Chia Sẻ Khóa Học Generative AI Với Context - Ứng Dụng RAG, CAG & KAG [Khóa 5558 A]
Làm chủ Augmented Generation trong AI với RAG, CAG & KAG - bao gồm semantic search, caching, knowledge graph.
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Xây dựng các context‑aware AI pipeline bằng Retrieval Augmented Generation (RAG), Cache Augmented Generation (CAG) và Knowledge Augmented Generation (KAG).
- ✓ Áp dụng semantic search và embeddings để kết nối các mô hình với các knowledge source bên ngoài nhằm đưa ra phản hồi chính xác hơn.
- ✓ Tối ưu hóa hiệu suất AI với các chiến lược caching giúp giảm sự trùng lặp và cải thiện hiệu quả trong các ứng dụng thực tế.
- ✓ Tận dụng knowledge graph để suy luận có cấu trúc, cho phép các hệ thống AI trích xuất các entity, fact và relationship.
- ✓ Debug & refine các AI workflow từng bước một, tự tin hơn trong việc khắc phục sự cố và cải thiện độ tin cậy của hệ thống.
- ✓ Áp dụng lý thuyết vào thực tiễn bằng cách hoàn thành các dự án thực hành demo cách augmented generation giúp nâng cao generative AI.
Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, và bước tiến tiếp theo chính là context. Các mô hình có khả năng hiểu, truy xuất và suy luận với thông tin phù hợp vào đúng thời điểm không chỉ chính xác hơn mà còn thông minh hơn, đáng tin cậy hơn và gần với trí tuệ con người hơn. Khóa học này, Context‑Aware AI, được thiết kế để cung cấp cho bạn các kỹ năng và sự tự tin để tự xây dựng những hệ thống đó.
Thay vì chỉ học lý thuyết suông, bạn sẽ được hướng dẫn từng bước qua các context‑aware workflow quan trọng nhất: Retrieval Augmented Generation (RAG), Cache Augmented Generation (CAG) và Knowledge Augmented Generation (KAG). Mỗi khái niệm được giới thiệu rõ ràng, sau đó được củng cố bằng các dự án thực hành giúp bạn thấy được sức mạnh của context trong thực tế. Bạn sẽ học cách kết nối các model với external knowledge, tối ưu hóa hiệu suất với caching và tích hợp knowledge graph để suy luận có cấu trúc.
Điều làm nên sự khác biệt của khóa học này là sự cân bằng giữa tính rõ ràng và tính thực tiễn. Các ý tưởng phức tạp được phân tích thành những giải thích trực quan, được hỗ trợ bởi các bài tập và ví dụ thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ không chỉ hiểu cách thức hoạt động của context‑aware AI mà còn xây dựng được các pipeline hoạt động hiệu quả, có thể áp dụng vào các dự án của riêng bạn, cho dù bạn đang phát triển smarter chatbot, enterprise search tool hay reasoning system nâng cao.
Nếu bạn đã sẵn sàng vượt qua những phản hồi AI chung chung và bắt đầu tạo ra các ứng dụng thực sự hiểu ngữ cảnh, khóa học này chính là bệ phóng của bạn. Hãy tham gia cùng chúng tôi và tiến thêm một bước nữa để xây dựng các hệ thống thông minh có khả năng tư duy sâu sắc hơn, phản hồi thông minh hơn và mang lại giá trị thực sự.
Mục lục:
- ✓ 1. Giới thiệu.
- ✓ 2. Các cài đặt và thiết lập cần thiết.
- ✓ 3. Retrieval Augmented Generation (RAG).
- ✓ 4. Project thực hành RAG.
- ✓ 5. Cache Augmented Generation (CAG).
- ✓ 6. Project thực hành CAG.
- ✓ 7. Knowledge Augmented Generation (KAG).
- ✓ 8. Project thực hành KAG Project.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ AI & Machine Learning practitioner.
- ✓ Data scientist & Developer.
- ✓ Researcher và Sinh viên.
- ✓ Các chuyên gia và nhà sáng tạo công nghệ.
- ✓ Người học muốn vượt qua các khái niệm AI cơ bản và bắt đầu xây dựng các hệ thống thông minh thực sự hiểu được ngữ cảnh.