Lớp học ứng dụng AI cho lập trình viên 03 - AI for devs 03

Đường dẫn: <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://arxiv.org/pdf/2210.03629">https://arxiv.org/pdf/2210.03629</a>

Nghiên cứu ReAct - Flow của Agents

Slide

- Thực hành lập trình Function Calling và Tools với Gemini 2.0. <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://colab.research.google.com/drive/17ZNwxDwhXt9SZfdQtuQ1DzTLIFzt2oFL?usp=sharing">Notebook chi tiết.</a>- Pandas Agents - Truy xuất dữ liệu bảng sử dụng Agents. <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://colab.research.google.com/drive/1yvv0VQnRU_LKezs00aL1vBDjkyoYRuvW?usp=sharing">Notebook chi tiết</a>.- Agents tìm kiếm thông tin&nbsp;+ tính toán số học. <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://colab.research.google.com/drive/1s1o9bQxbX4h0UA6AA-p71wSNpvPATr-t?usp=sharing">Notebook chi tiết</a>

Thực hành

Nội dung

<ul><li>Agents là gì?</li><li>LLM Agents</li><li>Đọc nghiên cứu ReAct</li><li>Kỹ thuật Prompt Engineering</li><li>Đào tạo LLMs để trở thành Agents</li></ul>

Agents và các bài toán liên quan

Sử dụng thành thục các API của ChatGPT<ul><li>GPT 3.5 Turbo</li><li>GPT-4 and GPT-4 Turbo</li><li>GPT-4o</li></ul>Sử dụng thành thục các API AI của Google<ul><li>API Gemini</li></ul>API các mô hình Open Source<ul><li>API LLAMA thông qua Together AI</li></ul>

Sử dụng API liên quan tới văn bản

<ul><li>Công cụ Gradio/StreamLit</li><li>Lập trình giao diện mẫu bằng ReactJS/NextJS</li><li>Kết nối giao diện với API</li><li>Streaming Data từ API lên giao diện</li><li>Các giao diện mẫu<ul><li>Giao diện Chatbot</li><li>Giao diện sinh ảnh</li></ul></li></ul>

Lập trình giao diện 

Mọi thứ về lớp học

<ul><li>Giới thiệu kỹ thuật Prompt Engineering</li><li>Setup client giao tiếp với Backend</li></ul>

Kỹ thuật Prompt Engineering

API<ul><li>DALL E</li><li>Midjourney</li><li>Stability AI<ul><li>Ứng dụng Edit đối tượng trong ảnh</li><li>Ứng dụng chuyển phác thảo thành ảnh</li><li>Ứng dụng Sinh ảnh</li></ul></li></ul>

Sử dụng API liên quan tới hình ảnh

<ul><li>Hướng dẫn sử dụng Colab + Ngrok để tạo Endpoint cho API</li><li>Cách sử dụng mô hình có sẵn trên HuggingFace: Mô hình Gemma 2 + LLAMA 3</li><li>Training model đơn giản phân loại với Pytorch</li><li>Đóng gói mô hình phân loại với Docker</li></ul>

Tùy biến mô hình và deploy riêng

<ul><li>Docker là gì?</li><li>Phân biệt image và container</li><li>Cài đặt Docker</li><li>Xây dựng Docker Image và chạy docker Container</li><li>Docker container</li></ul>

Docker + Cloud

Deploy riêng mô hình với Docker + Cloud

<ul><li>Generating Synthetic Dataset cho RAG</li><li>Semantic Router</li><li>Reflection</li><li>Graph trong RAG</li><li>Đọc paper GraphRAG</li><li>Xây dựng Graph bằng Neo4J và thiết kế RAG dựa trên Graph này</li></ul>

RAG và xây dựng hệ thống Chatbot hiện đại

<ul><li>Xây dựng đồ thị tri thức Knowledge graph từ văn bản</li><li>Thực hành RAG sử dụng Cypher Query trên Neo4j</li><li>Xây dựng Embeddings sử dụng Graph Convolution Network</li><li>Các trending về RAG trên đồ thị</li></ul>

Rag trên đồ thị - Graph RAG

<ul><li>Hướng dẫn Crawl dữ liệu từ trang Web bất kỳ</li><li>Hướng dẫn sử dụng MongoDB</li></ul>

[Bổ trợ thêm] MongoDB + Crawl dữ liệu

<ul><li>Thực hành Langchain</li><li>Xây dựng hệ thống RAG hoàn toàn Open Source</li><li>Các công cụ xây dựng:<ul><li>Ollama để chạy mô hình</li><li>Langchain để xây quy trình truy xuất thông tin</li></ul></li></ul>

Thực hành Langchain

<ul><li>Tự đào tạo mô hình GPT</li><li>Tự đào tạo mô hình LLAMA</li><li>Cách đào tạo phân tán</li></ul>

Thực hành đào tạo mô hình riêng của bạn

<ul><li>API Tech to Speech</li><li>API Speech to Text</li><li>API video</li></ul>

Agents và các bài toán liên quan

1. Nội dung

1.1. Nghiên cứu ReAct - Flow của Agents

1.2. Slide

1.3. Thực hành