Chia Sẻ Khóa Học FastAPI Với GenAI & Agentic AI Project - Từ Cơ Bản Đến AI [Khóa 5167 A]
Xây dựng các FastAPI backend chuẩn production thông qua 9 project thực tế: REST API, database, auth, WebSockets, AI & RAG.
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Hiểu cách FastAPI hoạt động bên trong; ASGI, Uvicorn, Starlette và Pydantic; để viết code nhanh, đạt chuẩn production.
- ✓ Xây dựng và cấu trúc các REST API thực với các HTTP verb chính xác, response model, pagination và clean error handling.
- ✓ Thiết kế cơ sở dữ liệu và thực hiện các thao tác CRUD bằng SQLModel, đồng thời làm việc với MongoDB cho các project dựa trên document.
- ✓ Bảo mật các API với header/API-key authentication, quản lý application lifespan và dependency injection.
- ✓ Tích hợp AI vào các backend: xây dựng các tính năng dựa trên LLM, image pipeline, WebSocket, SSE và một full RAG system.
- ✓ Cấu trúc các project clean, dễ bảo trì bằng cách sử dụng separation of concern, Pydantic model và modular router.
Đây không phải là một hướng dẫn ngắn gọn, sơ lược. Đây là một khóa học chuyên sâu, tập trung vào project về FastAPI - được xây dựng dành cho các nhà phát triển muốn hiểu điều gì thực sự xảy ra bên trong và viết code Backend nhanh, sạch, đạt chuẩn production.
Chúng ta bắt đầu từ những nền tảng cơ bản: Backend thực sự là gì, tại sao FastAPI tồn tại và các thành phần cốt lõi của nó - ASGI, Uvicorn, Starlette và Pydantic - hoạt động cùng nhau như thế nào để tạo nên hiệu suất cao như vậy. Khi bạn hiểu được request-response lifecycle và lý do tại sao FastAPI lại nhanh, bạn sẽ ngừng viết code cẩu thả và bắt đầu xây dựng các ứng dụng có thể phục vụ thế giới.
Từ đó, sẽ là các project, project và nhiều project hơn nữa. Bạn sẽ xây dựng một menu API, một pincode lookup service với các exception & validator tùy chỉnh, một ứng dụng CRUD dựa trên database với SQLModel, một multi-parameter filtering & stats service, và một authentication system dựa trên header. Sau đó, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào thế giới hiện đại, tập trung vào AI, Server-Sent Event, các MongoDB-powered document app, các tính năng được điều khiển bởi LLM, các image processing pipeline và một hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) hoàn chỉnh sử dụng các vector database.
Trong quá trình học, bạn sẽ nắm vững những kỹ thuật quan trọng: separation of concern, Pydantic model, dependency injection, lifespan event, pagination và clean project structure; cùng với cách làm việc hiệu quả với các AI coding tool theo cách mà các developer thực sự sử dụng hiện nay.
Các video được cố ý làm dài hơn so với định dạng thông thường vì cần có không gian để người xem suy ngẫm về nội dung thực. Đây là một senior developer đang trò chuyện với bạn như một người đồng nghiệp, chia sẻ kinh nghiệm quý báu, chứ không phải một kịch bản được trau chuốt kỹ lưỡng.
Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ trở thành một FastAPI backend developer tự tin, sẵn sàng xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ, hiệu suất cao và kết hợp chúng với bất kỳ frontend hoặc AI workload nào. Khóa học này giúp bạn không chỉ nắm vững FastAPI mà còn làm chủ Generative AI, RAG trong production và xây dựng các Agent với hệ sinh thái FastAPI hiện đại của Python.
Mục lục:
- ✓ 01. Backend cơ bản với FastAPI.
- ✓ 02. Xây dựng Project Chai Menu.
- ✓ 03. Project Pincode Lookup.
- ✓ 04. Xây dựng Another Project - Rangmanch.
- ✓ 05. Cách AI viết Code.
- ✓ 06. Project Dabbewala với FastAPI.
- ✓ 07. Project - Header based Authentication System trong FastAPI.
- ✓ 08. Tìm hiểu RAG cho AI Development.
- ✓ 09. Xây dựng Vakil Vision AI App với FastAPI.
- ✓ 10. Xây dựng Yatra Agent với FastAPI.
- ✓ 11. Xây dựng Netra Vision App.
Khóa học này dành cho:
- ✓ Python developer muốn trở thành backend developer sử dụng một framework hiện đại, hiệu suất cao.
- ✓ Data science và AI enthusiast cần triển khai các mô hình và xây dựng các API xung quanh các ứng dụng LLM và RAG.
- ✓ Sinh viên và những người tự học lập trình sẵn sàng xây dựng các dự án thực tế, có giá trị để đưa vào portfolio, thay vì chỉ là những ví dụ đơn giản.
NHẬN GET