Nền tảng cơ bản về LangChain hoàn thành trong một giờ

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.

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.

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

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!

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!

Từ việc thiết lập máy chủ đến tự động hóa Blog và YouTube, xây dựng quy trình làm việc AI hoàn chỉnh với n8n. Thực hành thiết lập môi trường vận hành ổn định từ cài đặt máy chủ dựa trên Contabo VPS, thiết lập môi trường Ubuntu, Docker, Portainer cho đến kết nối tên miền và cài đặt bảo mật HTTPS. Nội dung bao gồm phát triển Search API và File Server sử dụng FastAPI và Docker, liên kết Airtable với n8n, xây dựng AI Agent cho Blog, cho đến tự động hóa hình ảnh và video. Bạn có thể hoàn thiện chiến lược tự động hóa tạo ra lợi nhuận, có thể áp dụng ngay vào việc vận hành dịch vụ thực tế.

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.

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.

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.

Khóa học này được xây dựng từ kinh nghiệm thực tế trong việc thiết kế và triển khai các ứng dụng LLM quy mô sản phẩm trên Azure. Thay vì tập trung vào các ví dụ minh họa đơn giản hay các notebook rời rạc, tôi hướng dẫn học viên vượt qua những thách thức thực tế khi chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang hệ thống thực thụ: nạp dữ liệu, lưu trữ vector, điều phối dịch vụ, triển khai đám mây và bảo mật. Xuyên suốt khóa học, tôi phân tích các dịch vụ Azure phức tạp thành các bước thực hành rõ ràng, giải thích lý do đằng sau mỗi quyết định về kiến trúc và trình bày cách các thành phần phối hợp với nhau trong một hệ thống có khả năng mở rộng. Học viên sẽ học thông qua việc xây dựng, gỡ lỗi và triển khai một ứng dụng hoàn chỉnh dựa trên LangChain, từ đó tự tin giải quyết các vấn đề thực tế về hạ tầng và cấp độ ứng dụng.

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!

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!

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.

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.

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.

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

Chỉ cần nhập ticker của công ty Mỹ, hệ thống sẽ tự động thu thập dữ liệu tài chính kế toán, phân tích đối thủ cạnh tranh, tin tức gần đây, thông tin giá cổ phiếu và thực hiện phân tích sâu bằng OpenAI GPT API để tạo ra báo cáo đầu tư chuyên nghiệp. Kết quả cuối cùng sẽ được tự động tải lên Notion. Bằng cách học các khái niệm và thuật ngữ cơ bản của tài chính kế toán, ngay cả kỹ sư cũng có thể ứng dụng vào việc benchmarking đối thủ, thuyết phục cấp trên, lập kế hoạch giải pháp mới. Xây dựng API server hiệu năng cao với Python và FastAPI, học lập trình bất đồng bộ, tích hợp AI, kỹ năng thực chiến fintech. Hỗ trợ người mới bắt đầu dễ dàng theo dõi và hoàn thiện hệ thống có thể áp dụng vào đầu tư và kinh doanh thực tế, giúp phát triển thành developer phù hợp với thời đại AI.

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.

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

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

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.

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.

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.