Đánh giá khóa học của Hong - Inflearn

Hong

@jhong

Học viên

9,742

Đánh giá khóa học

608

Đánh giá khóa học

4.8

Trang chủ Khóa học Đánh giá khóa học Bài viết

Đánh giá khóa học

gohome
·
RAG cho dịch vụ LLM của nhà phát triển AI tại Thung lũng Silicon
RAG cho dịch vụ LLM của nhà phát triển AI tại Thung lũng Silicon
Tôi rất thích cách nội dung được xây dựng để người học có thể hiểu về Retrieval trước, thay vì gắn LLM vào ngay từ đầu. Không chỉ đề cập đến tìm kiếm vector mà còn bao quát cả Hybrid Search và Reranking, nhờ đó giúp tôi hiểu được bức tranh tổng thể của RAG cũng như kỹ thuật nào cần thiết trong từng tình huống. Tôi muốn giới thiệu nội dung này cho những ai mới bắt đầu tìm hiểu về RAG hoặc muốn chuyển từ việc triển khai ở mức tutorial sang cấu trúc của một dịch vụ thực tế. Đặc biệt, tôi đánh giá cao việc nội dung không chỉ dừng lại ở việc làm theo từng kỹ thuật riêng lẻ mà còn giúp người học hiểu RAG từ một góc nhìn tổng thể. Nếu có một điều tôi mong muốn thêm, đó là bộ dữ liệu thực hành được xây dựng đa dạng hơn một chút, để có thể so sánh sự khác biệt giữa các kỹ thuật tùy theo dữ liệu. Điều này có lẽ sẽ giúp người học cảm nhận sâu sắc hơn những gì đã học.

heewuno
·
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Thật kỳ lạ, tôi luôn có niềm đam mê học hỏi muốn tìm hiểu nguyên lý của mọi thứ..ㅎㅎ Trước đây, khi sử dụng AI Agent, tôi chỉ xem những video hướng dẫn cách sử dụng và cách tạo ra kết quả mong muốn. Đúng lúc khóa học của giảng viên được ra mắt nên tôi đã đăng ký học. Trước khi bắt đầu, tôi đã khá phân vân vì hiện tại tôi đang có một phần việc cần học và thực hiện; nếu tham gia khóa học này thì lịch trình đã lên kế hoạch sẽ bị trì hoãn. Nhưng cuối cùng, việc ưu tiên học khóa này trước quả nhiên là một lựa chọn đúng đắn. Khóa học RAG được phát hành cùng với khóa học này vốn không nằm trong kế hoạch của tôi.. nhưng có lẽ tôi cũng nên học thôi..! Tôi vừa học vừa nghĩ rằng, nếu tiếp tục học hỏi kiến thức từ giảng viên, biết đâu một ngày nào đó tôi cũng có thể tiến gần đến trình độ của giảng viên? Cảm ơn giảng viên vì luôn chia sẻ những chủ đề và kiến thức đầy cuốn hút!

dbpjack
·
RAG cho dịch vụ LLM của nhà phát triển AI tại Thung lũng Silicon
RAG cho dịch vụ LLM của nhà phát triển AI tại Thung lũng Silicon
Tiến độ hiện đã đạt khoảng 30%, và tôi rất hài lòng vì phần lý thuyết được giải thích thật sự dễ hiểu ngay từ đầu. Đặc biệt, tôi rất thích khi được hiểu rõ cách chuyển đổi các giá trị tọa độ trong vector DB, khái niệm embedding, sự khác biệt so với DB thông thường, cũng như nguyên lý hoạt động của tìm kiếm dựa trên ngữ nghĩa. Tôi cũng đã có cơ hội trực tiếp thực hành với ChromaDB và Ollama. Sau khi hoàn thành toàn bộ khóa học, tôi dự định sẽ thử sức thêm với GraphRAG như thầy/cô đã đề cập riêng. Tôi rất mong đợi vì có lẽ sẽ có nhiều cơ hội để ứng dụng những kiến thức này vào nhiều lĩnh vực khác nhau trong tương lai! Sau khi hoàn thành khóa học, tôi sẽ viết thêm một bài đánh giá nữa!

hae1on917
·
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Nhiều khóa học AI trên thị trường khiến tôi khá thất vọng vì thường chỉ đơn thuần liệt kê cách sử dụng các thư viện hoặc framework. Tuy nhiên, khóa học này đi theo lộ trình tự mình triển khai agent loop và Tool Calling từ đầu bằng code thuần, không sử dụng framework, sau đó refactor sang Vercel AI SDK, nhờ vậy tôi có thể hiểu hoàn toàn nguyên lý hoạt động bên trong. Việc có thể sử dụng Ollama để thoải mái thực hành trong môi trường local mà không phải lo lắng về chi phí là một điểm cực kỳ hấp dẫn. Khóa học không chỉ dừng lại ở những bản demo đơn giản mang tính minh họa, mà còn đề cập đến các biện pháp bảo vệ thực tế như quản lý bộ nhớ, xác thực đầu vào và cơ chế con người kiểm duyệt (Human-in-the-loop), nên rất hữu ích cho việc áp dụng vào công việc thực tế. Phần tích hợp Moonshot AI (Kimi) được cung cấp dưới dạng bonus cũng được xây dựng rất đầy đủ. Đây thực sự là một khóa học tuyệt vời, hoàn toàn xứng đáng với thời gian và chi phí bỏ ra. Rất đáng 추천!

ffdfig1967
·
Kỹ thuật xử lý RPC để đảm bảo hiệu suất trong môi trường hàng trăm MSA được chia sẻ bởi các nhà phát triển Kakao và Toss
Kỹ thuật xử lý RPC để đảm bảo hiệu suất trong môi trường hàng trăm MSA được chia sẻ bởi các nhà phát triển Kakao và Toss
Đây là một khóa học hữu ích để học những kiến thức nền tảng cần thiết về gRPC :)

tongnamuu3255
·
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Trong quá trình xây dựng một số chức năng của agent, điều này đã giúp ích rất nhiều!

koelkorea7927
·
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Có lẽ sẽ có người cảm thấy tiêu đề này hơi mang tính câu view, nhưng đúng như cái tiêu đề có phần câu view đó, đây thực sự là một khóa học rất hay: không chỉ đơn giản là sử dụng một LLM agent rồi dạy cách dùng nó, mà còn tận tình giải thích nguyên lý hoạt động thực sự của agent, cũng như khái niệm tùy chỉnh một mô hình LLM để nó hoạt động theo cách đó bằng mô hình LLM chạy cục bộ. Thậm chí, đối với những người muốn vượt ra khỏi các công cụ LLM agent thương mại như 클XX hay 코XX, và bước vào lĩnh vực chuyên sâu, có phần “mang tính dân chơi”, của AI—nơi mình tự chọn mô hình, mổ xẻ, nghiền ngẫm, trải nghiệm và tận hưởng nó—thì đây có lẽ sẽ là một bước khởi đầu rất tốt. Tất nhiên, đối với những kỹ sư AI thực thụ đã vượt qua giai đoạn chập chững và đang làm việc sôi nổi trong lĩnh vực này, nội dung có thể trông khá buồn cười. Nhưng nếu xét rằng điều tự nhiên đối với người này có thể lại không hề dễ dàng đối với người khác, thì tôi nghĩ đây sẽ là một lựa chọn tốt cho những người cần một động lực để bắt đầu nhưng vẫn chưa đủ tự tin.

treasureisland
·
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Nhờ trực tiếp triển khai Agent Loop và Tool Calling, tôi đã có thể hình dung được AI agent hoạt động như thế nào. Thế nhưng sau khi hiểu được nguyên lý của agent, tôi lại nảy sinh một vấn đề. Giờ đây, tôi còn tò mò không biết rốt cuộc bên trong LLM đang diễn ra những gì. Đây quả là một khóa học hay, không chỉ dừng lại ở cách sử dụng mà còn khơi gợi sự tò mò về cả nguyên lý.

jsjune
·
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Bình thường tôi chỉ sử dụng agent, nên đây là một cơ hội tuyệt vời để hiểu được bên trong chúng thực sự hoạt động như thế nào. Nhờ vậy, tôi đã có thêm rất nhiều thông tin hữu ích!

anarira
·
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Nguyên lý cốt lõi và phát triển mở rộng tác nhân AI thực tiễn cùng các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon
Đây là giáo trình giúp bạn nắm vững nguyên lý bằng cách tự triển khai vòng lặp gọi công cụ — phần cốt lõi của agent — với TypeScript thuần, sau đó refactor bằng Vercel AI SDK Bạn có thể hiểu được framework thực hiện những gì bên trong Khóa học cũng đề cập đến các vấn đề thực tế thường gặp trong công việc như ngăn vòng lặp vô hạn, tự động khôi phục khi xảy ra lỗi và mô hình yêu cầu con người phê duyệt khi thực hiện các tác vụ nguy hiểm Có vẻ đây là một khóa học hữu ích dành cho các developer muốn kiểm soát agent một cách vững chắc trong thực tế