Xây dựng AI Agent với LlamaIndex và RAG

Khi trí tuệ nhân tạo phát triển, các mô hình ngôn ngữ tĩnh không còn đủ nữa; các ứng dụng hiện đại yêu cầu AI có thể chủ động truy xuất dữ liệu tùy chỉnh và thực hiện các tác vụ đa bước. Khóa học này dạy bạn cách thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và các nguồn dữ liệu của riêng bạn bằng cách sử dụng LlamaIndex. Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm nền tảng về AI Agent và Retrieval-Augmented Generation (RAG), đi từng bước qua quy trình xây dựng các quy trình làm việc agentic mạnh mẽ, dựa trên dữ liệu. Những gì bạn sẽ học: Hiểu các thuật ngữ nền tảng của AI Agent, LLM và kiến trúc RAG. Cấu hình LlamaIndex để nạp, lập chỉ mục và truy vấn các nguồn dữ liệu tùy chỉnh của bạn. Xây dựng các pipeline RAG cơ bản để cải thiện độ chính xác và tính liên quan của các phản hồi AI. Thiết kế các quy trình làm việc agentic có thể chia nhỏ các truy vấn phức tạp và định tuyến các tác vụ một cách hiệu quả. Tích hợp các cơ sở dữ liệu vector hiện đại để lưu trữ và truy xuất dữ liệu hiệu quả. Áp dụng các kiến thức cơ bản về prompt engineering để hướng dẫn các agent của bạn hướng tới các kết quả đầu ra đáng tin cậy. Khóa học bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm cơ bản trước khi hướng dẫn bạn qua các bài tập viết để xây dựng các chỉ mục dữ liệu và vòng lặp agentic đầu tiên của mình. Bạn sẽ tiến triển từ các truy vấn tài liệu đơn giản đến việc thiết kế các AI Agent đa bước có khả năng suy luận trên các tập dữ liệu phức tạp. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các kỹ sư dữ liệu đầy triển vọng và các nhà phát triển chưa có kinh nghiệm về AI trước đó, những người muốn hiểu cơ chế của các quy trình làm việc agentic. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để mở khóa tiềm năng dữ liệu của bạn và xây dựng AI Agent thông minh đầu tiên của mình.