Nền tảng của RAG Pipelines và LLMOps

Khi các ứng dụng AI phát triển, việc chỉ đơn thuần đưa ra câu lệnh (prompting) cho một mô hình ngôn ngữ là không còn đủ. Để xây dựng các công cụ AI đáng tin cậy và nhận biết được ngữ cảnh, bạn cần Retrieval-Augmented Generation (RAG) và các quy trình vận hành mạnh mẽ (LLMOps). Khóa học này chia nhỏ thế giới phức tạp của kỹ thuật AI hiện đại thành các bài học dựa trên văn bản dễ quản lý. Bạn sẽ bắt đầu với các thuật ngữ nền tảng và tiến tới hiểu cách thiết kế, triển khai và giám sát một hệ thống RAG đầu-cuối (end-to-end) bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn ngành hiện nay. Những gì bạn sẽ học: • Hiểu kiến trúc cơ bản của Retrieval-Augmented Generation (RAG). • Khám phá các cơ sở dữ liệu vector hiện đại và cách chúng lưu trữ cũng như truy xuất dữ liệu ngữ nghĩa. • Áp dụng các kỹ thuật prompt engineering cơ bản để cải thiện độ chính xác của mô hình và giảm thiểu hiện tượng ảo giác (hallucinations). • Thiết kế một pipeline văn bản cơ bản để nạp, chia nhỏ (chunking) và xử lý tài liệu. • Tìm hiểu các khái niệm LLMOps thiết yếu, bao gồm các chiến lược triển khai và giám sát hiệu suất. Khóa học bắt đầu với các định nghĩa cốt lõi và các khái niệm AI cơ bản trước khi chuyển sang thiết kế kiến trúc thực tế và các chiến lược triển khai. Bạn sẽ đọc qua các giải thích rõ ràng và phân tích các đoạn mã (code snippets) minh họa cách các hệ thống này được xây dựng trong thế giới thực. Khóa học nền tảng này được thiết kế hoàn toàn cho người mới bắt đầu—không yêu cầu kinh nghiệm về machine learning trước đó, chỉ cần hiểu biết cơ bản về các khái niệm phần mềm. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay và thực hiện bước đầu tiên vào thế giới kỹ thuật AI trong môi trường thực tế (production).