inflearn logo
inflearn logo

Spring AI + RAG: Xây dựng AI cấp độ sản xuất với dữ liệu của bạn -(2026)

Tóm tắt khóa học: Khóa học này hướng dẫn các nhà phát triển Java và Spring Boot cách thiết kế, xây dựng và bảo trì các hệ thống Tạo lập-Tăng cường-Truy xuất (RAG) ở cấp độ thực tế (production). Sử dụng Spring AI, PostgreSQL và Redis, bạn sẽ học cách tạo ra các quy trình (pipelines) mạnh mẽ cho việc nạp dữ liệu, chia nhỏ (chunking), nhúng (embeddings) và truy xuất, đồng thời điều phối hành vi của LLM bằng các câu lệnh (prompts) đáng tin cậy. Tôi chia sẻ kinh nghiệm kỹ thuật backend của mình để giúp học viên giải quyết các thách thức phổ biến: dữ liệu không nhất quán, truy xuất kém hiệu quả và các câu lệnh không ổn định. Kết thúc khóa học, bạn sẽ có thể xây dựng một trợ lý tri thức nội bộ đầy đủ chức năng và dễ bảo trì, với mã nguồn có khả năng mở rộng và sẵn sàng triển khai thực tế.

5 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Java
Java
PostgreSQL
PostgreSQL
Spring Boot
Spring Boot
RAG
RAG
Java
Java
PostgreSQL
PostgreSQL
Spring Boot
Spring Boot
RAG
RAG

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Thiết kế các đường ống nạp dữ liệu (ingestion pipelines) đáng tin cậy và có thể tái sử dụng cho các tệp PDF, tài liệu Markdown và cơ sở dữ liệu

  • Triển khai các chiến lược phân đoạn (chunking) và nhúng (embedding) giúp cải thiện chất lượng truy xuất

  • Xây dựng các quy trình truy xuất nhận biết siêu dữ liệu (metadata-aware) được tích hợp vào luồng trò chuyện của backend

  • Điều phối và kiểm soát hành vi của LLM bằng các câu lệnh (prompt) theo ngữ cảnh và nhận biết nguồn dữ liệu

  • Quản lý vòng đời tri thức: thêm, cập nhật và xóa thông tin một cách an toàn

Xây dựng AI cấp độ sản xuất với Spring AI + RAG

Học cách thiết kế, xây dựng và bảo trì các hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) thực tế bằng cách sử dụng Spring AI, PostgreSQL và Redis. Khóa học này giảng dạy kỹ thuật AI ưu tiên backend dành cho các nhà phát triển mong muốn xây dựng các hệ thống sẵn sàng cho sản xuất và dễ bảo trì — vượt xa các chatbot kiểu demo thông thường. Lý tưởng cho các nhà phát triển Java và Spring Boot đang tích hợp AI vào các hệ thống doanh nghiệp.

Tôi xây dựng khóa học này để giúp các nhà phát triển backend đang gặp khó khăn với các hệ thống AI thiếu ổn định. Hầu hết các hướng dẫn về RAG hiện nay chỉ tập trung vào các bản demo, nhưng các hệ thống thực tế đòi hỏi cấu trúc, khả năng nhận diện siêu dữ liệu (metadata) và cập nhật tri thức an toàn. Khóa học này phản ánh nhiều năm kinh nghiệm của tôi trong việc xây dựng các hệ thống AI backend thực thụ.

Những gì bạn sẽ học

Phần 1: Các từ khóa cốt lõi

Học viên sẽ học:

  • Cách thiết kế quy trình nạp dữ liệu có thể lặp lại cho các tệp PDF, Markdown và cơ sở dữ liệu

  • Cách triển khai các chiến lược chia nhỏ dữ liệu (chunking strategies) giúp cải thiện độ chính xác của việc truy xuất dữ liệu

  • Cách xây dựng các đường ống lưu trữ vector và nhúng (embeddings) tích hợp với siêu dữ liệu (metadata)

  • Cách điều phối hành vi câu lệnh (prompt behavior) cho các LLM, bao gồm các quy tắc tạo cơ sở dữ liệu (grounding rules) và trích dẫn nguồn gốc

Phần 2: Các từ khóa chính

Sinh viên sẽ tiếp tục học:

  • Cách tạo các quy trình truy xuất nhận biết siêu dữ liệu được tích hợp với luồng trò chuyện phụ trợ

  • Cách quản lý vòng đời tri thức: thêm, cập nhật, xóa dữ liệu một cách an toàn

  • Cách xác thực các quy trình truy xuất và đảm bảo tính chính xác khi dữ liệu thay đổi

  • Các phương pháp hay nhất để xây dựng hệ thống AI cấp độ sản xuất có khả năng mở rộng và duy trì độ tin cậy

Trước khi bạn đăng ký

Điều kiện tiên quyết & Lưu ý:

  • Kiến thức cơ bản về Java và Spring Boot (REST API, cấu trúc dự án)

  • Thoải mái với các khái niệm về cơ sở dữ liệu và ứng dụng backend

  • Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó về AI, RAG hoặc Spring AI

  • Khuyến nghị: Phát triển trên IDE và chạy ứng dụng cục bộ

Chất lượng Âm thanh / Video & Mẹo học tập:

  • Tất cả video đều có chất lượng cao và đi kèm phụ đề.

  • Hãy làm theo bằng cách lập trình các ví dụ và chạy các pipeline tại máy địa phương của bạn

  • Hãy tạm dừng và thử nghiệm các bài tập để củng cố kiến thức đã học

Câu hỏi & Cập nhật:

  • Học viên có thể đặt câu hỏi trong phần Hỏi & Đáp (Q&A) trên Udemy

  • Khóa học sẽ nhận được các bản cập nhật cho những thay đổi của phiên bản Spring AIに合わせてアップデートされます。

Miễn trừ trách nhiệm:

  • Tất cả tài liệu khóa học, mã nguồn và sơ đồ đều là nguyên bản hoặc được cấp phép hợp lệしています。


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Các nhà phát triển Java / Spring Boot muốn tích hợp AI vào các ứng dụng backend một cách đáng tin cậy

  • Các kỹ sư backend đang thất vọng với những giải pháp RAG "chỉ để demo", vốn không thể bảo trì hoặc chưa sẵn sàng cho môi trường thực tế (production).

  • Những nhà phát triển muốn hiểu cách xây dựng các hệ thống AI cấp độ sản xuất thay vì chỉ sử dụng các thư viện hoặc câu lệnh (prompts)

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Có kinh nghiệm cơ bản với Java và Spring Boot (REST APIs, cấu hình, cấu trúc dự án).

  • Thoải mái làm việc với cơ sở dữ liệu và các khái niệm backend cơ bản

  • Quen thuộc với việc phát triển trên IDE và chạy các ứng dụng cục bộ.

  • Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó: Không cần có kiến thức về AI, RAG, hay Spring AI

Xin chào
Đây là Sime Bugarija

Tôi đã tích cực sử dụng Blender trong 4 năm qua, chủ yếu để tạo hoạt hình điện ảnh. Trong các khóa học của tôi, bạn có thể học được nhiều điều về dựng hình, tạo kết cấu, tạo ánh sáng, hậu kỳ và hoạt hình. Mục tiêu của tôi là đạt được kết quả kết xuất (render) chân thực nhất có thể. Tất cả các khóa học của tôi đều được hướng dẫn từng bước và dành cho những người dùng chưa từng có kinh nghiệm sử dụng Blender trước đây.

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

0 bài giảng

    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!

    Truy cập bị hạn chế đối với các khóa học không công khai.