Agentic AI
RAG cho Agent: Retrieval, Chunking, Reranking
Khóa học thực chiến hướng dẫn bạn xây dựng pipeline RAG chuẩn cho AI agent: từ chunking, embedding, index, đến retrieval, reranking và đo lường recall@k. Phù hợp với developer, AI engineer và người xây dựng agent muốn agent trả lời chính xác dựa trên tài liệu thật thay vì bịa.
8bài học
1bài kiểm tra
~1hthời lượng
1đang học
Miễn phí, không cần thẻ. Tài khoản để lưu tiến độ và nhận chứng chỉ. Đã có tài khoản? Đăng nhập
Nội dung
Học xong bạn làm được gì
01
Bài 1 — RAG cho Agent là gì và khi nào cần dùng
02
embedding model và vector store
03
cắt tài liệu đúng cách
04
Bài 4 — Retrieval và đo lường bằng recall@k
05
đẩy chunk đúng lên đầu
06
Bài 6 — Query rewriting và hybrid search cho agent
07
Bài 7 — Ghép thành agent RAG hoàn chỉnh
08
index freshness, cập nhật và giám sát
Chương trình học
8 bài học, 1 bài kiểm tra
Học theo thứ tự, hoặc nhảy tới phần bạn cần. Không khoá bài nào cả.
01
Bài học
4 bài
Bài 1 — RAG cho Agent là gì và khi nào cần dùng
→
Bài 4 — Retrieval và đo lường bằng recall@k
→
Bài 6 — Query rewriting và hybrid search cho agent
→
Bài 7 — Ghép thành agent RAG hoàn chỉnh
→
02
Bài 2 — Thiết lập môi trường
1 bài
embedding model và vector store
→
03
Bài 3 — Chunking
1 bài
cắt tài liệu đúng cách
→
04
Bài 5 — Reranking
1 bài
đẩy chunk đúng lên đầu
→
05
Bài 8 — Vận hành thực tế
1 bài
index freshness, cập nhật và giám sát
→
Luyện tập
Tự luyện với AI
Bấm để chép câu lệnh, dán vào Claude hoặc ChatGPT. AI sẽ đóng vai người hướng dẫn: hỏi bạn, chấm điểm và chỉ chỗ còn yếu.
Tạo tài khoản để lưu tiến độ khóa này.
Miễn phí. Học tới đâu lưu tới đó, xong khóa có chứng chỉ, và bạn thấy được ai đang học gần mình để rủ nhau học chung.