Danh sách chủ đề

Cách chạy các Demo
Sử dụng API liên quan tới văn bản
Kỹ thuật Prompt Engineering
Sử dụng API liên quan tới hình ảnh
Docker + Cloud
Sử dụng mô hình có sẵn
Deploy riêng mô hình với Docker + Cloud
RAG và xây dựng hệ thống Chatbot hiện đại
[Bổ trợ thêm] MongoDB + Crawl dữ liệu
Thực hành Langchain + LLAMA Index + Học sâu về Chunking
Lập trình giao diện
Sử dụng API liên quan tới âm thanh + Video
Thực hành đào tạo mô hình riêng của bạn
Dự án - 2 tuần

RAG và xây dựng hệ thống Chatbot hiện đại

  • Generating Synthetic Dataset cho RAG

  • Semantinc Router

  • Reflection

  • Graph trong RAG

  • Đọc paper GraphRAG

  • Xây dựng Graph bằng Neo4J và thiết kế RAG dựa trên Graph này

1. RAG là gì

1.1. Slide RAG System

1.2. Các thành phần chính của một hệ thống RAG

RankGPT: https://github.com/sunnweiwei/RankGPT

Chunking Optimization: https://medium.com/@thallyscostalat/chunking-strategies-optimization-for-retrieval-augmented-generation-rag-in-the-context-of-e47cc949931d

Đường đẫn dự án: https://github.com/bangoc123/retrieval-backend-with-rag

1.3. Thực hành

Notebook để tạo Vector Search:

https://drive.google.com/file/d/1qXtRfG4ReKoedOBLiwKgsc1AzNAVL3iO/view?usp=sharing

Notebook chạy RAG:

https://drive.google.com/file/d/13cNAsnkZhI7hZF-omj5iPfIM6fxhmkqys/view?usp=sharing

Chunking nâng cao:

https://colab.research.google.com/drive/1J5ALtDf0_RrswRz2fktjFVeFxe2jbXuJ?usp=sharing

Đánh giá Chunking:

https://research.trychroma.com/evaluating-chunking

2. Video

2.1. [Zoom AI-for-devs-02] Video

Bài học