Chia Sẻ Khóa Học GenAI Cho .NET - Xây Dựng Các LLM App Với OpenAI & Ollama [Khóa 5755 A]
Phát triển Chat, Vector Search, VectorDB, RAG & EShop AI App bằng OpenAI, Ollama và Microsoft Extensions AI (MEAI).
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Các khái niệm GenAI: LLM, Token, SLM, Prompt Engineering.
- ✓ .NET + AI ecosystem: Các công cụ và thư viện AI Development cho .NET.
- ✓ Setup LLM Provider: GitHub Models, Ollama, Azure AI Foundry.
- ✓ Chat, Text Completion, Analysis & Function Calling với .NET.
- ✓ Text Completion LLM với GitHub Models OpenAI gpt-5-mini model.
- ✓ Classification, Summarization, Sentiment Analysis LLM, Các Use Case khác.
- ✓ Structured Output trong LLM cho Data Extraction Use Case.
- ✓ Xây dựng AI Chat App với .NET & gpt-5-mini model.
- ✓ Invoke các .NET function bằng GH gpt-5-mini model với Function Calling.
- ✓ .NET AI Vector Search bằng Vector Embeddings và Vector Store.
- ✓ Generate Embeddings & Calculate Similarity với CosineSimilarity.
- ✓ Phát triển .NET AI Vector Search App với Ollama và all-minilm embedding model.
- ✓ Retrieval Augmented Generation (RAG) Application với .NET AI.
- ✓ Xây dựng .NET Chat App với RAG Template cùng OpenAI gpt-5-mini model.
- ✓ Xây dựng .NET Chat App với RAG Template bằng Ollama và all-minilm.
- ✓ Xây dựng Image Analysis App với .NET & GH Models - OpenAI gpt-5-mini.
- ✓ Xây dựng Image Analysis App với .NET và Ollama llava.
- ✓ Xây dựng Eshop Vector Search App với .NET Aspire, gpt-5-mini và Qdrant Vector DB.
- ✓ Add Qdrant Vector Database vào .NET Aspire.
- ✓ Các Unified AI building block: Microsoft Extensions AI (MEAI).
Trong khóa học thực hành này, bạn sẽ học cách tích hợp OpenAI, Ollama và các thư viện Microsoft-Extensions-AI (MEAI) abstraction mới của .NET để xây dựng nhiều ứng dụng GenAI, từ chatbot và semantic search đến Retrieval-Augmented Generation (RAG) và image analysis.
Trong suốt khóa học, bạn sẽ học được:
.NET + AI Ecosystem:
Bạn sẽ tìm hiểu về các thư viện trừu tượng mới của Microsoft như Microsoft-Extensions-AI, giúp tích hợp và chuyển đổi dễ dàng giữa các LLM provider khác nhau như OpenAI, Azure AI, Ollama và thậm chí cả các self-hosted model.
Thiết lập các LLM Provider:
Cấu hình các LLM provider, chẳng hạn như GitHub Models, Ollama và Azure AI Foundry, để bạn có thể chọn provider phù hợp nhất với trường hợp sử dụng của mình.
Text Completion LLM với GitHub Models OpenAI gpt-5-mini và Ollama llama3.2 Model model:
Bạn sẽ học cách sử dụng .NET để tích hợp các mô hình LLM và thực hiện Classification, Summarization, Data extraction, Anomaly detection, Translation & Sentiment Analysis use case.
Xây dựng AI Chat App với .NET & gpt-5-mini model:
Bạn sẽ phát triển hệ thống nhắn tin tương tác qua lại giữa LLM và người dùng, trong đó AI duy trì ngữ cảnh qua nhiều lượt tương tác của người dùng. Chúng tôi sẽ sử dụng các tính năng Chat Streaming khi phát triển Ứng dụng AI Chat.
Function Calling với .NET & gpt-5-mini model:
Phát triển một function sẽ kích hoạt từ OpenAI GPT-5-mini. Mô hình trả về JSON có cấu trúc, chỉ định .NET function nào sẽ được invoke, cùng với các đối số để truy xuất dữ liệu thời gian thực.
.NET AI Vector Search bằng Vector Embeddings và Vector Store:
Chúng tôi cũng sẽ giới thiệu về Vector Search, một tính năng mạnh mẽ cho phép tìm kiếm ngữ nghĩa dựa trên ý nghĩa chứ không phải từ khóa.
Bạn sẽ học cách:
- ✓ Generate embeddings bằng text-embedding-3-small của OpenAI hoặc all-MiniLM embeddings model của Ollama.
- ✓ Lưu trữ những thông tin này trong một vector database như Qdrant.
- ✓ Truy vấn vector store với user embedding để tìm các kết quả khớp nhất theo mức độ tương đồng.
- ✓ Truy xuất dữ liệu có liên quan dựa trên tìm kiếm tương đồng, tất cả đều có trong các ứng dụng .NET của chúng tôi.
RAG - Retrieval-Augmented Generation với .NET:
Bạn sẽ học cách kết hợp các kết quả vector search với LLM response để:
- ✓ Lấy dữ liệu có liên quan từ các nguồn của riêng bạn.
- ✓ Chia tài liệu thành các chunk → nhúng chúng → lưu trữ trong vector DB.
- ✓ Vào thời điểm truy vấn, nhúng câu hỏi → lấy các chunk có liên quan → chuyển chúng cùng với truy vấn của người dùng tới LLM.
- ✓ Nhận câu trả lời chính xác, phù hợp với ngữ cảnh bằng cách sử dụng dữ liệu nội bộ của bạn từ LLM.
Chúng tôi sẽ triển khai toàn bộ RAG flow bằng các ví dụ thực tế sử dụng .NET và Qdrant.
Image Analysis với .NET AI:
Bao gồm image recognition & analysis, cho thấy cách gửi ảnh đến các mô hình AI, nhận thẻ, chú thích hoặc tóm tắt trực quan và tích hợp các khả năng đó trực tiếp vào ứng dụng .NET của bạn:
- ✓ Các Vision model để nhận dạng, phân loại hoặc chú thích đối tượng.
- ✓ Kết hợp text & image processing để xây dựng các ứng dụng đa phương thức mạnh mẽ hơn cho các hoạt động phân tích camera giao thông.
Final Project: E-Shop Semantic Search với .NET Aspire:
Bạn sẽ từng bước xây dựng một ứng dụng EShop Vector Search full-stack hoàn chỉnh hỗ trợ AI.
Chúng tôi sẽ sử dụng:
- ✓ .NET Aspire cho service orchestration.
- ✓ Qdrant là Vector Database của chúng tôi.
- ✓ Và GPT-5 Mini hoặc local model của Ollama để generate embedding và phản hồi thông minh cho các truy vấn của người dùng.
Trong dự án này, bạn sẽ:
- ✓ Generate product embedding với OpenAI text-embeddings hoặc Ollama all-minilm.
- ✓ Lưu trữ chúng trong Qdrant Vector DB để tìm kiếm tương đồng nhanh chóng.
- ✓ Triển khai một RAG flow cung cấp semantic search trên danh mục sản phẩm EShop của chúng tôi.
- ✓ Cho phép người dùng tìm kiếm sản phẩm theo ý nghĩa, không chỉ từ khóa.
Project này tổng hợp mọi thứ bạn học được trong khóa học này thành một ứng dụng thực tế, full-stack.
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có đủ công cụ và sự tự tin để xây dựng các ứng dụng thông minh được hỗ trợ bởi GenAI trong .NET.
Mục lục:
- ✓ 1. Giới thiệu.
- ✓ 2. Các khái niệm GenAI: LLM, Token, SLM, Prompt Engineering.
- ✓ 3. .NET + AI Ecosystem: Các Công cụ và Thư viện AI Development cho .NET.
- ✓ 4. Setup LLM Provider: GitHub Models, Ollama, Azure AI Foundry.
- ✓ 5. Chat, Text Completion, Analysis & Function Calling với .NET.
- ✓ 6. .NET AI Vector Search sử dụng Vector Embeddings & Vector Store.
- ✓ 7. Retrieval Augmented Generation (RAG) Application với .NET AI.
- ✓ 8. Image Analysis Apps với .NET AI.
- ✓ 9. Build Eshop Vector Search App với .NET Aspire, gpt-5-mini & Qdrant Vector DB.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Developer & Architect tò mò về việc phát triển các ứng dụng LLM với .NET.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU