Chia Sẻ Khóa Học LLM Engineering - Xây Dựng Các Hệ Thống AI Sẵn Sàng Cho Production [Khóa 5477 A]
Xây dựng các ứng dụng LLM sẵn sàng cho production bằng cách sử dụng LangChain, RAG, Agent, multimodal AI, deployment và các hệ thống thực tế.
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Hiểu cách thức hoạt động của các large language model, bao gồm token, context window & inference.
- ✓ Thiết kế các prompt và chiến lược prompt hiệu quả để đảm bảo LLM behavior đáng tin cậy và dễ kiểm soát.
- ✓ Xây dựng các LLM pipeline dạng module bằng cách sử dụng các LangChain core component.
- ✓ Triển khai các hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) với embedding & vector database.
- ✓ Thiết kế các agentic & stateful workflow bằng cách sử dụng LangGraph.
- ✓ Debug, trace & evaluate các ứng dụng LLM bằng LangSmith.
- ✓ Xây dựng các ứng dụng multimodal LLM kết hợp text, image, audio và tool.
- ✓ Engineer các production-ready LLM system với scalability, reliability và cost control.
- ✓ Áp dụng các security, safety & governance best practice vào các ứng dụng LLM.
- ✓ Test, benchmark và tối ưu hóa các LLM pipeline về chất lượng, độ trễ và chi phí.
- ✓ Thiết kế và triển khai một hệ thống LLM hoàn chỉnh từ đầu đến cuối như một capstone project.
Chào mừng bạn đến với Khóa Học LLM Engineering - Xây Dựng Các Hệ Thống AI Sẵn Sàng Cho Production.
Các Large Language Model (LLM) là các hệ thống AI đứng sau các công cụ như ChatGPT, các mô hình được huấn luyện trên lượng văn bản khổng lồ để có thể hiểu instruction, generate content, reason dựa trên context và call tool để hoàn thành nhiệm vụ. Nhưng việc xây dựng các ứng dụng LLM thực, đáng tin cậy và đạt tiêu chuẩn production đòi hỏi nhiều hơn là "chỉ prompting".
Đó là lúc mà LLM engineering stack hiện đại phát huy tác dụng:
- ✓ Prompting & Prompt Engineering: Designing instruction (system + user prompt) sao cho mô hình hoạt động nhất quán, an toàn và có thể dự đoán được.
- ✓ RAG (Retrieval-Augmented Generation): Một kỹ thuật cho phép LLM sử dụng document/data của riêng bạn (PDF, knowledge base, product doc, policy) bằng cách truy xuất context liên quan trong thời gian chạy - giảm đáng kể hiện tượng hallucination và giữ cho câu trả lời chính xác.
- ✓ LangChain: Một framework mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng LLM bằng cách sử dụng các modular building block - prompt, chain, tool, agent, memory, retriever, output parser & integration.
- ✓ LangGraph: Một framework để xây dựng các stateful, multi-step, agentic workflow dưới dạng đồ thị - lý tưởng cho các hệ thống multi-agent, conditional routing, retries, loops, các long-running flow và điều phối mạnh mẽ.
- ✓ LangSmith: Một observability + evaluation platform giúp bạn trace các LLM call, debug prompt/chain failure, measure quality, run evaluation và monitor performance khi bạn lặp lại quy trình hướng tới sản phẩm hoàn chỉnh.
Khóa học này sẽ cung cấp cho bạn đầy đủ các kỹ năng từ đầu đến cuối về LLM Engineering - từ foundation & prompting đến RAG, agent, observability, security, testing, optimization và production deployment.
Những gì bạn sẽ xây dựng trong khóa học này:
Đây là khóa học thực hành, tập trung vào engineering, nơi bạn sẽ từng bước xây dựng các thành phần cốt lõi của các hệ thống LLM hiện đại, bao gồm:
- ✓ Các hệ thống Prompting được cấu trúc, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng.
- ✓ Các RAG pipeline kết nối các LLM với các document thực tế và private knowledge.
- ✓ Agentic workflow sử dụng LangGraph với routing, retries và state.
- ✓ Observable & testable LLM application với LangSmith trace + evaluation.
- ✓ Multimodal application (text + vision/audio/tool sử dụng các pattern).
- ✓ Các production pattern nhằm đạt hiệu suất cao, kiểm soát chi phí và đảm bảo độ tin cậy.
- ✓ Một hệ thống LLM hoàn chỉnh được xây dựng từ đầu đến cuối.
Vì sao khóa học này lại khác biệt?
Hầu hết các nội dung về LLM trực tuyến chỉ dừng lại ở các thao tác cơ bản hoặc một vài demo nhỏ. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn từ "Tôi có thể call một LLM" đến "Tôi có thể engineer một production-grade LLM system".
Bạn sẽ học được:
- ✓ Cách thiết kế các ứng dụng LLM giống như các hệ thống phần mềm thực.
- ✓ Cách đo lường chất lượng (không chỉ đơn thuần là "trông có vẻ tốt").
- ✓ Cách add guardrails, safety & governance.
- ✓ Cách tối ưu hóa độ trễ và chi phí?
- ✓ Cách đảm bảo tính dễ bảo trì của ứng dụng khi chúng phát triển.
Những điều bạn sẽ học:
Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có thể:
- ✓ Hiểu cách thức hoạt động của các LLM (token, context windows, inference, limitation).
- ✓ Làm chủ các prompting pattern được sử dụng trong các sản phẩm LLM thực tế.
- ✓ Xây dựng các modular pipeline bằng cách sử dụng LangChain (prompt, chain, tool, agent).
- ✓ Triển khai RAG (chunking, embeddings, retrieval, reranking concept) ở cấp độ sản xuất.
- ✓ Xây dựng stateful & agentic workflow với LangGraph (graph, node, state, routing).
- ✓ Trace, debug, evaluate & monitor các ứng dụng bằng LangSmith (quality + performance).
- ✓ Áp dụng các multimodal pattern (text + image/audio/tool workflow).
- ✓ Engineer production system: scaling, cost optimization, caching, reliability pattern.
- ✓ Áp dụng các biện pháp bảo mật, an toàn và quản trị (prompt injection, data leakage, guardrails).
- ✓ Test, benchmark và tối ưu hóa các LLM pipeline về chất lượng, độ trễ và chi phí.
- ✓ Hoàn thành một capstone project trọn gói mà bạn có thể trưng bày trong portfolio của mình.
Mục lục:
- ✓ 01. Module 1: Foundations & Setup Environment.
- ✓ 02. Module 2: LLM Fundamentals & Prompt Engineering Master.
- ✓ 03. Module 3: LangChain Core Essentials:
- + Phần 1: LangChain Fundamentals.
- + Phần 2: Chains & Components nâng cao.
- + Phần 3: Các LangChain Pattern thực tế.
- ✓ 04. Module 4: Retrieval-Augmented Generation (RAG) Master:
- + Phần 1: RAG Foundation.
- + Phần 2: Các RAG System nâng cao.
- ✓ 05. Module 5: LangGraph – Agentic & Stateful Workflow:
- + Phần 1: LangGraph Fundamentals.
- + Phần 2: Multi-Agent Workflow.
- + Phần 3: Agent Orchestration nâng cao.
- ✓ 06. Module 6: LangSmith - Observability, Debugging & Evaluation:
- + Phần 1: Giới thiệu về LangSmith.
- + Phần 2: Debugging & Monitoring.
- + Phần 3: Evaluation & Feedback Loops.
- + Phần 4: Performance & Quality Metrics.
- + Phần 5: Production Readiness.
- ✓ 07. Module 7: Các kỹ thuật LLM Multimodal & Nâng cao:
- + Phần 1: Multimodal LLM Foundation.
- + Phần 2: Vision + Language System.
- + Phần 3: Audio & Speech Integration.
- + Phần 4: Tool-Using Multimodal Agents.
- + Phần 5: Các chiến lược Prompt & Context nâng cao.
- + Phần 6: Multimodal RAG.
- + Phần 7: Các kỹ thuật tối ưu hóa.
- + Phần 8: Các Multimodal Architecture thực tế.
- ✓ 08. Module 8: Production LLM Engineering:
- + Phần 1: Production Architecture.
- + Phần 2: Các chiến lược Deployment.
- + Phần 3: Scaling & Reliability.
- + Phần 4: Cost Management.
- + Phần 5: Logging & Monitoring.
- + Phần 6: CI/CD cho các hệ thống LLM.
- ✓ 09. Module 9: LLM Security, Safety & Governance.
- ✓ 10. Module 10: Testing, Benchmarking & Optimization.
- ✓ 11. Module 11: Capstone Project – End-to-End LLM System.
Khóa học này dành cho:
- ✓ Các Python developer muốn xây dựng các ứng dụng thực được hỗ trợ bởi LLM.
- ✓ Software engineer đang xây dựng các tính năng AI vào sản phẩm.
- ✓ AI/ML engineer đang chuyển sang lĩnh vực LLM application engineering.
- ✓ Data scientist muốn triển khai các ứng dụng LLM (không chỉ là các thí nghiệm).
- ✓ Startup founder & product builder đang xây dựng các agentic tool.
- ✓ MLOps/platform engineer đang làm việc về LLM deployment & monitoring.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU