Hướng dẫn toàn diện về phát triển RAG-Agent và dự án thực tế ngành để đưa mô hình AI lớn vào ứng dụng!

Khóa học này không chỉ phù hợp cho người mới bắt đầu mà còn giúp các nhà phát triển có kinh nghiệm nâng cao hơn nữa khả năng ứng dụng AI. Thông qua các kiến thức quan trọng như mô-đun hóa, thiết kế Agent, công nghệ Embedding, chúng tôi giúp bạn nhanh chóng nắm vững chi tiết kỹ thuật và kỹ năng thực chiến của mô hình AI lớn trong các dự án thực tế.

1. Nhập môn mô hình AI lớn và công nghệ RAG

• Kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo
  Hiểu các khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo, bắt đầu từ cây tiến hóa của mô hình lớn, nắm vững phân loại và lộ trình phát triển của công nghệ AI.
• Nguyên lý và thực hành công nghệ RAG
  Tìm hiểu sâu nguyên lý cốt lõi của công nghệ RAG, và thông qua các ví dụ thực tế hướng dẫn bạn thực hành, nhanh chóng làm quen với công nghệ RAG.

2. Đi sâu vào Embedding và kỹ thuật tinh chỉnh

• Nguyên lý và huấn luyện Embedding
  Nắm vững cốt lõi của công nghệ Embedding, hiểu các mô hình kinh điển như Word2Vec, CBOW, và học cách huấn luyện và tinh chỉnh mô hình Embedding.
• Chuẩn bị tập dữ liệu tinh chỉnh
  Trong bài học này, chúng tôi sẽ dạy bạn cách chuẩn bị tập dữ liệu tinh chỉnh, và giới thiệu kỹ thuật SFT tiếp tục tiền huấn luyện và tối ưu hóa sở thích.

3. Advanced RAG và kiến trúc đa Agent

• Công nghệ RAG nâng cao
  Hiểu các công nghệ RAG nâng cao như chỉ mục phân cấp, cửa sổ câu, truy vấn con, giúp bạn nâng cao hiệu quả và độ chính xác truy xuất.
• Kiến trúc đa Agent Langgraph
  Học cách thực hiện cộng tác và xử lý thông minh trong hệ thống đa Agent, điều này rất quan trọng để giải quyết các vấn đề phức tạp.

4. Thực chiến dự án và phân tích trường hợp

• Thực chiến dự án Langchain và AutoGen
  Thông qua các trường hợp thực tế, học nguyên lý dự án Langchain và cách sử dụng AutoGen, nâng cao khả năng phát triển dự án của bạn.
• Ứng dụng ngành và kinh nghiệm triển khai RAG
  Hiểu cách công nghệ RAG được ứng dụng trong ngành thực tế, từ triển khai kỹ thuật đến kinh nghiệm thực tiễn, giúp bạn thúc đẩy việc thực hiện công nghệ AI trong doanh nghiệp.

5. Cơ sở dữ liệu vector và tìm kiếm tương tự

• Lựa chọn và ứng dụng cơ sở dữ liệu vector
  Trong phần này, bạn sẽ học cách chọn cơ sở dữ liệu vector phù hợp, và hiểu thuật toán cơ bản và ứng dụng thực tế của tìm kiếm tương tự.
• Đánh giá và tối ưu hóa RAG
  Học cách đánh giá hiệu suất của mô hình RAG và nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu quả, đảm bảo mô hình của bạn hoạt động xuất sắc trong các ứng dụng thực tế.

Qua khóa học này, bạn sẽ nắm vững công nghệ AI mô hình lớn toàn diện từ lý thuyết đến thực hành, nâng cao khả năng cạnh tranh nghề nghiệp của bạn. Dù bạn muốn gia nhập ngành AI hay mong muốn áp dụng công nghệ AI vào công việc hiện tại, khóa học này sẽ cung cấp cho bạn nền tảng kỹ thuật vững chắc và kinh nghiệm thực chiến.