Ebook Làm Chủ LangChain & LangGraph - Xây Dựng Các Ứng Dụng RAG Và Agentic AI Với LLM, MCP & LangChain Agent [Ấn Bản Lần 1, 9/2026] [PDF, EPUB] [8865E]
"Làm Chủ LangChain & LangGraph" là một hướng dẫn toàn diện, mang tính thực hành dành cho các developer, data scientist và AI practitioner đang tìm cách xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ, sẵn sàng cho production bằng cách sử dụng các large language model, retrieval‑augmented generation (RAG) và các agentic system.
Cuốn sách bắt đầu bằng việc thiết lập một nền tảng rõ ràng, giới thiệu hệ sinh thái LLM và các khái niệm cốt lõi như RAG và các AI agent, trước khi hướng dẫn người đọc bước vào LangChain framework và các khái niệm trừu tượng mang tính thực tiễn của nó. Người đọc sẽ khám phá các building block thiết yếu bao gồm các chat model, prompt template và structured output generation, tiếp theo là phạm vi bao phủ chuyên sâu về các document loader, text splitter, embedding, vector store và retriever, những component chính để tạo ra các hệ thống AI có khả năng mở rộng và dựa trên nền tảng kiến thức. Khi tiến sâu hơn, cuốn sách giới thiệu LangGraph, cho phép người đọc thiết kế các agent workflow có trạng thái, nhiều bước và linh hoạt với khả năng kiểm soát chi tiết trong quá trình thực thi.
Các chương nâng cao đi sâu vào các tool & Model Context Protocol (MCP), checkpointing, memory management và middleware design, cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để quản lý complexity trong các ứng dụng thực tế. Các chủ đề như các human‑in‑the‑loop workflow, time travel và streaming demo cách xây dựng các hệ thống minh bạch, dễ debug và mang tính tương tác. Cuốn sách kết thúc bằng sự khám phá tập trung vào các LangChain agent, kết nối các tool, memory và control flow thành các kiến trúc agentic thống nhất.
Kết hợp sự rõ ràng về mặt khái niệm với hướng dẫn triển khai thực tế, cuốn sách này trang bị cho người đọc các kỹ năng để design, build và scale các ứng dụng AI hiện đại vượt ra ngoài các prompt đơn giản, mang lại các hệ thống thông minh, đáng tin cậy và có thể mở rộng, sẵn sàng cho môi trường production.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu về hệ sinh thái LLM, bao gồm Retrieval-Augmented Generation (RAG) và các hệ thống AI dựa trên agent.
- ✓ Xây dựng các ứng dụng có khả năng mở rộng, dựa trên nền tảng kiến thức bằng cách sử dụng các LangChain component như prompt, embedding, vector store và retriever.
- ✓ Thiết kế các workflow có cấu trúc, có trạng thái và nhiều bước với LangGraph để thực thi agent một cách đáng tin cậy.
- ✓ Triển khai các tool, memory, checkpointing và middleware để quản lý complexity trong các ứng dụng AI ở môi trường thực tế.
- ✓ Tạo các agentic system sẵn sàng đưa vào production với các khả năng human‑in‑the‑loop, streaming & debugging.
Cuốn sách này dành cho ai:
Cuốn sách này dành cho các software developer, data scientist và AI practitioner muốn tiến xa hơn prompt engineering cơ bản và xây dựng các ứng dụng AI sẵn sàng cho production bằng cách sử dụng các large language model. Đây là tài liệu lý tưởng cho các kỹ sư đang làm việc với LangChain, những người muốn có sự hiểu biết sâu sắc, có cấu trúc về các component của nó và cách chúng kết hợp với nhau trong các hệ thống thực tế.
Mục lục:
- ✓ Phần I: Giới thiệu:
- ✓ Chương 01: Tổng quan về LLM, RAG và Agent.
- ✓ Chương 02: Giới thiệu về LangChain.
- ✓ Phần II: Các tích hợp và tiện ích cho LLM trong LangChain:
- ✓ Chương 03: Các Chat Model.
- ✓ Chương 04: Generate các Structured Output.
- ✓ Chương 05: Prompt Template.
- ✓ Phần III: Các tích hợp và tiện ích cho RAG trong LangChain:
- ✓ Chương 06: Document Loader.
- ✓ Chương 07: Text Splitter .
- ✓ Chương 08: Embedding & Vector Store.
- ✓ Chương 09: Retriever.
- ✓ Phần IV: Build các Agent với LangGraph:
- ✓ Chương 10: Các nền tảng về LangGraph.
- ✓ Chương 11: Các Tool & Model Context Protocol (MCP).
- ✓ Chương 12: Checkpointer.
- ✓ Chương 13: Triển khai Memory.
- ✓ Chương 14: Human-In-The-Loop, Time Travel & Streaming.
- ✓ Phần V: LangChain Agent:
- ✓ Chương 15: Nền tảng về LangChain Agent.
- ✓ Chương 16: Middlewares.
- ✓ Phần VI: Phụ lục:
- ✓ Chương 17: Runnables & LCEL.
- ✓ Chương 18: Python Typing & Pydantic.