
Phát triển ứng dụng LLM sử dụng RAG (feat. LangChain)
jasonkang
Học RAG từ người chiến thắng Hackathon GenAI Thung lũng Silicon. Đầy ắp bí quyết thực chiến.
Cơ bản
LLM, RAG, LangChain
Đây là khóa học cơ bản về LangChain trích xuất những phần cốt lõi từ tài liệu chính thức, với mức giá chỉ bằng một tách cà phê(?). Hãy làm quen với cú pháp LangChain trước khi bắt đầu phát triển chính thức!
2,349 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn


Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
기깬칠
Đây là một khóa học có cảm giác như có một người mentor ngồi bên cạnh hướng dẫn. Ưu điểm là giảng viên sử dụng văn phong đàm thoại nên có thể học một cách thoải mái hơn, và tôi rất thích khóa học này vì tôi ưa thích phong cách giảng dạy tương tác như vậy. Ngoài ra, khóa học cung cấp những kiến thức cốt lõi cần thiết để triển khai ngay lập tức, nên đây là một khóa học tốt cho những ai cần sử dụng langchain để làm gì đó ngay bây giờ.
5.0
임정(지지플랏)
Tôi luôn thắc mắc liệu có thực sự cần Langchain hay không, nhưng sau bài giảng này, tôi thực sự nghĩ rằng giao diện sẽ được cải thiện thông qua việc sắp xếp cấu trúc Json hoặc phương pháp Chain Runner. Bài giảng được giải thích dễ hiểu nên tôi có thêm nhiều động lực để học thêm. Cảm ơn rất nhiều vì đã cung cấp một bài giảng tuyệt vời với giá cả phải chăng!!
5.0
김규태
Sao lại có thể có một bài giảng như thế này với giá vài nghìn won nhỉ? Tôi muốn tạo LLM Agent nhưng lại hoàn toàn không biết gì về LLM nên rất bế tắc, bài giảng này đã giúp tôi rất nhiều. Bây giờ tôi sẽ đi học bài giảng LangGraph. Cảm ơn bạn!
LangChain
LLM
Kỹ thuật Prompt
LangChain có vẻ mơ hồ với bạn? Chúng tôi sẽ giúp bạn nắm vững những điều cốt lõi chỉ trong một giờ
Khi bắt đầu đọc tài liệu chính thức thì chỉ toàn các notebook hướng dẫn tràn lan
Và thậm chí tất cả đều chỉ bằng tiếng Anh
Nhưng nếu biết cơ bản thì phần còn lại đều là ứng dụng nên không cần phải làm theo hết tất cả các tutorial
Vì vậy tôi sẽ chỉ ra chính xác những khái niệm cơ bản cốt lõi
Công ty bảo không được dùng GPT vì lý do bảo mật nhưng lại yêu cầu làm gì đó bằng LLM? Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách chạy mô hình local bằng Ollama
Khi viết prompt, bạn cần viết "theo phong cách LangChain" thì mới có thể phát triển với cấu trúc có khả năng mở rộng. Tôi sẽ hướng dẫn cách sử dụng PromptTemplate và ChatPromptTemplate của LangChain
Bạn chỉ cần một từ duy nhất nhưng LLM lại giải thích quá nhiều? Bạn cần chuyển đổi sang JSON để truyền tải nhưng không thành công? Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách chỉnh sửa câu trả lời do LLM tạo ra theo ý muốn của bạn
Bạn muốn xử lý các tác vụ phức tạp một cách mượt mà? Tôi sẽ hướng dẫn bạn cách phát triển bằng cú pháp LangChain với khả năng đọc tốt và mở rộng cao bằng cách sử dụng cú pháp LCEL cho nhiều bước
Khóa học được quay trên môi trường MacOS nhưng cũng có thể sử dụng trên Windows và Linux nếu đã cài đặt Python.
Trong khóa học sử dụng trình soạn thảo Cursor, nhưng bạn có thể sử dụng với mọi trình soạn thảo như VSCode, Jupyter Notebook, PyCharm, v.v.
Vui lòng tham khảo các chú thích trong code vì không có tài liệu giải thích riêng như Notion hay Gitbook
Python là bắt buộc!
Khóa học này dành cho ai?
Những người tò mò về LangChain
Người mới bắt đầu với LangChain
Cần biết trước khi bắt đầu?
Python
Xác minh Inflearn
Xác minh sự nghiệp
19,058
Học viên
1,501
Đánh giá
528
Trả lời
4.9
Xếp hạng
10
Các khóa học
Kỹ sư phần mềm cấp cao tại FAANG
(Cựu) Phát triển/Vận hành nền tảng AI Agent tập đoàn GS
(Cựu) Mentor/Coach DX BootCamp tại tập đoàn GS
(Cựu) Kỹ sư phần mềm cấp cao tại FAANG (Cựu) Phát triển/Vận hành nền tảng AI Agent tập đoàn GS (Cựu) Mentor/Coaching GS Group DX BootCamp
(Cựu) Tech Lead tại startup AI Series C
Giảng viên Python Code in Place tại Đại học Stanford
Mentor tại Naver Boostcamp Web/Mobile
Người dẫn chương trình YouTube Channel của Naver Cloud
Tác giả cuốn sách Tự mình xây dựng AI Agent hiệu quả với LangChain & LangGraph

Tiến hành Thử thách Frontend/Backend Wanted Pre-onboarding (tích lũy hơn 6000 người tham gia)
Huấn luyện viên khóa Hanghae AI Plus khóa 1
Tất cả
7 bài giảng ∙ (1giờ 1phút)
Tất cả
341 đánh giá
4.9
341 đánh giá
Đánh giá 34
∙
Đánh giá trung bình 4.9
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 16
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 23
∙
Đánh giá trung bình 4.7
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!