Tin mới nhất

Menu

Ebook AI Agent Với LLM, RAG & Knowledge Graphs - Hướng Dẫn Thực Tế Về Các AI Agent Tự Chủ Và Hiện Đại [Ấn Bản Lần 1, Tháng 7/2025] [PDF, EPUB] [9330E]

Làm chủ các kiến thức cơ bản về LLM cho đến các kỹ thuật nâng cao như RAG, reinforcement learning và knowledge graphs để build, deploy và scale các AI agent thông minh có khả năng suy luận, truy xuất và hành động tự động.

1. Các tính năng chính:

  • ✓ Triển khai RAG và knowledge graphs để giải quyết vấn đề nâng cao.
  • ✓ Tận dụng các phương pháp tiếp cận sáng tạo như LangChain để tạo ra các hệ thống thông minh thực tế.
  • ✓ Tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn, graph database và sử dụng các công cụ cho các giải pháp next-gen AI.

2. Mô tả sách:

Cuốn sách về AI agents này giải quyết thách thức xây dựng AI không chỉ generate text mà còn dựa trên dữ liệu thực để đưa ra phản hồi và hành động. Được biên soạn bởi các chuyên gia AI với chuyên môn sâu rộng về tối ưu hóa hệ thống, cuốn sách hướng dẫn này giúp bạn tận dụng retrieval-augmented generation (RAG), knowledge graphs và các kiến trúc dựa trên agent để thiết kế hành vi thực sự thông minh. Bằng cách kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với khả năng truy xuất thông tin cập nhật và structured knowledge, bạn sẽ tạo ra các AI agent có khả năng suy luận sâu sắc hơn và giải quyết vấn đề đáng tin cậy hơn.

Bên trong, bạn sẽ tìm thấy một lộ trình thực tế từ khái niệm đến triển khai. Bạn sẽ khám phá cách kết nối các mô hình ngôn ngữ với dữ liệu bên ngoài thông qua các RAG pipeline để tăng độ chính xác thực tế và kết hợp knowledge graphs cho context-rich reasoning. Các chương sẽ giúp bạn xây dựng và điều phối các autonomous agent kết hợp planning, sử dụng công cụ và knowledge retrieval để đạt được các mục tiêu phức tạp. Các ví dụ Python cụ thể được xây dựng trên các thư viện phổ biến, cùng với các case study thực tế, củng cố từng khái niệm và cho bạn thấy cách các kỹ thuật này kết hợp với nhau.

Khi đọc xong cuốn sách này, bạn sẽ được trang bị đầy đủ để xây dựng các AI agent thông minh có khả năng suy luận, truy xuất và tương tác linh hoạt, giúp bạn triển khai các giải pháp AI mạnh mẽ trên nhiều ngành.

3. Bạn sẽ học được gì:

  • ✓ Tìm hiểu cách thức hoạt động của LLM, cấu trúc, cách sử dụng và giới hạn của chúng, đồng thời thiết kế các RAG pipeline để liên kết chúng với dữ liệu bên ngoài.
  • ✓ Xây dựng và truy vấn knowledge graphs cho structured context và cơ sở thực tế.
  • ✓ Phát triển các AI agent có khả năng lập kế hoạch, lý luận và sử dụng các công cụ để hoàn thành nhiệm vụ.
  • ✓ Tích hợp các LLM với các API bên ngoài và database để kết hợp dữ liệu trực tiếp.
  • ✓ Áp dụng các kỹ thuật để giảm thiểu ảo giác và đảm bảo output chính xác.
  • ✓ Orchestrate multiple agent để giải quyết các vấn đề phức tạp, nhiều bước.
  • ✓ Optimize prompt, memory và context handling cho các long-running task.
  • ✓ Triển khai và giám sát các AI agent trong môi trường sản xuất.

4. Cuốn sách này dành cho ai:

Nếu bạn là một data scientist hoặc researcher muốn tìm hiểu cách tạo và triển khai một AI agent để giải quyết vô số nhiệm vụ, cuốn sách này là dành cho bạn. Để tận dụng tối đa cuốn sách này, bạn nên có kiến thức cơ bản về Python và Gen AI. Cuốn sách này cũng rất phù hợp cho các nhà khoa học dữ liệu giàu kinh nghiệm muốn khám phá những phát triển tiên tiến trong LLM và các ứng dụng dựa trên LLM.

5. Mục lục:

  • ✓ Phần 1: AI Agent Engine: Từ Text đến Large Language Models:
  • ✓ Chương 01. Phân tích Text Data với Deep Learning.
  • ✓ Chương 02. Transformer: Model  đằng sau cuộc cách mạng AI hiện đại.
  • ✓ Chương 03. Khám phá các LLM như một AI Engine mạnh mẽ.
  • ✓ Phần 2: AI Agents & Retrieval of Knowledge:
  • ✓ Chương 04. Xây dựng một Web Scraping Agent với một LLM.
  • ✓ Chương 05. Mở rộng Agent của bạn với RAG để ngăn ngừa ảo giác.
  • ✓ Chương 06. Các kỹ thuật RAG nâng cao cho Information Retrieval & Augmentation.
  • ✓ Chương 07. Tạo và kết nối một Knowledge Graph với một AI Agent.
  • ✓ Chương 08. Reinforcement Learning & AI Agents.
  • ✓ Phần 3: Tạo Sophisticated AI để giải quyết các tình huống phức tạp:
  • ✓ Chương 09. Tạo Single- & Multi-Agent System.
  • ✓ Chương 10. Xây dựng một AI Agent Application.
  • ✓ Chương 11. Tương lai phía trước.


LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !


NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU




Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Chia sẽ bài viết lên:

Nhà Sách Tin Học

Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!

No Comment to " Ebook AI Agent Với LLM, RAG & Knowledge Graphs - Hướng Dẫn Thực Tế Về Các AI Agent Tự Chủ Và Hiện Đại [Ấn Bản Lần 1, Tháng 7/2025] [PDF, EPUB] [9330E] "

  • To add an Emoticons Show Icons
  • To add code Use [pre]code here[/pre]
  • To add an Image Use [img]IMAGE-URL-HERE[/img]
  • To add Youtube video just paste a video link like http://www.youtube.com/watch?v=0x_gnfpL3RM