Cơ bản về LlamaIndex: Xây dựng AI Agents và ứng dụng RAG

Khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trở thành trung tâm của phần mềm hiện đại, khả năng kết nối chúng với dữ liệu riêng tư là một kỹ năng rất được săn đón. LlamaIndex cung cấp một framework mạnh mẽ để thu hẹp khoảng cách giữa các tài liệu thô và các ứng dụng AI thông minh. Khóa học này hướng dẫn bạn quy trình xây dựng các AI agents thông minh và triển khai các hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG). Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm nền tảng về lập chỉ mục tài liệu và vector embeddings, sau đó tiến tới thiết kế các agent tự hành có khả năng truy vấn các tập dữ liệu phức tạp để cung cấp các phản hồi chính xác, phù hợp với ngữ cảnh. Những gì bạn sẽ học: - Hiểu các khái niệm cốt lõi của LlamaIndex, LLMs và lập chỉ mục tài liệu. - Xây dựng các pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) nền tảng để truy vấn dữ liệu của riêng bạn. - Tích hợp các cơ sở dữ liệu vector hiện đại để tìm kiếm và truy xuất ngữ nghĩa hiệu quả. - Thiết kế các AI agents thông minh có khả năng suy luận đa bước và sử dụng công cụ. - Áp dụng các kỹ thuật prompt engineering cơ bản để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của agent. - Thực hành cấu trúc và chia nhỏ (chunking) các tài liệu phức tạp để AI tiêu thụ tối ưu. Chương trình học diễn ra một cách logic từ các thuật ngữ thiết yếu và nạp dữ liệu cơ bản đến các quy trình agentic nâng cao. Thông qua các giải thích bằng văn bản và các đoạn mã thực tế, bạn sẽ dần dần xây dựng các kỹ năng cần thiết để phát triển các ứng dụng AI mạnh mẽ từ con số không. Khóa học này được thiết kế hoàn toàn cho người mới bắt đầu và các nhà phát triển đầy tham vọng; không yêu cầu kinh nghiệm về machine learning trước đó. Đăng ký ngay hôm nay để bắt đầu xây dựng các AI agents dựa trên dữ liệu của riêng bạn với LlamaIndex.