Học Python Chatbot & RAG qua Dự án - Sử dụng LangChain, Gradio

Đây là khóa học Python cơ bản dành cho người mới bắt đầu không chuyên. Giáo trình lý thuyết được cung cấp qua Wikidocs, và tài liệu thực hành được cung cấp qua Github.

Hệ thống RAG dựa trên đồ thị tri thức được triển khai bằng Neo4J: Công nghệ tìm kiếm thế hệ mới vượt qua tìm kiếm vector đơn thuần để tận dụng cả mối quan hệ dữ liệu Tối đa hóa hiệu suất RAG bằng sức mạnh của cơ sở dữ liệu đồ thị!

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.

Đặc vụ AI thông minh RAG (Retrieval Augmented Generation) với LangGraph! Đây là hướng dẫn thực hành từ lý thuyết đến thực tiễn, dễ dàng cho người mới bắt đầu.

Học các khái niệm cơ bản và cách sử dụng 랭체인 (LangChain) thông qua 파이썬. Các bài thực hành sẽ được thực hiện chủ yếu trong môi trường 구글 코랩 (colab), và tài liệu sẽ được cung cấp qua 깃헙 (Github).

Khóa học này tập trung vào những lời giải thích dễ hiểu và các dự án thực hành khác nhau dành cho người mới bắt đầu. Chúng tôi thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng công cụ thu thập dữ liệu web và LangChain, đồng thời sử dụng LLM để xử lý hệ thống tóm tắt, trích xuất, phân tích cảm tính và đề xuất.

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.

Từ khái niệm cần thiết để sử dụng LLM đến RAG, tìm hiểu LangChain cơ bản bằng TypeScript

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.

Một khóa học trong đó bạn sẽ chịu trách nhiệm tạo một trang web với ChatGPT và thậm chí phân phối nó! Tìm hiểu tinh chỉnh.

Bạn có thể trực tiếp thực hành tạo tự động vô hạn các tín hiệu giao dịch coin bằng cách sử dụng ChatGPT và Python, đồng thời thực hiện quy trình backtest và xác thực chúng. Ngoài ra, bạn có thể học cách kết hợp tất cả các chiến lược được AI tự động tạo ra thành một chiến lược duy nhất và áp dụng nó vào giao dịch thực tế.

Bạn có thể học tất cả các quy trình từ cách sử dụng cơ bản của AI tạo sinh đến tự động hóa và tạo chatbot AI tùy chỉnh cho công việc thực tế trong một khóa học duy nhất.

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!

Dạo này bạn vẫn còn tự tay code à? Giờ đây là thời đại ngại cả việc code bằng Vibe! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần code. Hướng dẫn thiết kế workflow tự động hóa áp dụng ngay vào thực tế Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực chiến để tối đa hóa hiệu quả công việc. Xây dựng workflow trực quan với n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc

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.

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.

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.

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

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?

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!

GPT API được sử dụng để tạo chương trình, tạo hình ảnh và tạo video!

Tìm hiểu cách dễ nhất để xử lý AI bằng Spring AI. Hãy cùng tìm hiểu Spring AI trong khi xây dựng chatbot RAG.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quy trình thiết kế và triển khai dịch vụ AI tạo sinh tập trung vào LangChain 1.0 và LangGraph thông qua các bài thực hành từng bước. Vượt xa việc chỉ gọi LLM đơn thuần, bạn sẽ trực tiếp xây dựng kiến trúc hệ thống AI có khả năng vận hành bao gồm kiến trúc dựa trên agent, quản lý trạng thái (State), bộ nhớ, streaming, middleware và Human-in-the-Loop. Thông qua thực hành với hệ thống RAG dựa trên dữ liệu tài liệu·PDF·web, SQL Agent (Chinook DB), Agent dựa trên tool calling, multi-agent theo mô hình Supervisor, và workflow dựa trên state machine sử dụng LangGraph Graph API, bạn sẽ xây dựng pipeline agent có thể tái sử dụng và áp dụng ngay vào thực tế công việc. Ngoài ra, thông qua structured output (dựa trên Pydantic), agent middleware (Summarization, HITL, Retry, bảo vệ PII), streaming theo token/bước, bạn sẽ hoàn thiện ứng dụng AI tạo sinh với độ ổn định·khả năng mở rộng·tính kiểm soát đáp ứng yêu cầu của dịch vụ thực tế. 👉 Dành cho những ai muốn hiểu chính xác cấu trúc nội bộ và luồng thực thi của LangChain/LangGraph 👉 Dành cho những ai muốn triển khai RAG·Agent theo cấu trúc dịch vụ thực tế chứ không chỉ là "demo" 👉 Đây là khóa học tối ưu cho những ai cần lộ trình thực tế bao quát từ agent dựa trên trạng thái, tự động hóa SQL·tài liệu, đến orchestration multi-agent.

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

ChatGPT và các AI tương tự dựa trên công nghệ cốt lõi LLM và Agent. LLM là công nghệ đã tiến gần nhất đến AGI tại thời điểm hiện tại. Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent từ góc nhìn của người dùng phổ thông.