Ebook Generative AI Với LangChain - Xây Dựng Các Ứng Dụng LLM Sẵn Sàng Sản Xuất Và Các Agent Nâng Cao Bằng Python, LangChain Và LangGraph [Ấn Bản Lần 2, Tháng 5/2025] [PDF, EPUB] [9358E]
Vượt ra ngoài tài liệu LangChain cơ bản với phạm vi bao phủ chi tiết về các LangGraph interface, các design pattern để xây dựng các AI agent và các kiến trúc scalable được sử dụng trong production, lý tưởng cho các Python developer đang xây dựng các ứng dụng GenAI.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Thu hẹp khoảng cách giữa prototype và production với các kiến trúc LangGraph agent mạnh mẽ.
- ✓ Áp dụng các hoạt động cấp doanh nghiệp cho testing, observability và monitoring.
- ✓ Xây dựng các agent chuyên biệt cho software development và data analysis.
2. Mô tả sách:
Phiên bản thứ hai này giải quyết thách thức lớn nhất mà các công ty AI đang phải đối mặt hiện nay: chuyển từ prototype sang production. Được cập nhật đầy đủ để phản ánh những phát triển mới nhất trong hệ sinh thái LangChain, phiên bản này nắm bắt cách các hệ thống AI hiện đại được phát triển, triển khai và mở rộng trong môi trường doanh nghiệp. Phiên bản này tập trung mạnh vào các kiến trúc multi-agent, các LangGraph workflow mạnh mẽ và các retrieval-augmented generation (RAG) pipeline tiên tiến.
Bạn sẽ khám phá các design pattern để xây dựng các hệ thống agentic, với các triển khai thực tế của các multi-agent setup cho các tác vụ phức tạp. Cuốn sách hướng dẫn bạn thông qua các kỹ thuật reasoning như Tree-of-Thoughts, structured generation và agent handoffs, hoàn chỉnh với các ví dụ error handling. Các chương mở rộng về testing, evaluation và deployment giải quyết các nhu cầu của các ứng dụng LLM hiện đại, cho bạn thấy cách thiết kế các hệ thống AI an toàn, tuân thủ với các biện pháp bảo vệ tích hợp và các nguyên tắc phát triển có trách nhiệm. Phiên bản này cũng mở rộng phạm vi RAG với hướng dẫn về hybrid search, re-ranking và fact-checking pipelines để nâng cao độ chính xác của output.
Cho dù bạn đang mở rộng các workflow hiện có hay kiến trúc các hệ thống multi-agent từ đầu, cuốn sách này cung cấp chiều sâu kỹ thuật và hướng dẫn thực tế cần thiết để thiết kế các ứng dụng LLM sẵn sàng thành công trong môi trường sản xuất.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Thiết kế và triển khai các hệ thống multi-agent sử dụng LangGraph.
- ✓ Triển khai các chiến lược testing để xác định các vấn đề trước khi triển khai.
- ✓ Deploy các giải pháp observability và monitoring cho các môi trường sản xuất.
- ✓ Xây dựng các hệ thống agentic RAG với các khả năng re-ranking.
- ✓ Kiến trúc các AI agent có khả năng mở rộng, sẵn sàng sản xuất bằng cách sử dụng LangGraph và MCP.
- ✓ Làm việc với các LLM và provider mới nhất như Google Gemini, Anthropic, Mistral, DeepSeek và o3-mini của OpenAI.
- ✓ Thiết kế các hệ thống AI an toàn, tuân thủ theo các thông lệ đạo đức hiện đại.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Cuốn sách này dành cho các developer, researcher và bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm về LangChain và LangGraph. Với trọng tâm là các enterprise deployment pattern, cuốn sách đặc biệt có giá trị đối với các team triển khai các giải pháp LLM ở quy mô lớn. Trong khi phiên bản đầu tiên tập trung vào các nhà phát triển cá nhân, phiên bản cập nhật này mở rộng phạm vi hỗ trợ các engineering team và decision-maker làm việc trên các chiến lược LLM quy mô doanh nghiệp. Cần có hiểu biết cơ bản về Python và sự quen thuộc với machine learning sẽ giúp bạn tận dụng tối đa cuốn sách này.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 01. Sự trỗi dậy của Generative AI: Từ Language Models đến Agents.
- ✓ Chương 02. Những bước đầu tiên với LangChain.
- ✓ Chương 03. Xây dựng các Workflow với LangGraph.
- ✓ Chương 04. Xây dựng các hệ thống RAG thông minh với LangChain.
- ✓ Chương 05. Xây dựng các Intelligent Agent.
- ✓ Chương 06. Các ứng dụng nâng cao và Multi-Agent System.
- ✓ Chương 07. Software Development & Data Analysis Agents.
- ✓ Chương 08. Evaluation & Testing.
- ✓ Chương 09. Observability & Production Deployment.
- ✓ Chương 10. Tương lai của các ứng dụng LLM.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !