
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
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.
6,495 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
미르
Tôi đã hoàn thành 4 khóa học thông qua "Lộ trình chinh phục hoàn toàn ứng dụng thực tế AI Agent". Tuy nói là học lúc rảnh rỗi, nhưng do thiếu nhiều kiến thức cơ bản nên phải liên tục kiểm tra code và tìm hiểu những thứ tò mò, cuối cùng mất hơn 2 tuần. ^^;; Nhờ những khóa học tuyệt vời, tôi đã học được rất nhiều điều. Việc cố gắng nhồi nhét quá nhiều thứ vào đầu trong thời gian ngắn khiến tôi cảm thấy hơi choáng ngợp, nhưng tôi sẽ quay lại và học lại khi cần thiết. Tôi cảm nhận được AI đang phát triển và thay đổi rất nhanh. Khi xem code, tôi thấy có một số mục đã thay đổi ở phiên bản mới nhất, tôi sẽ để lại ở phần QA. Bây giờ tôi định thử nghiệm nhiều thứ dựa trên những gì đã học. Cảm ơn vì khóa học tuyệt vời, và (nếu có kế hoạch) tôi cũng mong chờ những khóa học hoặc sách mới sẽ ra mắt.
5.0
이순용
n8n là thứ tôi đã muốn học từ lâu và đã học rất tốt trong kỳ nghỉ Chuseok dài này. Trước đây tôi đã có cơ hội nghe bài giảng aws của thầy và thấy khả năng giảng dạy rất tốt nên đã đăng ký nhiều khóa học khác của thầy trên Inflearn. Mong thầy tiếp tục hướng dẫn tốt trong thời gian tới.
5.0
수민
Quá trình trực tiếp xác minh cách kiến thức nông cạn về trí tuệ nhân tạo mà tôi đã học trong thời đại học có thể được ứng dụng vào công việc thực tế thật sự rất thú vị. Đặc biệt, tôi có thể thu được nhiều ý tưởng thông qua bài giảng và đã cố gắng áp dụng ngay lập tức. Gần đây trong một hackathon, có công việc phải tạo ra các chủ đề ngẫu nhiên khác nhau cho 40 đội, việc này nếu làm thủ công từng cái một thì sẽ mất rất nhiều thời gian, nhưng nhờ AI agent mà tôi có thể hoàn thành chỉ trong 20 phút. Lúc đó thật sự rất phấn khích. Ngoài ra, điểm tôi thấy rất hay là trong quá trình giảng dạy khi xảy ra lỗi, anh Byeongjin đã trực tiếp cho thấy quá trình giải quyết vấn đề. Không chỉ đơn thuần cho biết đáp án mà còn để chúng tôi quan sát quá trình phân tích vấn đề và tìm ra giải pháp, từ đó tôi có thể thu được những insight lớn. Tôi cảm thấy như mình đang trực tiếp trải nghiệm những lợi ích thực sự to lớn từ việc tự động hóa!
Đào tạo cấp dưới nghe lời (?) không phàn nàn
À... việc uốn nắn một trợ lý để có thể giao những việc mình hơi ái ngại khi nhờ vả.
Nắm vững các ứng dụng AI áp dụng ngay tại công ty.
Dành cho những ai cảm thấy bối rối về việc áp dụng AI, chúng tôi đã chuẩn bị 5 trường hợp tự động hóa đã được kiểm chứng trong công việc thực tế. Hãy gặp gỡ những AI agent thông minh sẽ nâng cao năng suất và bảo vệ sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống của bạn trong khóa học!
Nếu bạn đang có những băn khoăn này, tôi khuyên bạn nên thử!
Công ty chúng tôi cũng bảo thử dùng AI… Làm thế nào để bắt đầu với AI?
Không có AI thực sự hữu ích cho công việc nào khác ngoài ChatGPT sao?
Các công ty khác sử dụng như thế nào mà AI lại hiệu quả vậy?
6 trường hợp sử dụng đã được kiểm chứng trong thực tế tại các tập đoàn lớn
Dẫn dắt dự án AI chuyển đổi và trực tiếp xác minh các trường hợp, chỉ chọn lọc 6 use case thực sự mang lại thành quả để đưa vào. Không phải là những ví dụ đơn giản, mà là các workflow đang được sử dụng thực tế trong tổ chức ngay bây giờ.
Kết hợp mạnh mẽ với các công cụ mới nhất n8n và LangGraph
Bạn có thể tạo ra các AI agent linh hoạt bằng cách kết hợp n8n và LangGraph. Các công việc lặp đi lặp lại có thể được tự động hóa dễ dàng thông qua n8n, còn những luồng phức tạp hơn hoặc tích hợp hệ thống bên ngoài thì LangGraph sẽ thêm chiều sâu cho thiết kế.
Tự động hóa thực sự là tùy chỉnh phù hợp với công việc của tôi
Chỉ làm theo các use case đã định sẵn thì khó có thể tạo ra automation phù hợp với công việc của tôi. Khóa học này giúp bạn có thể chia nhỏ công việc và triển khai từng bước, đồng thời nắm được dòng suy nghĩ để thiết kế AI automation phù hợp với task của mình.
Công cụ no-code tự động hóa công việc hot nhất hiện nay
✅ (No-code) Thiết kế tự động hóa chỉ bằng kéo và thả
✅ (Khả năng mở rộng) Tích hợp với nhiều ứng dụng và dịch vụ AI khác nhau
✅ (Tính linh hoạt) Hỗ trợ luồng phức tạp với phân nhánh điều kiện, lặp lại
✅ (Tính bảo mật) Xử lý dữ liệu an toàn với self-hosting
Công cụ thiết yếu cho các agent thông minh hơn
✅ (Nâng cao) Có thể thiết kế tự động hóa khó thực hiện chỉ với n8n
✅ (Trực quan hóa) Nắm bắt luồng AI agent một cách tổng quan
✅ (Tinh tế) Kiểm soát linh hoạt phương thức phản hồi theo từng tình huống
✅ (Khả năng mở rộng) Tự do tích hợp với các công cụ·API đa dạng

3 nhân viên phải làm việc của 10 người.Kiểm tra tin tức đối thủ cạnh tranh hàng ngày, trả lời câu hỏi của khách hàng, viết báo cáo công việc... Nếu tất cả những việc này đều được thực hiện thủ công?
Muốn tiết kiệm thời gian bằng tự động hóa AI
Trưởng nhóm quy mô nhỏ

Tôi muốn tự giải quyết mà không cần sự giúp đỡ của đội phát triển.
Bạn có thấy ngại ngùng khi phải nhờ "Hãy trích xuất dữ liệu này giúp tôi" không? Muốn phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên mà không cần biết SQL, và tự động hóa việc theo dõi tin tức cho
các vị trí phi kỹ thuật

Tôi chỉ muốn tập trung vào phát triển.
Lập trình thì thú vị nhưng xử lý công việc lặp đi lặp lại, giao tiếp với khách hàng, quản lý dự án thì phức tạp phải không? Muốn tự động hóa các công việc tạp nham bằng AI Agent và tập trung vào công việc phát triển cốt lõi
Doanh nhân 1 người
Người đề xuất ý tưởng tự động hóa AI trong cuộc họp nhóm
Người tập trung vào công việc sáng tạo và giao việc lặp lại cho AI
Người mà khi nhìn thấy vấn đề là nghĩ ngay đến giải pháp tự động hóa
Giúp tôi viết email.
n8nstreamlit
Đây là agent trợ lý email giúp đọc email thay bạn, đánh giá xem có cần trả lời không, và thậm chí viết bản th草안phù hợp với ngữ cảnh. Bạn có thể tạo workflow bằng n8n và tạo giao diện đẹp cho email bot bằng Streamlit.
Bạn có thể tự động nhận các bài viết của công ty chúng tôi.
[[CODE_1]]n8n[[/CODE_1]][[CODE_2]]spreadsheet[[/CODE_2]][[CODE_3]]notion[[/CODE_3]]
Chúng ta có thể thu thập các bài báo liên quan đến công ty, thực hiện phân tích cảm xúc, sau đó sắp xếp vào Google Sheets hoặc Notion, hoặc nhận trực tiếp qua email. Tất cả đều có thể tạo ra một cách đơn giản bằng n8n.
Tiết kiệm thời gian tìm kiếm tài liệu nội bộ.
n8nLangGraph
Hỏi có gì trong tài liệu công ty thì AI sẽ tìm giúp bạn! Có thể tạo chatbot QnA nội bộ công ty bằng cách sử dụng n8n. Ngoài ra, để có phản hồi tinh vi hơn, hãy cùng tạo agent sử dụng LangGraph.
Bạn có thể phân tích dữ liệu ngay cả khi không biết SQL.
[[CODE_1]]n8n[[/CODE_1]][[CODE_2]]supabase[[/CODE_2]][[BR]]일상 언어로 질문하면 자동으로 SQL 쿼리를 생성하고 슬랙으로 답변을 받을 수 있는 에이전트를 만들어봅니다. 더 이상 개발팀에 데이터 요청하지 마세요.
AI Code Reviewer giúp tiết kiệm thời gian của nhà phát triển
LangGraphn8nMCP
Kiểm tra chất lượng code, rà soát vấn đề bảo mật, đến cả đề xuất cải tiến đều tự động! Hãy trải nghiệm việc năng suất của team phát triển tăng gấp đôi!
Agent tóm tắt YouTube và video
[[CODE_1]]LangGraph[[/CODE_1]][[CODE_2]]MCP[[/CODE_2]]
Bạn có muốn chia sẻ video ghi lại tài liệu đào tạo nội bộ hoặc những video hay từ YouTube với các thành viên trong team không? Mặc dù có các giải pháp bên ngoài, nhưng bạn có lo lắng về việc tài liệu nội bộ có thể bị rò rỉ không? Sử dụng LangGraph, bạn có thể triển khai đơn giản chỉ với ít hơn 100 dòng code Python. Chúng tôi cũng sẽ hướng dẫn cách module hóa các node được sử dụng trong LangGraph để có thể tái sử dụng dễ dàng khi cần các chức năng tương tự.
n8n sử dụng docker để vận hành nên bạn có thể theo dõi bất kể hệ điều hành nào
LangGraph cũng có thể theo được nếu đã cài đặt Python.
Tôi cung cấp liên kết Notion và mã nguồn của GitHub
Quy trình làm việc được tạo bằng n8n đã được bao gồm trong tài liệu giảng dạy.
n8n không cần kiến thức tiên quyết
Dựa trên GUI, tạo workflow bằng cách kéo và thả nên ngay cả khi không có kiến thức phát triển thì cũng không có vấn đề gì lớn đâu
LangGraph cần có kinh nghiệm về Python.
Bạn cũng nên biết trước một số cú pháp LangChain đơn giản,
Nếu bạn mới bắt đầu với LangChain, tôi khuyên bạn nên nghe khóa học nhập môn LangChain↗ trước.
Nếu bạn muốn xây dựng nền tảng vững chắc từ cơ bản về LangGraph,
tôi khuyến nghị bạn nên nghe khóa học phát triển AI Agent sử dụng LangGraph↗ trước.
Khóa học này dành cho ai?
Người bị sếp thúc ép xem xét AI
Những ai muốn biết cách các công ty khác ứng dụng AI
"Cái này có thật sự tuyệt vời đến thế không?" Những người tò mò.
Những người muốn áp dụng AI vào thực tiễn nhưng không biết bắt đầu từ đâu
Cần biết trước khi bắt đầu?
Python(yêu cầu)
LangChain (không bắt buộc)
Xác minh Inflearn
Xác minh sự nghiệp
19,067
Học viên
1,503
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
31 bài giảng ∙ (5giờ 56phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
190 đánh giá
4.8
190 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Cần phải tạo POC cho dự án RAG đã vào gấp mà không tìm được khóa học phù hợp nào, sau khi nghe thử khóa học taster thì ngay lập tức thanh toán roadmap và để nắm khái niệm nên đã đọc nhanh 1 lần? không thực hành. Sau khi sử dụng cloudcode, tôi nghĩ rằng mình có thể tự làm được bất cứ gì. Giờ đây thật sự có vẻ như có thể làm được bất cứ gì. Chi phí nhận dự án (trong tình trạng chắc chắn nhận được dự án nếu làm POC tốt) gấp hàng trăm lần roadmap của giảng viên, không biết còn tính hiệu quả chi phí nào như thế này nữa. Để lại những ưu điểm khóa học tôi cảm nhận được: 1. Phát âm rõ ràng và khả năng truyền đạt tốt. 2. Không phải khóa học hoàn hảo không có lỗi mà có chứa cả quá trình lỗi/typo nên thực tế. 3. Đề cập đến tài liệu tham khảo (bao gồm cả paper). 4. Giới thiệu nhiều tip mà chỉ có thể biết được khi sử dụng trong thực tế (xuống dòng khi parse pdf/viết prompt/xử lý bảng, hình ảnh ...) 5. Phát âm tiếng Anh không kỳ lạ? (khá nhiều giảng viên phát âm những từ tiếng Anh cơ bản một cách vô lý nên hay khó chịu, nhưng không có trường hợp đó) 6. Lặp lại khái niệm quan trọng hàng chục lần. Cuối cùng thì cũng hiểu được. Lần đầu nghe bài giảng LangGraph khi đề cập đến edge/node/state thì nghĩ này là gì vậy. Thật sự chỉ xem quá trình tạo cùng một process hàng trăm lần thôi mà có vẻ đã hiểu sơ sơ rồi. Tôi vốn không thường để lại đánh giá khóa học nhưng các bạn muốn học langchain/langgraph/rag thì tôi rất khuyến khích.
Cảm ơn vì phản hồi tốt! Tôi nghĩ bài đánh giá khóa học bạn đã viết đã giải thích ý định của bài giảng tốt hơn cả tôi. Tôi đã cố ý không chỉnh sửa và để lại những phần có lỗi, điều đó có thể gây bất tiện cho bạn, nhưng cảm ơn bạn đã đón nhận một cách tích cực. Dường như ý định của tôi đã được truyền tải tốt. Hy vọng bạn tạo POC tốt và đạt được kết quả như ý. Tôi sẽ tiếp tục ủng hộ bạn trong tương lai!
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Quá trình trực tiếp xác minh cách kiến thức nông cạn về trí tuệ nhân tạo mà tôi đã học trong thời đại học có thể được ứng dụng vào công việc thực tế thật sự rất thú vị. Đặc biệt, tôi có thể thu được nhiều ý tưởng thông qua bài giảng và đã cố gắng áp dụng ngay lập tức. Gần đây trong một hackathon, có công việc phải tạo ra các chủ đề ngẫu nhiên khác nhau cho 40 đội, việc này nếu làm thủ công từng cái một thì sẽ mất rất nhiều thời gian, nhưng nhờ AI agent mà tôi có thể hoàn thành chỉ trong 20 phút. Lúc đó thật sự rất phấn khích. Ngoài ra, điểm tôi thấy rất hay là trong quá trình giảng dạy khi xảy ra lỗi, anh Byeongjin đã trực tiếp cho thấy quá trình giải quyết vấn đề. Không chỉ đơn thuần cho biết đáp án mà còn để chúng tôi quan sát quá trình phân tích vấn đề và tìm ra giải pháp, từ đó tôi có thể thu được những insight lớn. Tôi cảm thấy như mình đang trực tiếp trải nghiệm những lợi ích thực sự to lớn từ việc tự động hóa!
Chỉ học phần đầu của khóa học mà đã nảy ra ý tưởng áp dụng agent ngay lập tức, có vẻ như bạn thường xuyên suy nghĩ nhiều về việc nâng cao hiệu quả và tự động hóa công việc. Như đã đề cập trong phần giới thiệu khóa học, ban đầu có thể trông hơi khó nhưng một khi thử làm thì sẽ cảm thấy 'À, cũng không có gì to tát'. Vì vậy tôi nghĩ AI sẽ ngày càng thấm sâu tự nhiên hơn vào công việc hàng ngày của Sumin. Tôi sẽ ủng hộ Sumin tiếp tục tạo ra nhiều tự động hóa hơn nữa với ý tưởng và tốc độ của mình! 🚀
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 4.8
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!