Finally a RAG course that's actually hands-on.
Ứng dụng LLM cho Dữ liệu: Xây dựng Trợ lý Phân tích RAG
Học cách xây dựng các trợ lý Retrieval-Augmented Generation (RAG) tùy chỉnh tương tác với bộ dữ liệu của riêng bạn để trích xuất những hiểu biết sâu sắc mạnh mẽ dựa trên AI.
-
💬
Giảng viên AI
Hỏi về bất kỳ bài học nào và nhận câu trả lời rõ ràng ngay lập tức, mọi lúc. -
🕐
Bắt đầu bất cứ lúc nào
Không lịch trình hay hạn chót — học theo nhịp của bạn, bất cứ khi nào. -
🌐
Bằng tiếng Việt
Bài học, bài tập và chứng chỉ — tất cả hoàn toàn bằng ngôn ngữ của bạn.
Về khóa học này
Khi các bộ dữ liệu ngày càng trở nên phức tạp, khả năng truy vấn và phân tích thông tin bằng ngôn ngữ tự nhiên đang trở thành một kỹ năng thiết yếu. Việc thêm một lớp AI vào quy trình làm việc dữ liệu của bạn cho phép bạn khám phá những hiểu biết sâu sắc nhanh hơn và trực quan hơn. Trong khóa học viết cơ bản này, bạn sẽ học cách thiết kế và xây dựng một trợ lý phân tích Retrieval-Augmented Generation (RAG). Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các thuật ngữ AI cơ bản sang việc áp dụng thực tế các Large Language Models (LLMs) vào bộ dữ liệu của riêng mình, biến thông tin thô thành trí tuệ đàm thoại.
Những gì bạn sẽ học:
- Hiểu các khái niệm LLM cơ bản, thuật ngữ chính và cách chúng áp dụng vào phân tích dữ liệu.
- Xây dựng kiến trúc Retrieval-Augmented Generation (RAG) nền tảng để truy vấn các bộ dữ liệu tùy chỉnh.
- Triển khai các vector databases hiện đại để lưu trữ và truy xuất hiệu quả các data embeddings.
- Áp dụng các nguyên tắc cơ bản của prompt engineering để hướng dẫn trợ lý AI của bạn đưa ra các câu trả lời chính xác và phù hợp.
- Tích hợp các công cụ dataframe hiện đại để chuẩn bị và cấu trúc dữ liệu của bạn cho việc tiêu thụ bởi AI.
- Thực hành viết các code snippets kết nối data pipeline của bạn với một lớp AI một cách an toàn.
Khóa học bắt đầu với việc phân tích rõ ràng các thuật ngữ AI và các nguyên tắc cơ bản của RAG trước khi hướng dẫn bạn qua các bài tập thực hành bằng văn bản. Bạn sẽ đọc qua các giải thích văn bản từng bước và các khối code để xây dựng một data pipeline đáng tin cậy, dựa trên AI. Được thiết kế cho người mới bắt đầu và những người đam mê dữ liệu, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm về machine learning trước đó. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để mang sức mạnh của AI vào các quy trình phân tích của bạn.
Bạn sẽ nhận được
-
📜
Chứng chỉ hoàn thành
Thêm vào hồ sơ LinkedIn -
💬
Gia sư AI cá nhân
Bí ở một bài học? Hỏi gia sư tích hợp của bạn bất cứ điều gì, bất cứ lúc nào. -
♾️
Truy cập trọn đời
Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn -
📱
Điện thoại hoặc máy tính
Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị -
💸
Hoàn tiền 14 ngày
Không cần lý do -
⚡
Ngắn gọn, đi vào trọng tâm
2 giờ 30 phút nội dung thực hành
Đánh giá (20)
Cara membina RAG dan menyambungkan data sendiri dijelaskan dengan baik, cuma berharap bahagian vektor diperdalam lagi.
Долго откладывала изучение RAG, потому что в интернете все объясняют это слишком абстрактно, а тут наконец показали на практике. Курс проводит через весь пайплайн: чанкинг документов, эмбеддинги, векторный поиск и связку с языковой моделью для генерации ответов. Особенно полезной оказалась часть про то, как подключить ассистента к реальным аналитическим данным, а не к игрушечному примеру. Единственное, чего немного не хватило — более глубокого разбора, как оценивать качество ответов ассистента на больших объёмах данных. В остальном курс дал именно то практическое понимание, которого мне не хватало после чтения статей.
Finalmente un corso che spiega RAG facendoti costruire davvero un assistente, non solo leggendo teoria su embedding e vector database. La parte in cui si collega il retriever a dati analitici reali è quella che mi ha aiutato di più a capire l'utilità pratica di tutto questo. Ho finito il corso con un progetto che uso ancora per esplorare i miei dataset.
Este curso me abrió los ojos sobre cómo funciona realmente un sistema RAG, más allá de la teoría que había leído por ahí. Construir el asistente paso a paso, desde la parte de recuperación hasta la generación de respuestas, hizo que todo tuviera sentido de una vez. Ahora entiendo por qué mis primeros intentos con embeddings fallaban tanto.
내 데이터셋에 직접 질문하는 RAG 어시스턴트를 처음부터 끝까지 만들어봐서 정말 유익했어요.
Practical RAG build, wish deployment got more coverage.
Świetny kurs, który krok po kroku pokazuje jak zbudować asystenta RAG podłączonego do prawdziwych danych, a nie tylko przykładowego zbioru.
Me encantó que el curso no se quede solo en la teoría de RAG, sino que te haga construir un asistente que realmente consulta datos reales. La parte de indexación de documentos y recuperación de contexto está explicada con mucha claridad, incluso para alguien que apenas empezaba con LLMs. Salí del curso con un proyecto funcional que puedo seguir ampliando.
Endlich RAG praktisch statt nur Theorie.
Curso excelente para quem quer sair da teoria sobre RAG e realmente construir um assistente que consulta dados de verdade.
Solid RAG walkthrough, though the vector search part felt rushed.
Building the retrieval and generation pieces together instead of separately is what finally made RAG make sense to me.
This is the first course that made retrieval-augmented generation feel like something I could actually build rather than just read about. Walking through chunking, embeddings, and hooking the retriever up to a real dataset made every piece of the pipeline click. By the end I had an assistant that could answer questions grounded in my own data instead of hallucinating.
شرح ممتاز وعملي لبناء تطبيق RAG.
RAG पाइपलाइन को शुरू से आखिर तक बनाना सिखाने वाला यह कोर्स सच में बहुत प्रैक्टिकल है।
Khóa học RAG thực hành rất dễ hiểu.
ก่อนหน้านี้เคยอ่านบทความเรื่อง RAG มาหลายที่แล้วแต่ก็ยังงงๆ ว่ามันทำงานจริงยังไง พอมาเรียนคอร์สนี้ที่ให้ลงมือสร้าง assistant ตั้งแต่ขั้นตอนแบ่งเอกสารเป็น chunk ไปจนถึงทำ embedding และเชื่อมกับโมเดลภาษา ทุกอย่างก็เริ่มเข้าใจมากขึ้นทันที ชอบมากตรงที่ตัวอย่างเป็นการเชื่อมกับข้อมูลวิเคราะห์จริงๆ ไม่ใช่แค่ข้อมูลตัวอย่างทั่วไป ทำให้เห็นภาพว่าจะเอาไปใช้กับงานตัวเองยังไง จังหวะการสอนก็กำลังดี ไม่เร็วจนตามไม่ทันและไม่ช้าจนน่าเบื่อ พอเรียนจบมีผู้ช่วยที่ตอบคำถามจากข้อมูลของตัวเองได้จริงๆ ไม่ใช่แค่โค้ดตัวอย่างที่รันแล้วจบไป รู้สึกว่าคุ้มค่าเวลามากสำหรับใครที่อยากเข้าใจ RAG แบบลงมือทำจริง
Watching the retrieval pipeline get built piece by piece finally made RAG click for me instead of just being a buzzword.
Muy buena introducción práctica a RAG, aunque me hubiera gustado ver más sobre cómo evaluar la calidad de las respuestas del asistente.
Học viên cũng học
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
Generative AI dành cho nghệ sĩ xăm hình: Thiết kế và Vị trí đặt hình xăm
Chứng chỉ
Thực hành
₼26.00
→
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
AI Voice Cloning: Xây dựng Giọng nói Kỹ thuật số Cá nhân của Bạn
Chứng chỉ
Thực hành
₼26.00
→
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
AI cho Giáo viên ESL: Bài giảng, Văn bản và Bài kiểm tra
Chứng chỉ
Thực hành
₼26.00
→
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
Nền tảng của LLMOps: Triển khai, Phiên bản hóa và Giám sát LLMs
Chứng chỉ
Thực hành
₼26.00
→
Câu hỏi thường gặp
Tôi cần gì để học khóa này? +
Chỉ cần điện thoại hoặc máy tính có kết nối internet. Không cần cài đặt hay thiết bị đặc biệt.
Tôi thanh toán bằng cách nào? +
Bằng thẻ qua Stripe. Chúng tôi không lưu thông tin thẻ — Stripe xử lý an toàn.
Tôi có thể được hoàn tiền không? +
Có — hoàn tiền đầy đủ trong 14 ngày, không cần lý do.
Tôi sẽ có quyền truy cập trong bao lâu? +
Mãi mãi. Sau khi mua, khóa học là của bạn để xem lại bất cứ lúc nào.
Tôi có nhận được chứng chỉ không? +
Có. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn.
Dành cho người học trong
Công nghệ
Thiết kế
Tài chính
Marketing
Y tế
Giáo dục
Khách sạn-Dịch vụ
Sản xuất