Hướng dẫn thực chiến Spring AI: Tạo RAG chatbot

Đây là hướng dẫn thực hành về cách sử dụng Model Context Protocol (MCP) để liên kết với IntelliJ và phát triển nhanh hơn.

Spring AI + JPA + MySQL을 활용한 'tự chủ hành động' Premium Reservation Agent Backend Development Vượt qua chatbot để trở thành agent: Tinh hoa của Tool Calling và Prompt Engineering

Xây dựng Đội ngũ Agent Chuyên gia 'Hợp tác Thông minh' sử dụng Spring AI Router Pattern + RAG + MCP Vượt qua Agent đơn lẻ đến Kiến trúc: Tiêu chuẩn thiết kế Router Pattern và Agent Isolation

Chúng tôi sẽ tạo nhiều chức năng bằng Spring WebFlux. Thông qua khóa học này, bạn có thể nắm vững các khái niệm cần thiết và cách triển khai thực tế của WebFlux.

Nếu bạn muốn tạo ra dịch vụ AI riêng của mình mà không cần coding, khóa học này chính là giải pháp hoàn hảo. Sử dụng nền tảng nocode Dify, bạn có thể tạo ra ứng dụng AI chất lượng cao chỉ với ý tưởng. Thay vì lý thuyết phức tạp, khóa học được cấu trúc tập trung vào dự án thực tế, giúp cả người mới bắt đầu với AI và nhân viên văn phòng đều có thể phát triển năng lực thực tiễn.

"Kỷ nguyên chỉ hỏi AI và nhận câu trả lời đã kết thúc." Giờ đây, AI tự hành động. Một 'AI Agent thực thi' có khả năng đọc email, kiểm tra số ngày phép còn lại trong hệ thống HR, sắp xếp lịch họp, tìm kiếm tài liệu nội bộ để tóm tắt thông tin, và sắp xếp các hình ảnh cùng liên kết cần thiết đã xuất hiện. Điều đáng ngạc nhiên là, bạn không cần phải là nhà phát triển cũng có thể tạo ra tất cả những điều này. Bằng cách sử dụng nền tảng Azure AI Agent và các framework mới nhất của Microsoft (như Semantic Kernel, AutoGen, v.v.), giờ đây bất kỳ ai cũng có thể xây dựng một hệ thống đa tác nhân có thể áp dụng vào công việc thực tế mà không cần lập trình. "Hãy tự mình tạo ra “AI làm việc”, “AI kết nối”, “AI tự ra quyết định và hành động”." Tương lai không còn là chuyện xa vời nữa. Nó bắt đầu ngay từ đầu ngón tay của bạn.

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.

[Cung cấp mã nguồn] Không biết lập trình cũng OK. Hoàn thiện ngay trên trình duyệt với công cụ mới nhất của Google (IDX) mà không cần cài đặt! Đừng học cú pháp lập trình nữa! Đây là khóa học thực chiến siêu tốc giúp bạn xây dựng chatbot RAG hiểu rõ tài liệu nội bộ và triển khai trực tiếp lên web trong môi trường Google IDX thông qua việc trò chuyện với AI (Vibe Coding).

Trải nghiệm sức mạnh của Type Safe SQL thông qua jOOQ!

Khám phá cách các ứng dụng LLM đang thay đổi mô hình phát triển. Thông qua việc so sánh với các công nghệ hiện có, chúng ta sẽ hiểu tại sao LLM đang trở thành một công nghệ cốt lõi bền vững, đồng thời tìm hiểu về những năng lực thiết yếu và sự thay đổi trong tư duy mà một nhà phát triển cần có. Với những hiểu biết sâu sắc từ các giảng viên chuyên gia, bạn có thể nắm bắt được bản chất và định hướng tương lai của việc phát triển ứng dụng LLM.

Khóa học này là chương trình nâng cao tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống Agent (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) và kiến trúc Multi-LLM bằng cách kết hợp chiến lược GPT, Gemini, LLaMA (local) dựa trên Spring AI và Spring Boot. Vượt xa việc gọi LLM đơn lẻ, khóa học bao gồm quy trình áp dụng Agentic Workflow Pattern (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) và cấu trúc Multi-Agent; tách biệt các lớp thực thi như RAG, API/DB bên ngoài bằng Tool·ToolRegistry; đồng thời xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, ổn định và liên tục cải thiện chất lượng thông qua công cụ DAG engine, quy trình làm việc khai báo bằng YAML và xác thực ngay sau khi tải (Validated DSL). Ngoài ra, khóa học còn bao gồm Circuit Breaker, Reactive Stream, giám sát Redis, xử lý song song và vòng lặp đánh giá lặp lại. Bên cạnh thực hành Thymeleaf (SSR), khóa học còn mở rộng việc chia tách Front-end/Back-end bằng React·REST và kết nối runtime của công cụ/agent thông qua giao thức tiêu chuẩn MCP, giúp học viên trang bị năng lực thiết kế kiến trúc AI ở cấp độ môi trường vận hành thực tế. Mục tiêu cuối cùng là giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế hệ thống AI — không chỉ dừng lại ở mức người dùng AI đơn thuần chỉ biết gọi API đơn lẻ hay viết prompt, mà là người có thể giải thích và cân nhắc việc kết hợp Multi-LLM, Agent, Workflow, khai báo và kiểm chứng thành một kiến trúc thực thi thống nhất.

Tương tự như công việc thực tế, quá trình này diễn ra qua các giai đoạn xây dựng cơ sở hạ tầng và học tập, áp dụng những kiến ​​thức cần thiết.

Trong bài giảng này, thay vì trực tiếp đề cập đến lý thuyết, bạn sẽ học cách sử dụng Redis trong mã của mình thông qua thực hành thực hành.

LLM và Agent là những công nghệ nền tảng của các AI như ChatGPT. Hiện tại, LLM là công nghệ tiến gần nhất đến AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent dưới góc nhìn của một người bình thường.

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.

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.

Một chuyên gia đang làm việc sẽ nhanh chóng truyền đạt nội dung trọng tâm, từ kiến thức cơ bản cần cho LLM đến những mẹo thực chiến!

Học Springboot + Android(Compose) RestAPI tạo bảng tin nhanh hơn ai hết Phát triển server CRUD với Springboot và tạo bảng tin của riêng bạn bằng Android!!

IntelliJ IDEA Conf 2025 là hội nghị trực tuyến được tổ chức hàng năm bởi JetBrains, cung cấp các phiên hữu ích dành cho các nhà phát triển Java và Kotlin. Hội nghị đề cập đến nhiều chủ đề đa dạng như tích hợp AI, Spring Boot, Gradle, Kafka, quản lý cơ sở dữ liệu, đồng thời cũng chia sẻ những hiểu biết sâu sắc về tích hợp đám mây, lập trình bảo mật, nâng cao hiệu suất của nhà phát triển và các kỹ thuật phát triển nâng cao. Hội nghị này không chỉ dành cho các nhà phát triển chuyên nghiệp mà cả những nhà phát triển mới bắt đầu cũng có thể tham gia, mang đến cơ hội tiếp cận công nghệ mới nhất cùng với các mẹo năng suất giúp viết code chất lượng cao một cách nhanh chóng hơn.

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!