Ebook Xây Dựng Các Ứng Dụng Được Hỗ Trợ Bởi Agent - Hướng Dẫn Của Bạn Về Generative AI, RAG, Fine-Tuning & Orchestration Để Sử Dụng Trong Production [Ấn Bản Lần 1, Tháng 5/2026] [PDF, EPUB] [9014E]
Chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai thực tế với LLM và các ứng dụng dựa trên agentic được hỗ trợ bởi prompting, RAG, fine-tuning & evaluation.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Thiết kế các ứng dụng LLM bằng cách kết hợp prompting, RAG, fine-tuning và agent.
- ✓ Đánh giá độ tin cậy, chất lượng và an toàn trong các AI workflow thực tế.
- ✓ Xây dựng các hệ thống generative AI sẵn sàng cho production với các trade-off thực tế.
2. Mô tả sách:
Các large language model có thể tạo ra các demo ấn tượng, nhưng để biến chúng thành sản phẩm đáng tin cậy thì cần nhiều hơn là chỉ những prompt tốt hơn. Bạn cần hiểu hành vi của mô hình, biết khi nào nên sử dụng retrieval hoặc fine-tuning, cấu trúc các agent một cách chính xác và đánh giá hệ thống trước khi triển khai.
Cuốn sách "Xây Dựng Các Ứng Dụng Được Hỗ Trợ Bởi Agent" cung cấp cái nhìn toàn diện về kỹ thuật tạo ra các giải pháp generative AI sẵn sàng cho sản xuất. Được viết bởi một Microsoft Principal AI Engineer, cuốn sách giúp các software engineer, data scientist và các AI practitioner ứng dụng chuyển từ ý tưởng sang triển khai. Bạn sẽ bắt đầu với AI, NLP, embedding, transformer và LLM behavior, sau đó tiến đến prompt engineering, summarization, classification, extraction, reasoning, RAG và fine-tuning.
Cuốn sách này hướng dẫn cách thiết kế các agentic workflow với các tool, memory, planning, orchestration và human-in-the-loop control. Bạn sẽ học cách evaluate quality với offline & online testing, các task-specific metrics, LLM-as-a-judge method và responsible AI check. Thay vì coi prompting, RAG, fine-tuning và agent là các chủ đề riêng biệt, cuốn sách này cho thấy cách chúng hoạt động cùng nhau trong thực tế. Sau khi đọc xong, bạn sẽ có thể đưa ra các quyết định kiến trúc tốt hơn, giảm thiểu các lỗi và xây dựng các ứng dụng AI có khả năng mở rộng và đáng tin cậy.
3. Những điều bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu về các LLM, transformer, embedding và inference.
- ✓ Áp dụng prompt engineering cho reliable model behavior.
- ✓ Xây dựng các RAG pipeline để cải thiện grounding & accuracy.
- ✓ Lựa chọn một cách khôn ngoan giữa prompting, RAG và fine-tuning.
- ✓ Giải quyết các nhiệm vụ NLP từ summarization đến information extraction.
- ✓ Thiết kế các AI agent với các tool, memory & planning.
- ✓ Evaluate các agent và LLM app với các chỉ số thực tế.
- ✓ Deploy các hệ thống AI mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và có trách nhiệm.
4. Cuốn sách này dành cho ai?
Cuốn sách này dành cho các AI Engineer, data scientist, software engineer, applied AI practitioner, technical lead và product manager tập trung vào kỹ thuật muốn xây dựng các ứng dụng sẵn sàng cho production với các LLM và AI agent. Sách phù hợp với những độc giả chuyển từ software development truyền thống hoặc machine learning cổ điển sang các hệ thống generative AI. Bạn nên thành thạo lập trình bằng Python hoặc một ngôn ngữ tương tự và hiểu các khái niệm cốt lõi về software engineering như API, cấu trúc dữ liệu và tích hợp. Kinh nghiệm đào tạo về deep learning hoặc LLM trước đây không bắt buộc.
5. Mục lục:
- ✓ Phần 1: Nền tảng về AI, NLP & LLM:
- ✓ Chương 01. AI & Natural Language Processing Fundamentals.
- ✓ Chương 02. Tìm hiểu các Large Language Model.
- ✓ Chương 03. Prompt Engineering.
- ✓ Phần 2: Xây dựng các ứng dụng LLM trong thực tiễn:
- ✓ Chương 04. Tìm hiểu các Language Task.
- ✓ Chương 05. Generation, Question Answering & Reasoning.
- ✓ Chương 06. Retrieval-Augmented Generation.
- ✓ Chương 07. LLM Fine-Tuning.
- ✓ Phần 3: Thiết kế, xây dựng và đánh giá các AI Agent:
- ✓ Chương 08. Khám phá kiến trúc của các AI Agent.
- ✓ Chương 09. Xây dựng các AI Agent.
- ✓ Chương 10. Evaluating các LLM Application & Agent.