Triển khai thực tế Spring WebFlux + LLM

Khám phá cách xây dựng thẩm phán trí tuệ nhân tạo bằng cách kết hợp các hệ thống suy luận, biểu đồ tri thức và nhiều framework agent như CrewAI, LangChain, AutoGen, những công cụ cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân (multi-agent) dựa trên LLM.

Khi phát triển backend, sẽ có lúc bạn bắt đầu trăn trở về những vấn đề như thế này. Khi số lượng dịch vụ tăng lên và lưu lượng truy cập ngày càng lớn, sẽ đến lúc chỉ sử dụng giao tiếp REST đơn giản cùng cấu trúc CRUD không còn đáp ứng được nữa. Tôi cũng từng gặp phải vấn đề tương tự trong thực tế và đã trải qua nhiều lần thử nghiệm, sai lầm khi phải cân bằng giữa hiệu năng và độ phức tạp của cấu trúc. Giải pháp tôi lựa chọn trong quá trình đó chính là NATS. Cấu hình đơn giản dựa trên một binary duy nhất, hiệu năng có độ trễ cực thấp tính bằng micro giây, cùng việc cung cấp vừa đủ những tính năng thiết yếu trong thực tế—từ Pub/Sub, Queue Group cho đến JetStream—khiến NATS trở thành một lựa chọn rất thực tế trong môi trường dịch vụ thực tế. Khóa học này không đơn thuần là khóa học liệt kê các tính năng của NATS. Dựa trên những vấn đề tôi từng gặp trong công việc, tôi sẽ giải thích bằng code và luồng xử lý về việc đã lựa chọn NATS trong tình huống nào, vì sao lại lựa chọn, cũng như đã thiết kế cấu trúc ra sao. Đây là khóa học giúp mọi người—từ những người mới làm quen với hệ thống messaging, các lập trình viên backend đang chuẩn bị xin việc, cho đến những lập trình viên senior đang suy nghĩ về một kiến trúc tốt hơn—hiểu về hệ thống phân tán và phát triển lên một tầm cao mới.

Việc tạo MVP bằng AI giờ đây không còn khó khăn nữa. Nhưng hầu hết các dự án đều dừng lại ở bước tiếp theo. 👉 Đã tạo được tính năng 👉 Nhưng việc phát triển không được tiếp tục duy trì Tại sao điều này lại xảy ra? Vấn đề không nằm ở mã nguồn, 👉 Mà là vì thiếu một cấu trúc để AI có thể làm việc liên tục. --- Trong khóa học này, Dựa trên các dự án đã có sẵn, 👉 Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng 👉 Một cấu trúc cho phép AI tiếp tục quá trình phát triển --- Không chỉ đơn thuần là sử dụng các công cụ AI, mà chúng ta sẽ: * Xây dựng cấu trúc docs * Định nghĩa SSOT (Single Source of Truth) * Thực hiện phát triển theo đơn vị ticket * Kết nối với QA và cấu trúc lặp lại (iteration) 👉 Để hoàn thiện thành một "Hệ thống phát triển AI" nhất quán. --- Thông qua quá trình này, bạn có thể: 👉 Xây dựng cấu trúc mà việc phát triển vẫn tiếp diễn 👉 Ngay cả khi con người không trực tiếp viết code Nói cách khác, 👉 Bạn có thể tự mình tạo ra và thấu hiểu 👉 Một hệ thống phát triển vận hành AI như một đội ngũ thực thụ. --- Khóa học này được thiết kế dành cho: 👉 Những ai muốn tạo ra một cấu trúc có thể áp dụng ngay vào dự án của mình 👉 Những ai đã bắt đầu phát triển bằng AI nhưng gặp khó khăn trong việc duy trì 👉 Những ai muốn tiến lên bước tiếp theo sau khi đã làm quen với "Vibe Coding" --- Không chỉ dừng lại ở việc học, khóa học mang đến trải nghiệm: 👉 Thực hành trực tiếp 👉 Tạo ra cấu trúc hoạt động thực tế 👉 Và chuyển đổi nó thành hình thức có thể áp dụng ngay vào dự án cá nhân.

Đây là bài giảng sử dụng khuôn khổ chính phủ điện tử và Kiến trúc phân lớp duy nhất tại Hàn Quốc được sử dụng rộng rãi trong thực tế nhưng không có ở Hàn Quốc. Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách xây dựng phần phụ trợ và phía máy chủ của phát triển web bằng cách sử dụng Spring Framework và khuôn khổ chuẩn chính phủ điện tử.

Xây dựng và tái cấu trúc Spring Framework với IntelliJ Gradle Thiết lập môi trường phát triển khung Spring và áp dụng bản dựng!

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

Đã chuẩn bị dành cho người mới bắt đầu Spring và những ai muốn nhanh chóng học Spring để phát triển trong công việc.

Chỉ cần một dòng lệnh là xong. Hermes - AI Agent có khả năng ghi nhớ, tự động hóa và tự mình phát triển. Ngay cả khi không phải là nhà phát triển, từ hôm nay bạn vẫn có thể trở thành "người giao việc" cho AI. SMARTFORK sẽ đồng hành cùng bạn từ khâu cài đặt cho đến ứng dụng vào thực tế.

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Thực hành Big Data Hadoop & Hive ứng dụng LLM Hệ sinh thái Hadoop cùng với AI Tutor Đây là khóa học tập trung vào thực hành nhằm giúp người học hiểu về Hệ sinh thái Hadoop - công nghệ cốt lõi trong kỷ nguyên Big Data, đồng thời học cách xử lý dữ liệu quy mô lớn bằng cách sử dụng lưu trữ phân tán (HDFS), xử lý phân tán (MapReduce) và kho dữ liệu (Hive). Khóa học được cấu trúc để bạn có thể nắm vững từng bước các công nghệ cốt lõi trong xử lý Big Data, từ cấu trúc cơ bản và nguyên lý hoạt động của Hadoop đến HDFS, YARN, MapReduce và Hive. Đặc biệt, thông qua việc thực hiện từ xây dựng môi trường thực hành dựa trên máy ảo đến xử lý và phân tích dữ liệu thực tế, người học có thể trang bị các kỹ năng có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế. Ngoài ra, khóa học này vượt xa các bài giảng video đơn thuần bằng cách cung cấp môi trường tự học sử dụng AI Tutor dựa trên LLM. Học viên có thể tối đa hóa hiệu quả học tập thông qua AI Tutor với các tính năng như giải đáp thắc mắc về khái niệm Hadoop và Hive, khắc phục lỗi, tạo bài tập thực hành, hỗ trợ viết HiveQL và hướng dẫn học tập theo dự án.

Trong khóa học [Dự án thực tế Java - Phần UI], chúng ta sẽ cùng xây dựng một ứng dụng cung cấp thông tin phim hoạt động thuần túy bằng công nghệ Java thông qua việc sử dụng JavaFX. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu sâu về "cấu trúc kết nối giữa màn hình và logic" bằng cách trực tiếp triển khai xử lý sự kiện UI, logic bất đồng bộ và luồng tương tác người dùng bằng Java trước khi chuyển sang phát triển Web và ứng dụng điện thoại thông minh. Bạn sẽ được rèn luyện tư duy cấu trúc để tách biệt logic nghiệp vụ và UI thông qua việc liên kết với Spring Core, đồng thời hiểu được cách giải quyết vấn đề giảm hiệu suất UI có thể xảy ra trong quá trình lấy thông tin phim từ API bên ngoài bằng xử lý bất đồng bộ. Thông qua đó, bạn có thể hiểu rõ nguyên lý của luồng dữ liệu, trình lắng nghe sự kiện (event listener), xử lý bất đồng bộ dựa trên luồng (thread), và nâng tầm hiểu biết về chính ngôn ngữ Java lên một bậc mới. Nói cách khác, khóa học này là "giai đoạn thực hành để trải nghiệm bản chất của UI và cốt lõi của xử lý bất đồng bộ bằng Java trước khi tiến tới lập trình Web". Đừng quên rằng đây không phải là một lớp học chỉ để gõ theo mã nguồn, mà là một trải nghiệm học tập giúp bạn tự mình lĩnh hội nguyên lý kết nối giữa UI và logic.

Chia sẻ kiến thức nền tảng và kinh nghiệm phát triển ứng dụng LLM.

Trong thời đại Cơn sốt vàng, người ta nói rằng việc trở nên giàu có bằng cách bán các công cụ khai thác vàng sẽ dễ dàng hơn là tự mình khai thác vàng. ChatGPT Tại sao không thử bán các chương trình trong Thời đại Khám phá?

Nếu bạn từng gặp khó khăn trong việc xác định liệu chất lượng câu trả lời có giảm so với trước hay không sau khi thay đổi prompt hoặc mô hình trong quá trình xây dựng dịch vụ sử dụng LLM, khóa học này có thể là giải pháp dành cho bạn. Bạn sẽ học cách tự xây dựng tiêu chí đánh giá và tự động tìm ra những câu trả lời đã thay đổi.

Học thông qua thực hành 정보처리산업기사 Để đậu kỳ thi thực hành dạng đánh giá quá trình của 정보처리산업기사, chúng tôi đã chuẩn bị mọi thứ.

Bản biên tập video livestream buổi chia sẻ kinh nghiệm về ứng dụng LLM cùng với anh Kang Byeong-jin, người chia sẻ kiến thức :)

Mục tiêu của khóa học là giúp bạn làm quen với Python và GPT API phức tạp một cách dễ dàng nhất thông qua thực hành. Chúng ta sẽ sử dụng ChatGPT API mới nhất để phát triển AI tóm tắt video YouTube, sau đó sử dụng Streamlit để triển khai dưới dạng ứng dụng web.

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

Cách xử lý phương tiện (video, audio) trên web!! Giờ không còn khó nữa. Học MediaStream API và WebRTC từng bước một.

Học sâu về đa luồng và tính đồng thời từ cơ bản đến cấp độ thực tế.