Nền tảng cơ bản về LangChain hoàn thành trong một giờ

Học RAG từ người chiến thắng Hackathon GenAI Thung lũng Silicon. Đầy ắp bí quyết thực chiến.

Trí tuệ nhân tạo, AI, Agent… nghe có vẻ ghê gớm, nhưng khi bắt tay vào làm thì không có gì to tát như bạn nghĩ. Do đó, tự tay hiện thực hóa các chức năng đơn giản là rất quan trọng. Thông qua các dự án thiết thực có thể ứng dụng thực tế tại công ty, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm đa dạng use case, đồng thời học được cách khai thác và vận dụng AI Agent.

LangGraph chứa đầy bí quyết của người phụ trách AI Agent tại các tập đoàn lớn. Tôi sẽ chia sẻ những kiến thức đã tích lũy được qua những thử thách trong công việc thực tế.

Cách sử dụng sách truyện từ A đến Z. Chúng tôi chỉ cho bạn mọi thứ về sách truyện.

Mã kiểm tra! Tôi đã chuẩn bị điều này cho những người không biết bắt đầu từ đâu. Từ viết thử nghiệm đến triển khai thông qua tự động hóa, tất cả cùng một lúc!

Mới dùng Flutter ư? Flutter Contributor sẽ hướng dẫn bạn từ đầu! Bắt đầu phát triển Flutter với dự án AI ứng dụng Gemini.

Chúng tôi đã chuẩn bị điều này cho những ai muốn triển khai/vận hành dịch vụ trên AWS. Từ thiết lập miền đến Docker và serverless!

Khóa học này về RAG (Retrieval-Augmented Generation) 👉 Không chỉ dừng lại ở việc giải thích khái niệm 👉 Mà là khóa học tập trung vào thực hành, nơi bạn sẽ trực tiếp xây dựng cấu trúc hoạt động thực tế 👉 Và trải nghiệm quá trình mở rộng, nâng cao hệ thống. Bắt đầu từ những ví dụ RAG đơn giản, bạn sẽ học từng bước từ Advanced RAG → Modular RAG → đến RAG dựa trên Agent để đạt đến cấp độ có thể ứng dụng ngay vào công việc thực tế.

Mời bạn đến với thế giới lập trình đầy hấp dẫn, nơi bạn phân tích và trực quan hóa báo cáo tài chính chỉ bằng prompt. Không cần một dòng code nào, bạn tạo và triển khai dịch vụ chỉ bằng cách tham vấn với AI.

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!

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!

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.

[Dự kiến hoàn thành bản thứ 2 vào năm 2026] Khám phá cách tạo ra một thẩm phán trí tuệ nhân tạo bằng cách kết hợp nhiều khung làm việc tác nhân (agent framework) như CrewAI, LangChain, AutoGen, cùng với đồ thị tri thức và hệ thống suy luận để hiện thực hóa công nghệ đa tác nhân dựa trên LLM.

Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình thiết kế và triển khai các dịch vụ AI tạo sinh, tập trung vào LangChain 1.0, LangGraph và Deep Agents thông qua các bài thực hành từng bước. Bắt đầu từ những kiến thức cơ bản về Chat Models và Messages, bạn sẽ nắm vững các khối xây dựng cốt lõi của LangChain như Agent dựa trên Tool Calling, Memory, Streaming và đầu ra có cấu trúc (dựa trên Pydantic). Sau đó, bạn sẽ mở rộng sang kiến trúc máy trạng thái (state machine) dựa trên StateGraph của LangGraph để trực tiếp triển khai cấu trúc hệ thống AI có khả năng vận hành thực tế. Thông qua các bài thực hành dựa trên kịch bản thực tế như hệ thống RAG dựa trên tài liệu, PDF và dữ liệu web (Embedding, ChromaDB, Semantic Search), SQL Agent (Chinook DB), điều phối đa tác nhân (Multi-agent Orchestration) theo mô hình Supervisor, và Calculator Agent sử dụng LangGraph Graph API, bạn sẽ xây dựng năng lực thiết kế Agent một cách hệ thống. Ngoài ra, thông qua Deep Agents (create_deep_agent), bạn sẽ hoàn thiện ứng dụng AI tạo sinh có tính ổn định, khả năng mở rộng và khả năng kiểm soát bằng cách sử dụng ủy quyền tác nhân phụ (sub-agent delegation), hội thoại đa lượt (multi-turn) và các middleware chuyên dụng của Deep Agents (SummarizationMiddleware, HumanInTheLoopMiddleware, ToolRetryMiddleware, PIIMiddleware, v.v.). 👉 Những người muốn hiểu chính xác cấu trúc bên trong và luồng thực thi của LangChain/LangGraph/Deep Agents. 👉 Những người muốn triển khai RAG và Agent ở cấp độ kiến trúc dịch vụ thực tế thay vì chỉ dừng lại ở mức "demo". 👉 Đây là khóa học tối ưu cho những ai cần một lộ trình thực tế bao quát từ Agent dựa trên trạng thái, tự động hóa SQL/tài liệu cho đến điều phối đa tác nhân.

[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).

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 :)

Cùng v0, cursor AI và các LLM, từ PRD đến gợi ý sản phẩm AI! Hoàn thiện trang mua sắm Next.js của bạn với dự án thực tế.

Hãy bỏ qua những dịch vụ đơn giản có thể tạo ra bằng vibe coding trong 10 phút! Bạn có thể học vibe coding ứng dụng thực tế 'thật sự'. Hãy tạo ra dịch vụ tinh vi ở mức độ dịch vụ thực tế theo đúng kế hoạch và thiết kế bằng Cursor AI NCOP. No Code, Only Prompt

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.

Chỉ cần nhập mã chứng khoán (ticker) của doanh nghiệp Mỹ, hệ thống sẽ tự động thu thập dữ liệu tài chính kế toán, phân tích đối thủ cạnh tranh, tin tức gần đây và thông tin giá cổ phiếu, sau đó sử dụng OpenAI GPT API để phân tích chuyên sâu và tạo báo cáo đầu tư chuyên nghiệp. Kết quả cuối cùng sẽ được tự động tải lên Notion. Thông qua việc làm quen với các khái niệm và thuật ngữ tài chính kế toán cơ bản, ngay cả các kỹ sư cũng có thể ứng dụng vào việc phân tích đối thủ (benchmarking), thuyết phục cấp trên hoặc lập kế hoạch cho các giải pháp mới. Bạn sẽ được học cách xây dựng máy chủ API hiệu suất cao bằng Python và FastAPI, đồng thời rèn luyện các kỹ năng thực chiến về lập trình bất đồng bộ, tích hợp AI và Fintech. Khóa học hỗ trợ cả những người mới bắt đầu có thể dễ dàng theo kịp để hoàn thiện một hệ thống có khả năng ứng dụng vào đầu tư và kinh doanh thực tế, giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển nhạy bén trong kỷ nguyên AI.

Giới thiệu các mẫu prompt cơ bản cho lập trình và các mẫu prompt API nâng cao để tận dụng trí tuệ nhân tạo.

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

Khóa học này vượt xa trào lưu đơn thuần, bao gồm cả việc học có hệ thống cách cộng tác với các công cụ AI, xác minh và cải thiện chất lượng đầu ra, cũng như quy trình xây dựng và triển khai ứng dụng từ đầu đến cuối. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia, từ các lập trình viên quan tâm đến AI cho đến các trưởng nhóm muốn nâng cao năng suất của đội ngũ.

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

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.