RAG và Agentic AI với LangChain, LangGraph, và LangSmith

Khi các ứng dụng AI chuyển từ giao diện chat đơn giản sang các công cụ doanh nghiệp tinh vi, khả năng kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn với dữ liệu bên ngoài là rất quan trọng. Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm cơ bản về việc hấp thụ dữ liệu, nhúng, và cơ sở dữ kiện vector trước khi chuyển sang các chiến lược lấy dữ liêu tiên tiến. Bằng cách khám phá các công cụ phối hợp hiện đại, bạn sẽ chuyển từ các đường ống truy vấn- trả lời đơn giản sang các kiến trúc đa tác nhân tự động phức tạp có thể lên kế hoạch, phản ánh, và sửa lỗi của chính chúng. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc cơ bản của RAG, bao gồm phân đoạn tài liệu, tạo nhúng và lưu trữ cơ sở dữ liệu vector. - Thực hiện các kỹ thuật lấy lại tiên tiến như tìm kiếm lai, xếp hạng lại và RAG đa phương tiện để cải thiện độ chính xác đáp ứng. - Tạo các workflow AI đa tác nhân sử dụng LangGraph để cho phép ra quyết định và lập kế hoạch tự động. - Cấu hình đánh giá, gỡ lỗi, và các đường ống theo dõi hiệu suất với LangSmith để giám sát hệ thống của bạn trong sản xuất. - Ứng dụng tự sửa chữa và các mô hình định tuyến thích nghi để các nhân viên AI của bạn có thể xác minh nguồn gốc và lý lẽ của họ. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và các nguyên tắc cơ bản của tìm kiếm ngữ nghĩa, tiến triển một cách có hệ thống qua các ví dụ mã thực tế đến các luồng công việc agentic tiên tiến. Bạn sẽ đọc các lời giải thích rõ ràng, phân tích các đoạn mã sẵn sàng sản xuất, và hoàn thành các bài tập viết để củng cố hiểu biết của bạn. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, các nhà thực hành dữ liệu, và những người đam mê AI muốn xây dựng các ứng dụng AI cấp sản xuất. Sự quen thuộc cơ bản với Python sẽ giúp ích, nhưng không cần kinh nghiệm trước đó với LangChain, LangGraph, hay RAG. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ thế hệ tiếp theo của hệ thống AI nhận thức ngữ cảnh.