BEST

AI Development

AI Agent Development

RAG Master: Từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao (feat. LangChain)

Name: RAG Master: Từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao (feat. LangChain)
Price: 121000 KRW

Khóa học này sẽ đề cập đến các khái niệm cơ bản và phương pháp triển khai hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) sử dụng LangChain. Người tham gia sẽ hiểu các nguyên lý cốt lõi của RAG, và thông qua LangChain, học cách thực hành xây dựng hệ thống cũng như đánh giá hiệu suất.

(5.0) 41 đánh giá

508 học viên

pdstudio

이론 실습 모두

AI검색

RAG

LangChain

LLM

Chatbot

Python

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Xây dựng hệ thống RAG sử dụng LangChain
Tối ưu kỹ thuật tìm kiếm và tạo lập
Phương pháp đánh giá hiệu suất hệ thống RAG
Cú pháp LCEL và cách dùng Runnable của LangChain

Những tiến bộ trong công nghệ AI đã làm tăng khả năng sử dụng của các hệ thống RAG, nhưng quá trình học và triển khai chúng vẫn còn nhiều thách thức. Tôi cũng đã gặp nhiều khó khăn khi mới học RAG, và trải nghiệm đó đã truyền cảm hứng cho tôi lập kế hoạch cho khóa học này.

Khóa học tập trung vào việc xây dựng một hệ thống hoạt động dựa trên các bài tập từng bước. Khóa học không chỉ bao gồm các triển khai cơ bản mà còn cả các kỹ thuật nâng cao để cải thiện chất lượng tìm kiếm và đánh giá hiệu suất, cung cấp kiến thức thực tế có thể áp dụng trực tiếp vào các dự án thực tế.

Thực hành kỹ thuật xử lý dữ liệu và phân đoạn văn bản

Bạn có thể xử lý nhiều định dạng dữ liệu khác nhau (PDF, JSON, Web, v.v.) và tìm hiểu các kỹ thuật phân đoạn văn bản hiệu quả để quản lý dữ liệu quy mô lớn một cách hiệu quả.

Đào tạo thực hành : Thực hành với nhiều trình tải tài liệu khác nhau như PyPDFLoader và CSVLoader, và áp dụng các chiến lược phân đoạn văn bản (phân đoạn đệ quy, sử dụng biểu thức chính quy, phân đoạn ngữ nghĩa).

Môi trường thực hành

Hệ điều hành và Phiên bản (OS): Các bài giảng sẽ được thực hiện dựa trên MacOS (người dùng Linux và Windows cũng có thể thực hành)
Sử dụng môi trường ảo: Khóa học sẽ tiến hành dựa trên Thơ (người dùng conda và venv cũng có thể thực hành)
Các công cụ được sử dụng: VS Code, OpenAI API, v.v. yêu cầu khóa xác thực LLM (có thể áp dụng phí riêng)
Thông số kỹ thuật của PC: Không áp dụng
Phiên bản LangChain: v0.2.16 được áp dụng

Thông tin bài giảng được liên kết

Hệ thống RAG được triển khai với các tác nhân AI (với LangGraph)
Một tác nhân AI thông minh để tạo tìm kiếm tăng cường (RAG) được triển khai bằng LangGraph.
- Thiết kế và triển khai cấu trúc tác nhân AI bằng LangGraph
- Áp dụng các tác nhân AI vào Tạo ra Tăng cường Truy xuất (RAG)
- Mở rộng khả năng của tác nhân AI bằng cách triển khai chức năng gọi công cụ.
- Nắm vững các kiến trúc RAG tác nhân mới nhất, bao gồm RAG thích ứng, RAG tự thân và RAG sửa lỗi.
Liên kết: https://inf.run/hTwjC

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Những người quan tâm đến hệ thống RAG ứng dụng LLM
Những người muốn bắt đầu dự án AI sử dụng LangChain
Muốn học cách đánh giá hiệu suất tìm kiếm và tạo sinh RAG.

Cần biết trước khi bắt đầu?

Python
LangChain Cơ bản cho người mới (Bài giảng)

Xin chào
Đây là

13,473

Học viên

453

Đánh giá

126

Trả lời

4.9

Xếp hạng

Các khóa học

안녕하세요. 저는 파이썬을 활용한 데이터 분석 및 인공지능 서비스 개발 실무를 하고 있습니다. 관심 있는 주제를 찾아서 공부하고 그 내용들을 많은 분들과 공유하기 위해 꾸준하게 책을 집필하고 인공지능 강의를 진행해 오고 있습니다.

[이력]

현) 핀테크 스타트업 CEO

전) 데이콘 CDO

전) 인덕대학교 컴퓨터소프트웨어학과 겸임교수

Kaggle Competitin Expert, 빅데이터 분석기사

[강의]

NCS 등록강사 (인공지능)

SBA 서울경제진흥원 새싹(SeSAC) 캠퍼스 SW 교육 ‘우수 파트너 선정’ (Python을 활용한 AI 모델 개발)

금융보안원, 한국전자정보통신산업진흥회, 한국디스플레이산업협회, 대구디지털산업진흥원 등 강의

서울대, 부산대, 경희대, 한국외대 등 국내 주요 대학 및 국내 기업체 교육 경험

[집필]

파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석(정보문화사) : https://zrr.kr/x1ec
파이썬 딥러닝 머신러닝 입문(정보문화사) : https://zrr.kr/RPaE
파이썬 딥러닝 텐서플로(정보문화사) : https://zrr.kr/PrVN
실무자를 위한 파이썬 Python 100제(정보문화사) : https://zrr.kr/4fyq
랭체인(LangChain) 입문부터 응용까지 (위키독스) : https://wikidocs.net/book/14473

[유튜브] 판다스 스튜디오 : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU

Chương trình giảng dạy

Tất cả

79 bài giảng ∙ (8giờ 42phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Mở đầu

9 bài giảng ∙ (36phút)

1. Giới thiệu khóa học
16:57
2. Giới thiệu khái niệm cơ bản của RAG và LangChain
04:43
3. LangChain cài đặt và cấu hình môi trường (Tổng quan)
06:38
4. Tạo môi trường ảo Anaconda & Cài đặt gói & Khởi chạy VS Code (dành cho người dùng conda)
03:40
5. Poetry tạo môi trường ảo & cài đặt gói & chạy VS Code (người dùng Poetry)
04:09
6. Thiết lập biến môi trường (.env) và Đăng ký khóa xác thực API OpenAI
00:30
7. Tải file thực hành
8. Tải dữ liệu
9. Tải xuống tài liệu bài giảng

Phần 2. Giới thiệu các component RAG chính của LangChain

9 bài giảng ∙ (56phút)

10. Chuẩn bị môi trường thực hành
01:12
11. Trình tải tài liệu (Document Loaders)
06:50
12. Bộ chia văn bản (Text Splitters)
09:47
13. Mô hình Embeddings
09:29
14. Kho lưu trữ Vector (Vector Stores)
08:15
15. Bộ truy xuất (Retrievers)
03:03
16. Mô hình ngôn ngữ (LLMs)
06:47
17. Triển khai pipeline RAG đơn giản
07:25
18. Triển khai giao diện chatbot Gradio
04:11

Phần 3. Ngữ pháp LCEL của LangChain

6 bài giảng ∙ (43phút)

19. Kết nối Prompt + LLM
08:49
20. Kết nối Prompt + LLM + OutputParser (StrOutputParser, JsonOutputParser, PydanticOutputParser)
11:41
21. Hiểu các phương thức Chat Completion (invoke, stream, batch)
03:39
22. Tìm hiểu đối tượng Runnable 1 (RunnableParallel)
05:54
23. Tìm hiểu đối tượng Runnable 2 (RunnablePassthrough, RunnableLambda)
05:39
24. Tạo pipeline RAG sử dụng LCEL (feat. Gradio xuất luồng)
07:58

Phần 4. Xử lý dữ liệu và kỹ thuật nhúng

17 bài giảng ∙ (1giờ 47phút)

Phần 5. Ứng dụng bộ tìm kiếm kho véc-tơ và đánh giá hiệu suất tìm kiếm

15 bài giảng ∙ (2giờ 25phút)

Phần 6. Hiểu và vận dụng các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao

13 bài giảng ∙ (1giờ 8phút)

Phần 7. Tạo và đánh giá phản hồi LLM

10 bài giảng ∙ (1giờ 4phút)

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

41 đánh giá

5.0

41 đánh giá

hanjin1choi2230
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia
jiwoonging8197
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
61% đã tham gia
sunghoseo898071
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
It was a somewhat challenging lecture, but the detailed examples made it easy to understand.
- pdstudio
  Giảng viên
  Thank you so much! 😊 I'll prepare an even better lecture for next time! 🌟
spaceface4433
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia
ykjeong4392
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia

2.537.155 ₫

Khóa học khác của pdstudio

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

graphRAG - Knowledge Graph-based RAG System Implementation with Neo4J (feat. LangChain)

pdstudio

Knowledge Graph-Based RAG System in Neo4J: Next-Generation Search Leveraging Data Relationships Beyond Simple Vector Search Maximize RAG Performance using Graph DB Power!

초급

RAG, LangChain, neo4j

graphRAG - Knowledge Graph-based RAG System Implementation with Neo4J (feat. LangChain)

pdstudio

RAG System Implemented with AI Agents (w. LangGraph)

pdstudio

Implementing a Retrieval-Augmented Generation (RAG) Intelligent AI Agent with LangGraph! From theory to practice, this is a hands-on tutorial that even beginners can easily follow.

초급

AI Agent, LangGraph, RAG

RAG System Implemented with AI Agents (w. LangGraph)

pdstudio

Learning Python Chatbot & RAG through Projects - Using LangChain, Gradio

pdstudio

Using Python's basic syntax and libraries, create your own AI chatbot. You will carry out 5 projects step-by-step, including PDF document-based RAG, and learn the process of deploying them as web services.

초급

RAG, LangChain, LLM

Learning Python Chatbot & RAG through Projects - Using LangChain, Gradio

pdstudio

LLM Data Analytics - From Web Crawling to Recommendation Systems

pdstudio

This course is designed for beginners and consists of easy explanations and various hands-on projects. It covers data collection using web crawling and LangChain tools, and summarization, extraction, sentiment analysis, and recommendation systems using LLM.

초급

LLM, LangChain, Web Crawling

LLM Data Analytics - From Web Crawling to Recommendation Systems

pdstudio

LangChain Basics for Beginners

pdstudio

Learn LangChain's basic concepts and usage with Python. Hands-on practice will be conducted primarily in a Google Colab (colab) environment, with materials provided via Github.

초급

LangChain, LLM, openAI API

LangChain Basics for Beginners

pdstudio

Python Basics for Beginners

pdstudio

This is a basic Python course for non-major beginners. Practice materials are provided through Github.

입문

Python

Python Basics for Beginners

pdstudio

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

No-Code Automation from Basics to Practice: Complete Mastery of n8n (Direct Instruction by Korea's First n8n Ambassador)

datapopcorn

No development knowledge needed! Create your own automation system with just a few clicks.

초급

Business Productivity, n8n, ChatGPT

No-Code Automation from Basics to Practice: Complete Mastery of n8n (Direct Instruction by Korea's First n8n Ambassador)

datapopcorn

AI Agent Development Using LangGraph (feat. MCP)

jasonkang

LangGraph, packed with a major corporation's AI Agent lead's know-how. We deliver knowledge gained from real-world challenges.

초급

prompt engineering, LLM, AI Agent

AI Agent Development Using LangGraph (feat. MCP)

jasonkang

[LLM 101] LLM Essential Basics & LLaMA SFT Tuning (feat. ChatApp Poc)

dreamingbumblebee

LLM: A pro quickly delivers core content, from essentials to practical tips!

초급

NLP, ChatGPT, LLM

[LLM 101] LLM Essential Basics & LLaMA SFT Tuning (feat. ChatApp Poc)

dreamingbumblebee

Creating an AI Judge with CrewAI and LLM

arigaram

We create an AI judge by combining CrewAI, facilitating LLM-based multi-agent technology, with knowledge graphs and inference systems.

중급이상

AI, LLM, AI Agent

Creating an AI Judge with CrewAI and LLM

arigaram

AI Comment Automation Program Development Lecture (Naver Blog)

lread90

Chatgpt is a program that reads and comments on posts written by my neighbors Lesson on developing marketing automation and neighbor management programs

초급

Python, Naver Searching Keyword, Blog

AI Comment Automation Program Development Lecture (Naver Blog)

lread90

Spring WebFlux + LLM Practical Implementation

johnh

Develop various features using Spring WebFlux. This course will teach you WebFlux's essential concepts and practical implementation.

초급

Java, Spring, webflux

Spring WebFlux + LLM Practical Implementation

johnh

Create a YouTube AI employee with ChatGPT and Python

sungyonglee

Create a program using the GPT API and even generate images and videos!

초급

ChatGPT, gpt, Python

Create a YouTube AI employee with ChatGPT and Python

sungyonglee

Building OCR that actually works in real-world scenarios, here's how to do it.

nexthumans

If you want to properly learn OCR technology that's truly used in practice, this one course is all you need! Aiming for over 98% accuracy even with unstructured documents and complex layouts, based on the latest SOTA models and real-world know-how, we build enterprise-level OCR projects together.

초급

Python, AI, openai

Building OCR that actually works in real-world scenarios, here's how to do it.

nexthumans

[Complete Beginner] [5,000+ Students] Python Programming Fundamentals Complete Roadmap

selena

Python Programming Basic Hands-on Lecture taught by a professional Data Scientist! In this lecture, chosen by over 5,000 cumulative students, you can master Python from basics to practical application, step by step, with Selena. Living in the era of generative AI and LLM, the essential language you must learn is Python. This is a verified lecture that received 5 out of 5 stars based on high student satisfaction, and an unlimited Q&A open chat room is also provided where you can ask questions and communicate anytime while taking the course.

입문

Python, Machine Learning(ML), Big Data

[Complete Beginner] [5,000+ Students] Python Programming Fundamentals Complete Roadmap

selena

How to Become an AI Automation Expert Without Coding, Complete n8n Guide

nambaksa

Do you still code directly these days? It's now an era where even vibe coding is bothersome! Become an AI automation expert with n8n, without coding. An automation workflow design guide immediately applicable to practical work. Practice-oriented automation strategies that maximize work efficiency. Build intuitive workflows with n8n and experience business innovation.

입문

n8n, AI, RAG

How to Become an AI Automation Expert Without Coding, Complete n8n Guide

nambaksa

Practical Application ALL-IN-ONE Package Using ChatGPT

comento

You can learn everything from basic usage of generative AI to automation and creating customized AI chatbots for practical work applications all in one comprehensive course.

중급이상

Chatbot, AI, ChatGPT

Practical Application ALL-IN-ONE Package Using ChatGPT

comento

Manuscript Generator Program Development Lecture (Chatgpt API)

lread90

During the Gold Rush, it was said that it was easier to become rich by selling gold mining tools than by mining gold yourself. How about selling programs in the ChatGPT Age of Exploration?

초급

ChatGPT, AIPRM, REST API

Manuscript Generator Program Development Lecture (Chatgpt API)

lread90

Generative AI with Python: Build Text & Image Creators

professional

Learn to Harness AI Models for Creative Text Writing and Stunning Image Generation Using Python

초급

Python, generative-art, huggingface

Generative AI with Python: Build Text & Image Creators

professional

Let's code with IntelliJ using the Sionic MCP Series 1 Model Context Protocol!

sionicai

This is a hands-on tutorial on how to integrate with IntelliJ and develop quickly using the Model Context Protocol (MCP).

입문

IntelliJ IDEA, LLM, AI

Let's code with IntelliJ using the Sionic MCP Series 1 Model Context Protocol!

sionicai

Spring AI Practical Guide: Building a RAG Chatbot

sionicai

Learn the easiest way to handle AI with Spring AI. Let's learn Spring AI by building a RAG chatbot.

입문

Spring AI, LLM, RAG

Spring AI Practical Guide: Building a RAG Chatbot

sionicai

RAG Master: Từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao (feat. LangChain)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Từ việc triển khai RAG đến đánh giá hiệu suất
Phát triển AI thực tế trong 9 giờ

Điểm bài giảng 💫

Xây dựng nền tảng cho việc triển khai RAG

Cải thiện khả năng triển khai RAG bằng các mô-đun và kỹ thuật mới nhất

10 Đánh giá hiệu suất để cải thiện RAG

Giải thích dễ hiểu và rõ ràng được chứng minh bằng nhiều đánh giá

Tìm hiểu về những điều này

Hiểu các khái niệm cơ bản về RAG và LangChain

Thực hành kỹ thuật xử lý dữ liệu và phân đoạn văn bản

Sử dụng mô hình nhúng và lưu trữ vector

Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất tìm kiếm RAG

Tạo và đánh giá câu trả lời bằng LLM

Triển khai chatbot dựa trên RAG bằng Gradio

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học

Môi trường thực hành

Tài liệu học tập

Kiến thức và biện pháp phòng ngừa của người chơi

Thông tin bài giảng được liên kết

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của pdstudio

Khóa học tương tự

RAG Master: Từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao (feat. LangChain)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Từ việc triển khai RAG đến đánh giá hiệu suất Phát triển AI thực tế trong 9 giờ

Điểm bài giảng 💫

Xây dựng nền tảng cho việc triển khai RAG

Cải thiện khả năng triển khai RAG bằng các mô-đun và kỹ thuật mới nhất

10 Đánh giá hiệu suất để cải thiện RAG

Giải thích dễ hiểu và rõ ràng được chứng minh bằng nhiều đánh giá

Tìm hiểu về những điều này

Hiểu các khái niệm cơ bản về RAG và LangChain

Thực hành kỹ thuật xử lý dữ liệu và phân đoạn văn bản

Sử dụng mô hình nhúng và lưu trữ vector

Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất tìm kiếm RAG

Tạo và đánh giá câu trả lời bằng LLM

Triển khai chatbot dựa trên RAG bằng Gradio

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học

Môi trường thực hành

Tài liệu học tập

Kiến thức và biện pháp phòng ngừa của người chơi

Thông tin bài giảng được liên kết

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của pdstudio

Khóa học tương tự

Từ việc triển khai RAG đến đánh giá hiệu suất
Phát triển AI thực tế trong 9 giờ

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là