강의

멘토링

커뮤니티

AI Technology

/

AI Agent Development

(Phát triển LLM) Tạo chatbot RAG sử dụng LangChain và ChatGPT

- Cùng tạo RAG chatbot của riêng bạn chỉ trong 1 ngày. - Thực hành cách sử dụng ChatGPT API và Langchain. - Triển khai thực tế AI chatbot dựa trên LLM như ChatGPT. - Tạo RAG chatbot, xu hướng của thị trường chatbot hiện nay.

(3.0) 2 đánh giá

47 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

  • HappyAI
Chatbot
Chatbot
openAI API
openAI API
RAG
RAG
LLM
LLM
LangChain
LangChain
Chatbot
Chatbot
openAI API
openAI API
RAG
RAG
LLM
LLM
LangChain
LangChain

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Phát triển chatbot RAG dựa trên LLM

  • Phát triển chatbot với ChatGPT API

  • Cách sử dụng ChatGPT API

  • Khái niệm cơ bản và cách dùng thư viện LangChain

  • Cách triển khai chatbot RAG tìm kiếm dữ liệu cá nhân (TXT,PDF)

  • Triển khai giao diện web với Gradio


Bài giảng LLM về Chatbot của một nhà nghiên cứu AI tạo ra

Khóa học này sẽ liên tục được cập nhật và bổ sung thêm các bài giảng.

Hiện tại (tính đến tháng 6 năm 2024), chatbot RAG cơ bản nhất đang được xây dựng.

"Bài giảng về Hàn Quốc đã được tải lên"



Bài giảng này là bài giảng thực hành viết mã Python về phát triển chatbot RAG.

Để biết các bài giảng tiên quyết về LLM và RAG, vui lòng tham khảo các bài giảng LLM và RAG tại các liên kết sau:

Liên kết đến Bài giảng Lý thuyết về Chatbot của RAG

Đơn giản nhưng chắc chắn,

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn những điều cần thiết để xây dựng một chatbot AI!

Khóa học thực hành này tập trung vào việc phát triển chatbot ChatGPT và RAG của riêng bạn bằng thư viện LangChain và API OpenAI. Khóa học này được khuyến nghị cho những ai muốn tìm hiểu các công nghệ LLM mới nhất dựa trên kiến thức về Python và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Thông qua đào tạo thực hành, bạn sẽ tích lũy kinh nghiệm phát triển chatbot RAG có khả năng tìm kiếm tài liệu và tìm hiểu về LLM.

💡 Đề xuất cho những người này

Với thư viện LangChain
Bất kỳ ai quan tâm đến việc phát triển chatbot AI

Khái niệm về LangChain
Hướng dẫn từng bước về cách sử dụng những điều cơ bản
Để tôi giải thích nhé.

ChatGPT của riêng tôi
Những người muốn thực hiện

Thông qua mã hóa Python
Tìm hiểu cách sử dụng ChatGPT API và thậm chí tạo chatbot tùy chỉnh của riêng bạn.
Bạn có thể thử thực hiện.

Hiểu các kỹ thuật RAG mới nhất
Những người muốn nộp đơn

Tôi có PDF, TXT, v.v.
Trả lời trong tài liệu
Hãy thử sử dụng chatbot tìm kiếm RAG.

🚀 Tôi có thể làm gì sau khi học khóa học này?

  • Phát triển chatbot AI tùy chỉnh: Xây dựng chatbot ChatGPT và RAG của riêng bạn bằng LangChain và OpenAI API.

  • Nâng cao hiểu biết kỹ thuật về LLM của bạn: Hiểu các công nghệ mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) mới nhất và tìm hiểu cách áp dụng chúng vào các dự án thực tế.


Các tính năng của khóa học này

1⃣ Thực hành LLM theo dự án

Chúng tôi cung cấp chương trình đào tạo thực hành dựa trên mã nguồn được sử dụng trong các dự án thực tế. Điều này sẽ hữu ích cho những ai đang tìm kiếm kinh nghiệm phát triển chatbot AI thực tế.

2⃣ Học từng bước: Chương trình giảng dạy tiến triển từng bước từ cơ bản đến nâng cao.

Đối với những người mới làm quen với AI tạo sinh và LLM, chúng ta sẽ bắt đầu với các bài tập thực hành, bắt đầu từ những đoạn mã cơ bản nhất. Hãy làm theo từng bước trong bài giảng.

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học

Môi trường thực hành

  • Hệ điều hành và Phiên bản (OS): Các bài giảng sẽ được thực hiện dựa trên Windows (người dùng Linux và MacOS cũng có thể thực hành)

  • Các công cụ được sử dụng: Cần có khóa xác thực API Colab, VsCode, OpenAI (có thể áp dụng phí riêng)

  • Thông số kỹ thuật PC: PC hoặc máy tính xách tay có kết nối internet

Tài liệu học tập

  • Cung cấp tài liệu cần thiết cho việc thực hành (văn bản, mã nguồn)

Kiến thức và biện pháp phòng ngừa của người chơi

  • Bạn nên có kiến thức cơ bản về Python. (Khóa học Python miễn phí có sẵn: liên kết )


  • Khuyến khích có kiến thức cơ bản về LLM và RAG (có bài giảng miễn phí: liên kết )


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Ai muốn nhập môn phát triển chatbot LLM

  • Người muốn thử phát triển RAG chatbot

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Ngữ pháp cơ bản Python

  • Kiến thức cơ bản về LLM

Xin chào
Đây là

4,616

Học viên

238

Đánh giá

51

Trả lời

4.6

Xếp hạng

11

Các khóa học

Lee JinKyu | Lee JinKyu

Chuyên gia phân tích AI·LLM·Big Data / Đại diện HappyAI

👉Bạn có thể kiểm tra hồ sơ chi tiết tại liên kết bên dưới.
https://bit.ly/jinkyu-profile

Xin chào.
Tôi là Lee JinKyu (Tiến sĩ Kỹ thuật, Trí tuệ nhân tạo), Đại diện của Happy AI, người đã không ngừng làm việc với AI và phân tích dữ liệu lớn trong nghiên cứu, phát triển, đào tạo và các dự án thực tế.

Dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khai thác văn bản (text mining),
tôi đã và đang phân tích nhiều loại dữ liệu phi cấu trúc đa dạng như
khảo sát, văn bản, đánh giá, báo chí, chính sách, dữ liệu học thuật, v.v.
Gần đây, tôi đang truyền tải phương pháp ứng dụng AI tập trung vào thực tiễn phù hợp với tổ chức và môi trường làm việc
bằng cách tận dụng AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Đã hợp tác với nhiều cơ quan công quyền, doanh nghiệp và tổ chức giáo dục như Samsung Electronics, Đại học Quốc gia Seoul, Sở Giáo dục, Viện Nghiên cứu Gyeonggi, Cục Lâm nghiệp,
Tổng cục Quản lý Công viên Quốc gia, Thành phố Seoul, v.v.,
và đã thực hiện tổng cộng hơn 200 dự án nghiên cứu và phân tích trong nhiều lĩnh vực đa dạng như y tế, thương mại, sinh thái, luật pháp, kinh tế và văn hóa.

 


🎒 Yêu cầu diễn thuyết và thuê ngoài (outsourcing)

Chuyên gia Kmong Prime (Top 2%)


📘 Tiểu sử (Tóm tắt)

  • 07/2024 ~ Hiện tại
    Doanh nghiệp chuyên về AI tạo sinh và Phân tích dữ liệu lớn Giám đốc HappyAI, a company specializing in Generative AI and Big Data analysis

  • Tiến sĩ Kỹ thuật (Trí tuệ nhân tạo)
    Trường Cao học Trí tuệ nhân tạo, Đại học Dongguk

     

    Chuyên ngành chi tiết: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

     

    (2022.03 ~ 2026.02)

     

  • 2023 ~ 2025
    Nhà bình luận AI của Public News
    (Các vấn đề về định kiến AI tạo sinh, RAG, ứng dụng LLM)

  • 2021 ~ 2023
    Nhà phát triển tại Stella Vision, công ty chuyên về AI và Big Data

  • 2018 ~ 2021
    Nghiên cứu viên Xử lý ngôn ngữ tự nhiên · Phân tích dữ liệu lớn tại Viện nghiên cứu do Chính phủ đầu tư


🔹 Lĩnh vực chuyên môn (Tập trung vào Giảng dạy · Dự án)

  • Sử dụng AI tạo sinh và LLM

    • LLM cá nhân (Private LLM), RAG, Agent

    • Cơ bản về Fine-tuning LoRA·QLoRA

  • Phân tích dữ liệu lớn dựa trên AI

    • Dữ liệu khảo sát · đánh giá · báo chí · chính sách · học thuật

  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) · Khai phá văn bản (Text Mining)

    • Phân tích chủ đề, phân tích cảm xúc, mạng lưới từ khóa

  • Tự động hóa công việc bằng AI cho công cộng và doanh nghiệp

    • Tóm tắt · Phân loại · Phân tích văn bản

       


🎒 Khóa học & Hoạt động (Chọn lọc)

2025

  • Phát triển ứng dụng LLM/sLLM
    (Dựa trên Fine-tuning·RAG·Agent) – KT

2024

  • Lập trình LLM dựa trên LangChain·RAG – Samsung SDS

  • Lý thuyết LLM và Thực hành phát triển Chatbot RAG – Quỹ Kỹ thuật số Seoul (Seoul Digital Foundation)

  • Nhập môn phân tích dữ liệu lớn dựa trên ChatGPT – LetUin Edu

  • Cơ bản về trí tuệ nhân tạo·Kỹ thuật prompt – Viện Phát triển Nghề nghiệp Hàn Quốc

  • LDA·Phân tích cảm xúc với ChatGPT – Inflearn

  • Phân tích văn bản dựa trên Python – Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Seoul

  • Tạo chatbot LLM sử dụng LangChain – Inflearn

2023

  • Cơ bản về Python sử dụng ChatGPT – Đại học Kyonggi

  • Bài giảng đặc biệt về khóa học chuyên gia Big Data – Đại học Dankook

  • Cơ bản về phân tích dữ liệu lớn – LetUin Edu


💻 Dự án (Tóm tắt)

  • Xây dựng chatbot RAG dựa trên Private LLM (Tổng công ty Điện lực Hàn Quốc)

  • Phân tích dữ liệu lớn về phục hồi rừng dựa trên LLM (Viện Khoa học Lâm nghiệp Quốc gia)

  • Giải pháp Text Mining Private LLM dành riêng cho mạng nội bộ (Cơ quan Chính phủ)

  • Phát triển mô hình LLM dựa trên Instruction Tuning và RLHF

  • Phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe, luật pháp, chính sách và giáo dục

  • Phân tích AI dữ liệu khảo sát, đánh giá và báo chí

→ Đã thực hiện hơn 200 dự án bao gồm các cơ quan công quyền, doanh nghiệp và viện nghiên cứu, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Ấn phẩm (Chọn lọc)

  • Cải thiện phân loại định kiến về kiến thức thông thường bằng cách giảm thiểu ảnh hưởng của các thuật ngữ nhân khẩu học (2024)

  • Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
    – Hội nghị quốc tế về Dữ liệu lớn và Tính toán thông minh (2023)

  • Phân tích nhận thức về công nghệ LLM dựa trên dữ liệu lớn từ các bài báo chí (2024)

  • Nhiều nghiên cứu khai phá văn bản (text mining) dựa trên NLP
    (Lĩnh vực Lâm nghiệp · Môi trường · Xã hội · Chăm sóc sức khỏe)


🔹 Khác

  • Phân tích và trực quan hóa dữ liệu dựa trên Python

  • Phân tích dữ liệu sử dụng LLM

  • Nâng cao năng suất công việc bằng cách sử dụng ChatGPT, LangChain và Agent

Chương trình giảng dạy

Tất cả

13 bài giảng ∙ (1giờ 4phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

2 đánh giá

3.0

2 đánh giá

  • jinny68761548님의 프로필 이미지
    jinny68761548

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    31% đã tham gia

    Gần đây, phương thức nhập ChatGPT API có thay đổi một chút nên nếu bạn làm theo bài giảng sẽ gặp lỗi.

    • leejinkyu0612
      Giảng viên

      Có, vui lòng gửi mã lỗi cho chúng tôi qua email tới leejinkyu0612@naver.com và chúng tôi sẽ sửa nó.

    • leejinkyu0612
      Giảng viên

      Xin chào, kể từ ngày 30 tháng 6, mã lỗi phiên bản thư viện khi chạy mã khóa học này trong Google Colab đã được xem xét và giải quyết! Tôi đã đăng nó trong tài liệu bài giảng, cảm ơn bạn!

  • goodbidet0047님의 프로필 이미지
    goodbidet0047

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 1.0

    1

    100% đã tham gia

    • leejinkyu0612
      Giảng viên

      Xin chào sinh viên, đánh giá bài giảng là 1 điểm ^^ Nếu bạn không hài lòng về điều gì, vui lòng thông báo cụ thể cho chúng tôi theo địa chỉ leejinkyu0612@naver.com và chúng tôi sẽ chỉnh sửa lại nội dung bài giảng. Vì khóa học này được cập nhật liên tục nên các khóa học được bổ sung hoặc sửa đổi dựa trên phản hồi. Và nếu bạn muốn, chúng tôi sẽ hoàn lại tiền! Cảm ơn bạn. (Xin lưu ý rằng tất cả các lỗi thư viện xảy ra khi thực thi mã hiện có trong Colab đều đã được xem xét và giải quyết kể từ ngày 30 tháng 6 năm 2024. Cảm ơn bạn.

Khóa học khác của HappyAI

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!