Mô tả
2025 Agentic RAG with LangChain and LangGraph – Ollama: Làm chủ RAG Thế Hệ Mới với LangChain, LangGraph và Ollama
Lưu ý: Các khóa Udemy bảo hành lưu trữ 1 tháng. Nên tải về lưu trữ cá nhân.
ĐÂY LÀ PHẦN VIẾT ĐỂ TĂNG SEO. KHÔNG ĐỌC PHẦN NÀY. TRUY CẬP LINK ĐỂ BIẾT THÔNG TIN KHÓA
Trong năm 2025, xu hướng triển khai hệ thống AI không chỉ dừng lại ở việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT, Claude hay Mistral. Thay vào đó, các kỹ sư và nhà phát triển đang tập trung vào việc xây dựng các hệ thống thông minh hơn, linh hoạt hơn, có khả năng tự cải thiện và hành động như con người – đó chính là Agentic RAG.
Khóa học 2025 Agentic RAG with LangChain and LangGraph – Ollama sẽ giúp bạn hiểu và làm chủ toàn bộ quy trình xây dựng hệ thống RAG thông minh thế hệ mới, sử dụng các công cụ tối tân như LangChain, LangGraph và Ollama.
Vì sao bạn nên học khóa 2025 Agentic RAG with LangChain and LangGraph – Ollama?
Nếu bạn đang làm việc hoặc muốn làm việc trong các lĩnh vực AI ứng dụng, NLP, xây dựng chatbot, hệ thống tư vấn thông minh hay trợ lý ảo, thì RAG (Retrieval-Augmented Generation) là kỹ thuật không thể thiếu. Nhưng không chỉ có vậy, Agentic RAG mới là bước tiến vượt trội – cho phép hệ thống AI:
-
Tìm kiếm và chọn lọc thông tin từ nhiều nguồn
-
Ra quyết định dựa trên thông tin thực tế
-
Tự cải thiện hiệu suất thông qua phản hồi và điều chỉnh
-
Tương tác với nhiều công cụ và API thông minh
Trong khóa học 2025 Agentic RAG with LangChain and LangGraph – Ollama, bạn sẽ học từ A đến Z: từ việc hiểu khái niệm, vận dụng các thư viện hiện đại, xây dựng hệ thống agent, cho đến việc triển khai thật sự trên nền tảng cloud như AWS.
Thông tin tổng quan khóa học
-
Tổng số phần học: 9 phần
-
Tổng số bài giảng: 68 bài
-
Tổng thời lượng: 7 giờ 21 phút
-
Trình độ phù hợp: Trung cấp đến nâng cao
-
Công nghệ sử dụng: LangChain, LangGraph, Ollama, Streamlit, AWS EC2
Nội dung khóa học chi tiết
🧠 Phần 1: Hiểu bản chất RAG – Retrieval-Augmented Generation
-
RAG là gì và vì sao nó vượt trội hơn so với LLM truyền thống?
-
Cơ chế hoạt động: truy xuất – kết hợp – tạo nội dung
-
Lợi ích và các ứng dụng thực tế: trợ lý pháp lý, công cụ nghiên cứu, chăm sóc khách hàng…
👉 Sau phần này, bạn hiểu rõ mô hình hoạt động của RAG, biết nó giải quyết điểm yếu nào của LLM.
🔧 Phần 2: Làm quen với LangChain và LangGraph
-
Giới thiệu LangChain – framework mạnh mẽ để xây dựng ứng dụng AI có logic
-
Hiểu LangGraph – công cụ tạo flow xử lý logic bằng đồ thị tác vụ (state machine)
-
Cài đặt và cấu hình môi trường làm việc
👉 Bạn sẽ nắm trong tay bộ công cụ hiện đại nhất để xây dựng AI workflow theo mô hình agent.
🤖 Phần 3: Tạo hệ thống Agentic RAG đầu tiên
-
Thiết kế hệ thống tác tử (Agent) có thể gọi API, truy vấn dữ liệu, tạo nội dung
-
Hiểu cách các tác tử phối hợp với retriever và generator
-
Tạo hệ thống truy xuất động (dynamic retriever) và có khả năng phản hồi thông minh
👉 Sau phần này, bạn sẽ xây dựng được một hệ thống RAG đầu tiên, có agent điều phối thông minh.
🧩 Phần 4: Tích hợp công cụ – Cho AI khả năng hành động
-
Tích hợp API tìm kiếm (Google, Bing), cơ sở dữ liệu nội bộ
-
Tích hợp công cụ truy vấn SQL, gửi email, phân tích dữ liệu
-
Cấu trúc agent biết “tự chọn công cụ” phù hợp với mục tiêu
👉 Đây là bước giúp AI của bạn không chỉ “biết nói” mà còn “biết làm”.
🔄 Phần 5: Tạo hệ thống adaptive và self-correcting
-
Thiết kế vòng phản hồi giúp agent tự điều chỉnh theo kết quả đầu ra
-
Ghi nhớ lịch sử tương tác và học từ phản hồi người dùng
-
Tăng độ chính xác qua các lần lặp
👉 Hệ thống AI bạn xây sẽ ngày càng tốt hơn qua thời gian mà không cần viết lại code nhiều.
🧠 Phần 6: Dùng Ollama để chạy mô hình LLM tại máy (offline)
-
Giới thiệu Ollama – công cụ chạy LLM nhẹ tại máy tính cá nhân
-
Cấu hình Ollama với LangChain & LangGraph
-
Chạy RAG cục bộ mà không phụ thuộc OpenAI
👉 Giải pháp riêng tư – tiết kiệm chi phí – phù hợp doanh nghiệp nhỏ hoặc nghiên cứu cá nhân.
☁️ Phần 7: Triển khai hệ thống lên AWS, Streamlit
-
Dùng Streamlit để tạo UI tương tác
-
Triển khai hệ thống RAG lên AWS EC2
-
Cấu hình bảo mật, API key, tách frontend/backend
👉 Bạn sẽ biết cách đưa sản phẩm AI của mình ra thế giới thật – không chỉ chạy trong notebook.
📊 Phần 8: Theo dõi – logging – đánh giá hiệu suất
-
Ghi log chi tiết cho từng bước tác tử xử lý
-
Phân tích hiệu suất tìm kiếm – tạo nội dung
-
Điều chỉnh để tối ưu cost và thời gian xử lý
🚀 Phần 9: Mini Project – Xây dựng trợ lý AI RAG hoàn chỉnh
-
Dự án cuối khóa: Trợ lý nghiên cứu tài liệu hoặc chatbot nội bộ doanh nghiệp
-
Tự do tùy chỉnh: thêm công cụ, thay đổi model, bổ sung khả năng nhận biết ngữ cảnh
👉 Đây là sản phẩm thực tế bạn có thể đưa vào portfolio hoặc demo cho công ty.
Sau khóa học, bạn sẽ có:
✅ Hiểu biết vững chắc về Agentic RAG và ứng dụng thực tế
✅ Khả năng xây dựng hệ thống AI phức tạp có thể tự điều phối hành động
✅ Kỹ năng sử dụng thành thạo LangChain, LangGraph và Ollama
✅ Biết cách triển khai, bảo mật và vận hành AI production-ready
✅ Một dự án AI thực tế có thể áp dụng hoặc trình diễn cho nhà tuyển dụng
Khóa học 2025 Agentic RAG with LangChain and LangGraph – Ollama dành cho ai?
🎯 Nhà phát triển AI, kỹ sư phần mềm muốn học công nghệ RAG hiện đại
🎯 Nhà sáng tạo nội dung AI, startup, nghiên cứu viên
🎯 Người làm sản phẩm (product manager) cần hiểu cách triển khai AI hiệu quả
🎯 Lập trình viên Python có nền tảng NLP, muốn nâng cấp tư duy xây dựng hệ thống AI thông minh
Đừng chỉ sử dụng LLM – Hãy xây dựng hệ thống AI tự chủ, hiệu quả và sẵn sàng đưa vào sản phẩm
2025 Agentic RAG with LangChain and LangGraph – Ollama là khóa học dẫn đầu xu hướng, giúp bạn nắm bắt và ứng dụng các phương pháp triển khai AI tối tân nhất hiện nay.
👉 Học để không chỉ theo kịp, mà vượt lên trong kỷ nguyên AI hành động, thông minh và tự cải tiến.
👉 Facebook: https://www.facebook.com/khoahochatde/
📞 Website: Cửa hàng – Khóa học Hạt dẻ
Đánh giá
Chưa có đánh giá nào.