Chia Sẻ Khóa Học AI Engineering - Xây Dựng Các Ứng Dụng AI (LangChain, LLM API + v.v) [Khóa 5793 A]
Học cách xây dựng các ứng dụng AI bằng các LLM API và các công cụ tiên tiến như LangChain, LangSmith và LangGraph. Đây là khóa đào tạo dành cho nhà phát triển cho kỷ nguyên lập trình mới.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Sử dụng OpenAI & Gemini API để xây dựng các ứng dụng AI thực tế.
- ✓ Tạo ra những prompt hiệu quả bằng cách sử dụng các kỹ thuật engineering đã được chứng minh.
- ✓ Xây dựng các chatbot, voice app và công cụ image generation.
- ✓ Sử dụng LangChain để tạo các agent sử dụng memory và tool.
- ✓ Làm việc với embeddings & RAG cho smarter search và Q&A.
- ✓ Xây dựng các multi-step agent với LangGraph và LangSmith.
- ✓ Phân tích, gỡ lỗi và cải thiện các ứng dụng được hỗ trợ bởi LLM.
- ✓ Xây dựng một AI Research Assistant đầy đủ tính năng từ đầu.
Khóa học này là lộ trình thực hành để bạn trở thành một Generative AI engineer, người không chỉ sử dụng AI mà còn build với AI.
Bạn sẽ bắt đầu bằng việc nâng cao kỹ năng Python, nắm vững cách cấu trúc code mô-đun, xử lý API và thao tác dữ liệu. Sau đó, bạn sẽ đi sâu vào thế giới của các large language model (LLM) - cách chúng hoạt động, cách chúng được đào tạo và cách giao tiếp hiệu quả với chúng thông qua prompt engineering nâng cao.
Từ đó, mọi thứ sẽ xoay quanh ứng dụng. Bạn sẽ học cách xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI thực tế bằng cách sử dụng OpenAI & Gemini API, làm việc với các tính năng chat, image và audio. Bạn sẽ tiến xa hơn nữa bằng cách tìm hiểu các framework như LangChain cho chaining prompt và xây dựng agent, và LangGraph để điều phối các workflow có trạng thái, nhiều bước. Bạn sẽ cung cấp memory cho ứng dụng của mình bằng cách sử dụng embedding và vector database, đồng thời học cách debug và scale các hệ thống sẵn sàng cho sản xuất với LangSmith.
Và đó không chỉ là lý thuyết. Trong suốt khóa học, bạn sẽ xây dựng các chatbot, các image tool thông minh, search-driven Q&A system, v.v. Cuối cùng khóa học sẽ kết hợp tất cả lại với nhau khi bạn xây dựng một research agent sử dụng khả năng truy xuất, công cụ và lập luận để tạo ra các bản tóm tắt chất lượng cao từ dữ liệu thực tế.
Đây là cách bạn chuyển từ thử nghiệm với AI… sang engineering nó.
Những gì bạn sẽ xây dựng:
Cách tốt nhất để tìm hiểu về AI là thực sự xây dựng các ứng dụng AI. Thay vì chỉ xem vô số hướng dẫn. Đó là lý do tại sao một phần quan trọng của khóa học này là các dự án thực tế mà bạn sẽ xây dựng. Hơn nữa, chúng sẽ rất đẹp mắt trong portfolio của bạn.
Xây dựng một Conversational AI Agent với Gemini API:
Tạo một trợ lý AI dựa trên chat bằng Gemini API của Google. Tìm hiểu cách xử lý các cuộc trò chuyện, stream response và xây dựng một giao diện chatbot responsive, thực tế.
Xây dựng một Healthy Daily Meal Planner với OpenAI API:
Sử dụng OpenAI API và DALL·E để generate một ngày trọn vẹn các bữa ăn lành mạnh, kèm theo công thức nấu ăn và hình ảnh gốc. Tìm hiểu prompt design và các multi-modal AI workflow.
Xây dựng một Q&A App cho Private Document bằng RAG và LangChain:
Xây dựng một hệ thống Q&A thông minh có thể trả lời các câu hỏi từ tài liệu riêng của bạn bằng LangChain, embedding và vector database để có khả năng suy luận mạnh mẽ dựa trên truy xuất.
Xây dựng một AI Essay Writer & Reviser sử dụng LangGraph:
Thiết kế một AI essay writer có khả năng phản ánh, chỉnh sửa và cải thiện bản thảo. Tìm hiểu cách xây dựng các agentic workflow lặp lại với LangGraph và logic tùy chỉnh.
Xây dựng một Master Research Agent với LangGraph, GPT-4o, RAG, Pinecone, ArXiv và Google SerpAPI:
Xây dựng một full-stack research assistant có khả năng tìm kiếm, tóm tắt và cấu trúc insight từ ArXiv và web, được hỗ trợ bởi GPT-4o, LangGraph, RAG và các công cụ real-time.
+ 4 project thú vị khác để rèn luyện kỹ năng mới của bạn.
Mục lục:
- ✓ 01. Phần 00 - Giới thiệu.
- ✓ 02. Phần 01 - Virtual Environment trong Jupyter Notebook.
- ✓ 03. Phần 02 - Các thư viện Python thiết yếu cho AI.
- ✓ 04. Phần 03 - Giới thiệu về LLM, API và Các thư viện AI.
- ✓ 05. Phần 04 - Tìm hiểu sâu về LLM.
- ✓ 06. Phần 05 - Khám phá OpenAI API với Python.
- ✓ 07. Phần 06 - Prompt Engineering cho Generative AI.
- ✓ 08. Phần 07 - OpenAI API Project: Xây dựng một Healthy Daily Meal Plan.
- ✓ 09. Phần 08 - Khám phá Gemini API của Google.
- ✓ 10. Phần 09 - Gemini API Project: Nói chuyện với Hình ảnh.
- ✓ 11. Phần 10 - Gemini API Project: Xây dựng một AI-Powered Image Renaming Tool.
- ✓ 12. Phần 11 - Khám phá LangChain.
- ✓ 13. Phần 12 - Khám phá Embeddings.
- ✓ 14. Phần 13 - RAG Project: Q&A App trên Tài liệu Riêng tư của Bạn (Pinecone & Chroma).
- ✓ 15. Phần 14 - Xây dựng một ReAct Agent đơn giản từ đầu.
- ✓ 16. Phần 15 - Khám phá LangGraph.
- ✓ 17. Phần 16 - Project: Tweet Generator (Reflection).
- ✓ 18. Phần 17 - LangSmith: Nền tảng để xây dựng các ứng dụng LLM đạt chuẩn Production.
- ✓ 19. Phần 18 - Project: Essay Writer (Reflexion).
- ✓ 20. Phần 19 - Master Project: Xây dựng một Research Agent với LangGraph, GPT-4o, RAG, Pinecone, ArXiv & Google SerpAPI.
- ✓ 20. Phụ lục - Làm việc với các Module Python.
- ✓ 21. Tiếp theo là gì?
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU