cho website thực tế. Dựa trên Next.js, chúng ta sẽ từng bước triển khai landing page phong cách điện ảnh, trang chủ tương tác dạng trò chơi, trang liên hệ và trang nội dung blog. Qua đó, bạn sẽ nắm vững cấu trúc và quy trình mà người làm chuyên môn có thể tham khảo ngay khi sản xuất trang chủ hoặc landing page. Đặc biệt, khóa học này không chỉ bó hẹp trong hình thức trang quản trị (CMS) truyền thống. Chúng ta sẽ triển khai cấu trúc CMS dựa trên AI Agent, nơi các AI Agent như Codex, Claude Code tham khảo các kỹ năng và quy tắc tải lên đã định sẵn để sắp xếp nội dung, tài nguyên hình ảnh, sau đó tải chúng lên Neon DB và Vercel Blob Store. Nói cách khác, thay vì quản trị viên phải nhập từng mục vào biểu mẫu, bạn sẽ trải nghiệm phương thức vận hành mà ở đó, khi bạn cung cấp chủ đề blog, tài liệu tham khảo và tài nguyên hình ảnh, AI Agent sẽ tự sắp xếp cấu trúc nội dung và tải lên theo định dạng thống nhất. Sau đó, tùy theo nhu cầu, bạn có thể nâng cấp cấu trúc này thành trang quản trị truyền thống, quy trình phê duyệt hoặc đường ống tự động hóa. Ngoài ra, không chỉ dừng lại ở việc sản xuất, khóa học còn chuẩn bị các yếu tố cần thiết cho việc vận hành thực tế như triển khai trên Vercel, kết nối tên miền GoDaddy, thiết lập thẻ meta SEO, favicon, ảnh OG, sitemap và robots.txt. Khóa học cũng bao gồm quy trình đăng ký trang web và xác minh quyền sở hữu trên Google Search Console, Bing Webmaster Tools, Naver Search Advisor, cũng như cách thiết lập Google Analytics và Google Tag Manager để theo dõi dữ liệu người truy cập. Kết thúc khóa học, bạn có thể tự mình tái hiện quy trình sản xuất web thực chiến xuyên suốt từ lập kế hoạch sử dụng AI, sản xuất tài nguyên hình ảnh/video, triển khai Next.js, tối ưu hóa SEO, triển khai (deploy), đăng ký công cụ tìm kiếm, thiết lập công cụ phân tích cho đến vận hành nội dung dựa trên AI Agent.

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.