Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Generative AI with Context: RAG, CAG & KAG Applications

AI Sinh Tạo với Ngữ cảnh: Ứng dụng RAG, CAG & KAG

AI Sinh Tạo với Ngữ cảnh: Ứng dụng RAG, CAG & KAG

Thành thạo kỹ thuật tăng cường sinh tạo trong AI với RAG, CAG & KAG - bao gồm tìm kiếm ngữ nghĩa, bộ nhớ đệm, đồ thị tri thức

4.6
(19 đánh giá)
332 học viên
Giảng viên
Navid Shirzadi, Ph.D.
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
10.000đ 399.000đ -97%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
8.5 giờ video
41 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Xây dựng pipeline AI nhận thức ngữ cảnh bằng Retrieval Augmented Generation (RAG), Cache Augmented Generation (CAG) và Knowledge Augmented Generation (KAG).
Áp dụng tìm kiếm ngữ nghĩa và embedding để kết nối mô hình với các nguồn tri thức bên ngoài, giúp câu trả lời chính xác hơn.
Tối ưu hiệu suất AI với chiến lược caching giảm dư thừa và cải thiện hiệu quả trong ứng dụng thực tế.
Tận dụng đồ thị tri thức cho lập luận có cấu trúc, cho phép hệ thống AI trích xuất thực thể, dữ kiện và mối quan hệ.
Gỡ lỗi và tinh chỉnh quy trình AI từng bước, tự tin xử lý sự cố và nâng cao độ tin cậy của pipeline.
Chuyển lý thuyết thành thực hành qua các dự án thực tế, minh họa cách kỹ thuật tăng cường sinh tạo nâng cao hiệu quả AI sinh tạo.

Yêu cầu

Khóa học được thiết kế dễ tiếp cận, ngay cả khi bạn mới làm quen với AI nhận thức ngữ cảnh. Không yêu cầu kiến thức nền tảng bắt buộc, nhưng hiểu biết cơ bản về lập trình và máy học sẽ giúp bạn học hiệu quả hơn.
Kỹ năng lập trình: Hiểu biết cơ bản về Python sẽ hữu ích, vì tất cả dự án thực hành đều được xây dựng bằng Python.
Nếu bạn hoàn toàn mới bắt đầu, đừng lo - khóa học được thiết kế để hướng dẫn bạn từng bước cài đặt, thiết lập và mọi quy trình với giải thích rõ ràng và bài tập thực hành. Mục tiêu là giảm rào cản và giúp các khái niệm AI nâng cao trở nên dễ tiếp cận, để bạn tập trung vào học và xây dựng.

Đối tượng phù hợp

Chuyên gia thực hành AI và Máy học
Nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển
Nhà nghiên cứu và sinh viên
Chuyên gia công nghệ và nhà đổi mới
Người học muốn vượt ra khỏi khái niệm AI cơ bản và bắt đầu xây dựng hệ thống thông minh thực sự hiểu ngữ cảnh

Nội dung khóa học

8 phần • 41 bài giảng
1 Nội dung khóa học
2 Thông tin khóa học
3 Tệp nguồn và liên kết
1 Cài đặt Git
2 GitHub Repo & VSCode
3 Thiết lập Biến môi trường API
1 Giới thiệu về RAG
2 Nguồn dữ liệu và Chia tách tài liệu
3 Mô hình Embedding
4 Vector Store & Tìm kiếm ngữ nghĩa
5 Tạo ngữ cảnh và Tăng cường Prompt
1 Cấu trúc Dự án
2 Khởi tạo Đối tượng Client
3 Tải Cơ sở Tri thức
4 Hàm Mô hình Embedding
5 Cosine Similarity
6 Hàm Embedding Cache
7 Tìm kiếm Ngữ nghĩa
8 Phát triển Pipeline RAG
9 Chạy và Gỡ lỗi
10 Bài tập
11 Lời giải Bài tập
1 Giới thiệu về CAG
1 Cấu trúc Dự án
2 Hàm Tải Tri thức
3 Phát triển Pipeline CAG
4 Bài tập
5 Lời giải Bài tập
1 Giới thiệu về KAG
2 Đồ thị Tri thức
3 Quy trình KAG và So sánh với RAG
1 Cấu trúc Dự án
2 Tạo Đồ thị Tri thức
3 Tải Đồ thị Tri thức
4 Trích xuất Thực thể từ Câu hỏi Người dùng
5 Trích xuất Dữ kiện
6 Hàm RAG và Kết hợp
7 Phát triển Pipeline KAG
8 Thực thi Dự án và Gỡ lỗi
9 Bài tập
10 Lời giải Bài tập

Giới thiệu khóa học

Artificial intelligence is evolving fast, and the next frontier is context. Models that can understand, retrieve, and reason with the right information at the right time are not only more accurate - they’re smarter, more reliable, and closer to human‑like intelligence. This course, Context‑Aware AI, is designed to give you the skills and confidence to build those systems yourself.

Instead of just theory, you’ll get a guided journey through the most important context‑aware workflows: Retrieval Augmented Generation (RAG), Cache Augmented Generation (CAG), and Knowledge Augmented Generation (KAG). Each concept is introduced clearly, then reinforced with hands‑on projects that let you see the power of context in action. You’ll learn how to connect models to external knowledge, optimize performance with caching, and integrate knowledge graphs for structured reasoning.

What makes this course different is its balance of clarity and practicality. Complex ideas are broken down into intuitive explanations, supported by exercises and real‑world examples. By the end, you won’t just understand how context‑aware AI works - you’ll have built working pipelines that you can adapt to your own projects, whether you’re developing smarter chatbots, enterprise search tools, or advanced reasoning systems.

If you’re ready to move beyond generic AI responses and start creating applications that truly understand context, this course is your launchpad. Join us and take the next step toward building intelligent systems that think deeper, respond smarter, and deliver real value.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Generative Ai
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊