Ebook Làm Chủ LangChain - Hướng Dẫn Toàn Diện Để Xây Dựng Các Ứng Dụng AI Generative AI [Ấn Bản Lần 1, Tháng 10/2025] [PDF, EPUB] [9212E]
Cuốn sách này cung cấp một cái nhìn toàn diện về LangChain, giúp bạn khai thác hiệu quả các large language model (LLM) cho các ứng dụng Gen AI. Sách tập trung vào việc triển khai và các kỹ thuật thực tế, khiến nó trở thành một nguồn tài liệu quý giá để tìm hiểu LangChain.
Cuốn sách bắt đầu với các chủ đề nền tảng như thiết lập môi trường và xây dựng chains cơ bản, sau đó đi sâu vào các key component như các prompt template, tool integration và memory management. Bạn cũng sẽ khám phá các chủ đề thực tế như output parsing, các embedding model, phát triển các chatbot và hệ thống retrieval-augmented generation (RAG). Các chương bổ sung tập trung vào việc tích hợp LangChain với các công cụ AI khác và deploy các ứng dụng, đồng thời nhấn mạnh các best practice về AI ethics & performance.
Khi hoàn thành cuốn sách này, bạn sẽ có đủ kiến thức để tự tin xây dựng các giải pháp Generative AI bằng LangChain. Dù bạn đang tìm hiểu các ứng dụng thực tế hay tò mò về các xu hướng mới nhất, hướng dẫn này sẽ cung cấp cho bạn các công cụ và kiến thức chuyên sâu để giải quyết các vấn đề AI trong thế giới thực. Bạn sẽ sẵn sàng thiết kế các ứng dụng thông minh, dựa trên dữ liệu, và suy nghĩ lại về cách tiếp cận Generative AI của mình.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu các ý tưởng cốt lõi, kiến trúc và các tính năng thiết yếu của LangChain framework.
- ✓ Tạo các LLM-driven workflows & application nâng cao để giải quyết các thách thức trong thế giới thực.
- ✓ Phát triển các hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) mạnh mẽ bằng cách sử dụng LangChain, vector database và các best practice đã được chứng minh để truy xuất và tạo ra các phản hồi chất lượng cao.
Cuốn sách này dành cho ai:
Các data scientist và những người đam mê AI có kỹ năng Python cơ bản muốn sử dụng LangChain cho development nâng cao và các Python developer quan tâm đến việc xây dựng các data-responsive application với các large language model (LLM).
Mục lục:
- ✓ Chương 01: Giới thiệu về LangChain.
- ✓ Chương 02: Các Core Component của LangChain.
- ✓ Chương 03: Các Component và Tích hợp nâng cao.
- ✓ Chương 04: Xây dựng các Chatbot.
- ✓ Chương 05: Xây dựng các Hệ thống Retrieval- Augmented Generation (RAG).
- ✓ Chương 06: LangServe, LangSmith & LangGraph: Triển khai, Tối ưu hóa và Thiết kế các Language Model Workflow.
- ✓ Chương 07: LangChain & NLP.
- ✓ Chương 08: Xây dựng các AI Agent với LangGraph.
- ✓ Chương 09: LangChain Framework Integration.
- ✓ Chương 10: Deploy các Ứng dụng LangChain.
- ✓ Chương 11: Các Best Practice và Các khía cạnh thực tiễn.