Chia Sẻ Khóa Học Context Engineering Master - LLM, RAG & Agent [Khóa 5118 A]
Làm chủ Context Engineering, RAG pipeline, memory system & agent design để build các ứng dụng LLM sẵn sàng cho production.
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Hiểu cách các context window, token economic và attention limit ảnh hưởng đến chất lượng LLM output.
- ✓ Thiết kế các context assembly pipeline đáng tin cậy giúp cung cấp đúng thông tin theo đúng thứ tự.
- ✓ Xây dựng các hệ thống RAG cấp độ production sử dụng chunking, hybrid search, reranking và compression.
- ✓ Thiết kế các memory system cho các ứng dụng AI, bao gồm short-term, long-term và agent memory.
- ✓ Đánh giá và cải thiện chất lượng RAG thông qua các metric, context audit và observability.
- ✓ Engineer context cho các AI agent sử dụng các template, tool output và multi-step state management.
- ✓ Áp dụng các production & enterprise pattern cho các ứng dụng LLM dễ mở rộng, bảo mật và tối ưu chi phí.
- ✓ Triển khai các chiến lược prompt caching giúp giảm đến 90% chi phí API.
- ✓ Tạo các team context standard, versioning workflow và các thư viện context có thể tái sử dụng.
Context engineering là kỹ năng được săn đón nhiều nhất để xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy vào năm 2026 và trong tương lai. Nếu bạn từng gặp khó khăn với việc các LLM bị "ảo giác", bỏ qua hướng dẫn, hoặc mất dấu thông tin trong các cuộc hội thoại dài, vấn đề thường không nằm ở model - mà nằm ở context bạn đang cung cấp cho nó.
Khóa học này sẽ dạy bạn cách thiết kế, lắp ráp và tối ưu hóa context một cách có hệ thống cho các large language model, các hệ thống RAG và các AI agent để ứng dụng của bạn hoạt động ổn định trong production.
Bạn sẽ bắt đầu với các nền tảng về context windows, token economics và attention dilution, sau đó chuyển sang các kỹ năng thực tế, thực hành: xây dựng các Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline cấp độ production với chunking, hybrid search và reranking; thiết kế các short-term & long-term memory system cho chatbot và agent; engineering context cho các multi-step AI agent và tool use; cùng việc đánh giá chất lượng context bằng các metric và observability tool thực tế.
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có thể:
- ✓ Thiết kế các context assembly pipeline giúp giảm thiểu hallucination và cải thiện độ chính xác của LLM.
- ✓ Xây dựng và đánh giá các hệ thống RAG sẵn sàng cho production bằng các kỹ thuật retrieval và reranking hiện đại.
- ✓ Triển khai các kiến trúc memory cho conversational AI và các autonomous agent.
- ✓ Áp dụng các patterns cấp doanh nghiệp cho các ứng dụng LLM dễ mở rộng, bảo mật và tiết kiệm chi phí.
- ✓ Debug & audit các context failure bằng cách sử dụng các observability & evaluation framework.
Khóa học này được thiết kế dành cho các AI engineer, LLM developer, prompt engineer, data scientist và technical product builder muốn vượt ra ngoài prompting cơ bản và bắt đầu engineering context như một systems problem. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot, công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi RAG hay các autonomous AI agent, bạn sẽ hoàn thành khóa học với một framework thực tế để áp dụng ngay vào các dự án của riêng mình.
Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó về RAG hay vector database - mọi khái niệm đều được giải thích từ những nguyên lý cơ bản nhất, cùng với các code example thực tế và các project suốt. Hãy đăng ký ngay và bắt đầu xây dựng các ứng dụng AI chính xác, đáng tin cậy và sẵn sàng cho môi trường production.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu và Sự phát triển của Context Engineering.
- ✓ 02. Download Source Code khóa học.
- ✓ 03. Context Window chuyên sâu.
- ✓ 04. Context Assembly Framework.
- ✓ 05. Triển khai RAG đúng cách.
- ✓ 06. Các Memory System.
- ✓ 07. Context cho Agent.
- ✓ 08. Các Production Pattern.
- ✓ 09. Các Enterprise Context Pattern.
- ✓ 10. Project Cuối khóa.
Khóa học này dành cho:
- ✓ AI engineer và developer đang xây dựng các ứng dụng đáng tin cậy với LLM, RAG hoặc AI agent.
- ✓ Prompt engineer muốn vượt ra ngoài các prompt cơ bản và thiết kế context chất lượng cao một cách có hệ thống.
- ✓ Data scientist và ML engineer đang xây dựng các retrieval, memory & evaluation layer cho các sản phẩm AI.
- ✓ Technical founder và product manager đang thiết kế các tính năng AI và hệ thống LLM sẵn sàng cho production.
- ✓ Team lead đang muốn chuẩn hóa các quy trình phát triển AI trong toàn bộ engineering team.