Ultimate RAG Bootcamp Using Langchain,LangGraph & Langsmith

Build powerful RAG pipelines: Traditional, Advanced, Multimodal & Agentic AI with LangChain,LangGraph and Langsmith

4.7(1.001 đánh giá)

9.454 học viên

Cập nhật 07/12/2025

Giảng viên: KRISHAI Technologies Private Limited, Krish Naik

Ultimate RAG Bootcamp Using Langchain,LangGraph & Langsmith

Khóa học Ultimate RAG Bootcamp – Nâng tầm kỹ năng AI với Retrieval‑Augmented Generation

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên thông minh, khóa học Ultimate RAG Bootcamp mang đến một lộ trình toàn diện giúp bạn làm chủ công nghệ Retrieval‑Augmented Generation (RAG). Dù bạn là người mới bắt đầu hay đã có kinh nghiệm, chương trình này được thiết kế chi tiết để học Ultimate RAG Bootcamp online một cách dễ hiểu, thực tiễn và có thể áp dụng ngay vào các dự án thực tế. Bằng việc kết hợp các công cụ mạnh mẽ như LangChain, LangGraph và LangSmith, bạn sẽ có khả năng xây dựng các hệ thống AI có khả năng truy xuất và sinh nội dung một cách tự động, nâng cao hiệu suất và độ chính xác. Hãy khám phá lý do tại sao khóa học Ultimate RAG Bootcamp miễn phí tài liệu tham khảo và nội dung chi tiết lại được giới chuyên môn đánh giá cao.

Tại sao bạn nên chọn khóa học này?

RAG không chỉ là một xu hướng công nghệ, mà còn là nền tảng cho các ứng dụng AI có khả năng hiểu ngữ cảnh và trả lời một cách sắc bén. Khi tham gia Ultimate RAG Bootcamp cho người mới bắt đầu, bạn sẽ được đào tạo bởi các chuyên gia đã từng thực hiện các dự án RAG quy mô doanh nghiệp, nên độ uy tín và chất lượng nội dung đảm bảo chuẩn EEAT (Kinh nghiệm, Chuyên môn, Uy tín, Độ tin cậy). Ngoài ra, khóa học được cập nhật liên tục với các phiên bản mới của LangChain và các phương pháp tối ưu hoá retrieval hiện đại, giúp bạn luôn đứng đầu trong cuộc đua công nghệ. Bạn sẽ không chỉ học lý thuyết mà còn thực hành qua các bài lab thực tế, từ việc xây dựng một chatbot kiến thức trong lĩnh vực cụ thể đến việc triển khai hệ thống multi‑agent tự động trên đám mây.

Nội dung chương trình học

1. Cơ sở RAG

Giới thiệu tổng quan về RAG và tại sao nó quan trọng trong AI hiện đại.
Kiến trúc RAG truyền thống: quy trình thu thập dữ liệu, tiền xử lý, embedding và truy xuất.
Lựa chọn và tối ưu cơ sở dữ liệu vector (FAISS, Pinecone, Weaviate).
Xây dựng pipeline truy xuất‑sinh nội dung bằng LangChain.

2. Kỹ thuật RAG nâng cao

Chiến lược chunking chính xác để cải thiện tốc độ và độ chính xác retrieval.
Hybrid search: kết hợp tìm kiếm vector và từ khóa để tối đa hoá kết quả.
RAG đa phương tiện (multimodal): xử lý văn bản, hình ảnh và dữ liệu phi cấu trúc.
Bộ nhớ dài hạn (persistent memory) giúp AI duy trì ngữ cảnh qua các phiên làm việc.
Self‑RAG: tự động cải thiện chất lượng retrieval dựa trên phản hồi.
Adaptive & Corrective RAG: thiết kế pipeline động để giảm lỗi và tăng khả năng thích nghi.

3. Pipeline RAG agentic (Multi‑agent)

Kiến trúc multi‑agent sử dụng LangGraph, cho phép các agent làm việc cộng tác.
Thiết kế agent cho nhiệm vụ nghiên cứu, tóm tắt và đưa ra quyết định.
Triển khai RAG tự động (autonomous) với mức can thiệp con người tối thiểu.
Lập trình reasoning tập thể giữa các agent chuyên môn.

4. Đánh giá và tối ưu hoá với LangSmith

Theo dõi thí nghiệm RAG, ghi lại các phiên và thông số quan trọng.
Debug pipeline, phát hiện và khắc phục các nút nghẽn trong quá trình truy xuất.
Áp dụng các chỉ số đánh giá (precision, recall, latency) để nâng cao hiệu suất.

5. Dự án thực tế

Chatbot chuyên môn dựa trên kiến thức lĩnh vực cụ thể (y tế, tài chính, pháp luật).
Trợ lý nghiên cứu đa‑agent, tự động tạo báo cáo tổng hợp từ nhiều nguồn.
AI assistant đa phương tiện: kết hợp truy xuất văn bản và hình ảnh.
Triển khai và vận hành ứng dụng RAG trên cloud (AWS, GCP, Azure).

Đối tượng phù hợp

Khóa học này được thiết kế cho nhiều nhóm người, bao gồm:

Nhà phát triển AI và kỹ sư machine learning muốn nắm vững công nghệ RAG.
Data scientist cần tích hợp retrieval systems vào workflows.
Lập trình viên xây dựng trợ lý ảo, chatbot hoặc công cụ nghiên cứu.
Nhà nghiên cứu khám phá các pipeline RAG nâng cao và multi‑agent.
Người đam mê AI và Ultimate RAG Bootcamp cho người mới bắt đầu muốn học thực tế mà không cần nền tảng sâu.

Bạn có thể tham khảo thêm các tài liệu và khóa học liên quan trong danh mục Development để mở rộng kiến thức.

Công cụ và framework sẽ làm chủ

LangChain – Xây dựng các pipeline RAG mô-đun, mở rộng linh hoạt.
LangGraph – Thiết kế workflow agentic phức tạp với khả năng nhớ và tương tác.
LangSmith – Giám sát, debug và tối ưu hoá toàn bộ quá trình RAG.
Cơ sở dữ liệu vector – FAISS, Pinecone, Weaviate,… giúp lưu trữ embedding và truy xuất nhanh.
Cloud Deployment – Triển khai ứng dụng AI lên các nền tảng cloud để phục vụ thực tiễn.

Hành trình học tập

Hiểu các nguyên tắc nền tảng của RAG.
Xây dựng các pipeline truy xuất‑sinh nội dung thực tế.
Tiến tới kiến trúc multi‑agent và RAG tự động.
Triển khai giải pháp lên môi trường production.
Tối ưu hiệu suất và chuẩn hoá quy trình qua LangSmith.

Trải nghiệm cá nhân khi tham gia khóa học

Tôi đã quyết định đăng ký Ultimate RAG Bootcamp vào cuối năm ngoái vì muốn nâng cao năng lực AI trong công ty. Ban đầu, tôi lo ngại về độ khó của các khái niệm—đặc biệt là các kiến trúc multi‑agent và hybrid search—nhưng nhờ phương pháp dạy học có tính step‑by‑step, các video giảng giải rõ ràng cùng bài thực hành thực tiễn, tôi nhanh chóng nắm bắt được các khái niệm cơ bản. Một điểm mạnh đáng chú ý của khóa học là việc cung cấp mã nguồn mẫu đầy đủ, cho phép tôi sửa đổi và thử nghiệm ngay trên môi trường local. Điều này giúp giảm thời gian “định hướng” và tăng thời gian “thực hành”. Ngược lại, tôi nhận thấy phần tài liệu phụ trợ trong một số mục có thể chi tiết hơn, ví dụ như cách tối ưu hoá bộ nhớ trong LangGraph chưa được khai thác sâu.

Về cấu trúc, khóa học được chia thành các module rõ ràng, mỗi module kết thúc bằng một dự án mini, tạo cảm giác “đầy đủ” mỗi khi hoàn thành. Đối với người mới bước vào lĩnh vực RAG, mình khuyên nên dành nhiều thời gian ở phần “Cơ sở RAG” để xây dựng nền tảng vững chắc, sau đó tiến dần sang “Kỹ thuật nâng cao” và “Pipeline agentic”. Khi gặp khó khăn, công cụ LangSmith thực sự hữu ích để theo dõi lỗi và so sánh các phiên chạy. Một mẹo nhỏ: lưu lại “prompt” và “parameter” quan trọng trong một file README, sẽ giúp bạn tái sử dụng nhanh trong các dự án sau.

Mẹo học hiệu quả cho người mới bắt đầu

Khởi động bằng việc đọc tài liệu giới thiệu về RAG trên blog Development để có cái nhìn tổng quan.
Thực hành ngay mỗi khi học một khái niệm mới; không để kiến thức “trôi lạt” qua thời gian.
Sử dụng LangSmith để ghi lại các thử nghiệm, giúp phát hiện lỗi sớm và tối ưu hoá pipeline.
Khi làm việc với vector database, luôn kiểm tra “embedding dimension” và “index type” để tránh giảm hiệu suất.
Tham gia cộng đồng người dùng LangChain và LangGraph trên Discord hoặc GitHub để nhận hỗ trợ và chia sẻ kinh nghiệm.

Kết luận

Nếu bạn đang tìm kiếm một chương trình đào tạo toàn diện, đủ chiều sâu và thực tiễn để học Ultimate RAG Bootcamp online, thì đây chính là lựa chọn tối ưu. Với nội dung từ cơ sở tới kiến trúc agentic, cùng công cụ LangSmith hỗ trợ đo lường, bạn sẽ sở hữu kỹ năng xây dựng hệ thống AI thông minh, có khả năng truy xuất và tạo nội dung tự động. Đừng bỏ lỡ cơ hội nâng cao năng lực AI của mình—đăng ký ngay hôm nay và bắt đầu hành trình trở thành chuyên gia RAG.

Bạn sẽ học được gì

Build traditional RAG pipelines for accurate and efficient information retrieval.
Implement advanced retrieval methods like hybrid search, multimodal RAG, and persistent memory.
Design multi-agent and autonomous RAG systems using LangGraph for collaborative AI reasoning.
Use LangSmith for tracking, debugging, and optimizing RAG workflows in real-world projects.
Integrate LangSmith for tracking, debugging, and optimizing RAG performance.
Use vector databases like FAISS, Pinecone, and Weaviate efficiently.
Build domain-specific knowledge chatbots with hybrid search.
Develop multimodal AI assistants that process both text and images.