Hệ thống RAG dựa trên Đồ thị tri thức triển khai bằng Neo4j: Công nghệ tìm kiếm thế hệ mới tận dụng mối quan hệ dữ liệu vượt xa tìm kiếm vector đơn thuần Tối đa hóa hiệu suất RAG với sức mạnh của cơ sở dữ liệu đồ thị!

Xây dựng AI Agent thông minh dựa trên RAG (Tìm kiếm tăng cường tạo phản hồi) bằng LangGraph! Từ lý thuyết đến thực hành, đây là hướng dẫn thực tế (hands-on) giúp người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng làm theo.

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.

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.

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.

Hãy tự tay tạo ra chatbot AI của riêng bạn bằng cách sử dụng cú pháp cơ bản Python và các thư viện. Thực hiện từng bước 5 dự án bao gồm RAG dựa trên tài liệu PDF, và học quy trình triển khai thành dịch vụ web.

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).