14 noi dung (5 bai viet, 9 series)
Kiến trúc hệ thốngAI y khoa cần data sạch, có cấu trúc và quản lý consent. Bài viết hướng dẫn pipeline từ FHIR Bulk Export sang lakehouse, embedding clinical notes vào vector DB, RAG cho LLM y khoa, tích hợp output qua CDS Hooks — kèm pattern privacy/audit.
Duy Tran17 phút
AIRAG không chỉ là lấy top-k rồi hỏi model. Cần citation đúng, no-answer behavior, context precision/recall, groundedness rubric và feedback loop từ production.
Duy Tran12 phút
AIRAG tốt bắt đầu từ dữ liệu tốt: ingestion sạch, chunking đúng cấu trúc, metadata đủ giàu, vector search có filter và hybrid retrieval khi keyword vẫn quan trọng.
Duy Tran12 phút
AIAI Engineer không cần train foundation model từ đầu, nhưng phải hiểu token, context window, embeddings, RAG, fine-tuning và trade-off giữa chúng.
Duy Tran12 phút
BackendHướng dẫn chi tiết xây dựng AI Agent Platform hoàn chỉnh với xClaw — monorepo TypeScript hỗ trợ Multi-LLM, RAG Pipeline, Workflow Engine, 13 Domain Packs, Multi-tenant RBAC, MCP Protocol và 8 Chat Channels. Từ kiến trúc Dual-Database đến deploy Docker production.
Duy Tran45 phút
Khóa học toàn diện về AI Agent Engineering — từ nền tảng Python & ML, NLP & LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, Phi), RAG với Vector DB (FAISS, Milvus, Pinecone), đến xây dựng AI Agent system với LangChain, LlamaIndex, CrewAI, LangGraph. Thực hành Fine-tuning, Prompt Engineering, Tool Calling, Multi-Agent. Triển khai production với FastAPI, Docker, Microservices, MLOps, CI/CD trên AWS/Azure/GCP. Đáp ứng đầy đủ yêu cầu tuyển dụng AI/ML Engineer tại các công ty công nghệ hàng đầu.
Lộ trình ôn tập toàn diện cho các khóa NVIDIA DLI Generative AI — từ Diffusion Models, RAG Agents, Agentic AI đến LLM Evaluation & Fine-tuning. 10 bài học chuyên sâu có hands-on code, bài thi thử dạng coding assessment, và câu hỏi mẫu sát đề thi thật.
Series thực chiến xây dựng local AI stack với Gemma 4 trên Apple Silicon theo chuẩn engineering. Từ setup Ollama, API integration, RAG pipeline, hybrid retrieval, đến observability và hardening cho môi trường nội bộ.
Series chuyên sâu về kiến trúc hệ thống Enterprise AI Chatbot Platform: multi-model gateway, RAG pipeline, agentic architecture (multi-agent orchestration, tool calling, planning & reflection), conversation memory, streaming & voice, guardrails & safety, multi-channel deployment, multi-tenant architecture, analytics & observability, evaluation & optimization, GPU infrastructure & model serving. Xây dựng chatbot platform cấp enterprise từ A-Z, sẵn sàng cho production.
Series thực chiến xây dựng AI Agent Platform hoàn chỉnh bằng TypeScript — từ thiết kế monorepo, LLM Router, Tool Registry, RAG Pipeline, Workflow Engine, Multi-tenant RBAC đến deploy Docker production. Học qua mã nguồn thực tế của xClaw — open-source platform đang chạy production.
Khóa học chuyên sâu về Retrieval-Augmented Generation (RAG) — kỹ thuật kết nối LLM với dữ liệu riêng của bạn. Từ basic RAG đến Graph RAG, Agentic RAG, Multimodal RAG. Hands-on với ChromaDB, Qdrant, LangChain, LlamaIndex. Deploy "Chat with Documents" lên production.
Khóa học toàn diện về Fine-tuning Large Language Models — từ khi nào cần fine-tune, chuẩn bị dữ liệu, fine-tune trên Google Gemini/Vertex AI, OpenAI, và open-source (LoRA/QLoRA). So sánh Fine-tuning vs RAG, phương pháp đánh giá model, và triển khai production. Tính toán chi phí thực tế.
Khóa học thực chiến xây dựng AI Agents — từ chatbot đơn giản đến hệ thống Multi-Agent phức tạp. Thành thạo Function Calling, Tool Use, RAG, MCP, LangGraph, CrewAI và triển khai Agent lên production. Mỗi bài đều code hands-on với Python.
Khóa học toàn diện về Trí tuệ Nhân tạo và Large Language Models — từ nền tảng Neural Networks, kiến trúc Transformer, đến Fine-tuning, RAG, AI Agents và triển khai production. Học qua thực hành với Python, PyTorch và các LLM APIs.