Cơ bản về Agentic RAG: Xây dựng AI Agents với LangGraph

Khi trí tuệ nhân tạo phát triển, các mô hình truy xuất tiêu chuẩn không còn đủ nữa. Các ứng dụng hiện đại yêu cầu agentic workflows—các hệ thống có thể đánh giá, định tuyến và tự sửa lỗi các câu trả lời của chính chúng để đạt được độ chính xác tối đa. Khóa học này cung cấp một phần giới thiệu rõ ràng, dựa trên văn bản về việc xây dựng các hệ thống Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm cơ bản về các mô hình ngôn ngữ và cơ sở dữ liệu vector trước khi chuyển sang kiến trúc của các agents tự sửa lỗi. Bằng cách đọc qua các giải thích thực tế và các đoạn mã, bạn sẽ hiểu cách điều phối các AI workflows phức tạp bằng cách sử dụng LangGraph. Những gì bạn sẽ học: - Hiểu các khái niệm nền tảng về RAG, cơ sở dữ liệu vector và prompt engineering. - Tìm hiểu cách agentic workflows khác biệt với quá trình tạo AI tuyến tính tiêu chuẩn. - Xây dựng các vòng lặp truy xuất tự sửa lỗi để đánh giá và tinh chỉnh các kết quả đầu ra của chính chúng. - Áp dụng LangGraph để điều phối các quy trình AI đa bước, có trạng thái (stateful). - Thực hành thiết kế các luồng logic để truy xuất tài liệu, chấm điểm và tạo nội dung. Tài liệu được cấu trúc để xây dựng kiến thức của bạn từng bước một. Chúng tôi bắt đầu với các thuật ngữ AI cốt lõi và các mẫu truy xuất cơ bản, dần dần giới thiệu quản lý trạng thái và các vòng lặp tự phản hồi (self-reflection loops). Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu và các nhà phát triển mới làm quen với AI agents—không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với LangGraph hoặc machine learning nâng cao. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để mở khóa cấp độ tiếp theo của phát triển ứng dụng thông minh.