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

Multimodal RAG: AI Search & Recommender Systems with GPT-4

RAG Đa Phương Thức: Hệ Thống Tìm Kiếm & Đề Xuất AI với GPT-4

RAG Đa Phương Thức: Hệ Thống Tìm Kiếm & Đề Xuất AI với GPT-4

Thành Thạo RAG Đa Phương Thức: Xây Dựng Hệ Thống Tìm Kiếm & Đề Xuất AI với GPT-4, CLIP và ChromaDB

4.3
(176 đánh giá)
1,282 học viên
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
10.000đ 859.000đ -99%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
1.5 giờ video
24 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Hiểu và triển khai Retrieval-Augmented Generation (RAG) với dữ liệu đa phương thức (văn bản, hình ảnh).
Xây dựng hệ thống tìm kiếm và đề xuất AI bằng GPT-4, CLIP và ChromaDB.
Tạo và sử dụng embedding văn bản và hình ảnh để thực hiện tìm kiếm đa phương thức.
Phát triển ứng dụng tương tác với Streamlit để xử lý truy vấn người dùng và cung cấp đề xuất dựa trên AI

Yêu cầu

Hiểu biết cơ bản về lập trình Python.
Quen thuộc với các khái niệm học máy (embedding, vector).
Không cần kinh nghiệm trước với hệ thống đa phương thức, nhưng kiến thức về các công cụ AI như GPT hoặc CLIP sẽ hữu ích.
Máy tính có kết nối internet và khả năng cài đặt các thư viện Python như Streamlit, OpenAI và ChromaDB.

Đối tượng phù hợp

Nhà Phát Triển AI Đầy Khát Vọng: Cá nhân muốn xây dựng ứng dụng AI tích hợp dữ liệu văn bản và hình ảnh.
Nhà Khoa Học Dữ Liệu: Chuyên gia muốn nâng cao kỹ năng xử lý và truy xuất dữ liệu đa phương thức.
Kỹ Sư Học Máy: Những người muốn triển khai hệ thống tìm kiếm và đề xuất tiên tiến bằng các mô hình hiện đại nhất.

Nội dung khóa học

8 phần • 24 bài giảng
1 Giới Thiệu & Điều Kiện Tiên Quyết
2 Cấu Trúc Khóa Học
3 XEM DEMO NÀY - Bạn Sẽ Xây Dựng Gì Trong Khóa Học
1 VUI LÒNG Xem Đoạn Này - Cách Lấy Mã Nguồn
2 Tải mã nguồn
1 Tổng Quan Thiết Lập Môi Trường Phát Triển
1 Khóa Học Chuyên Sâu về Hệ Thống RAG
2 Lợi Ích và Ứng Dụng Thực Tế của RAG
3 Tổng Quan, Động Lực & Lợi Ích của RAG Đa Phương Thức - Cách Thức Hoạt Động
1 Cách Tích Hợp Tìm Kiếm vào Hệ Thống RAG Đa Phương Thức - Quy Trình Đầy Đủ
2 Tại Sao Tìm Kiếm Đa Phương Thức Lại Mạnh Mẽ Đến Vậy
3 Giải Thích Trực Quan: Tại Sao Tìm Kiếm Đa Phương Thức Lại Mạnh Mẽ
1 Thiết Lập Hệ Thống Tìm Kiếm Đa Phương Thức - Tạo Embedding cho Hình Ảnh
2 Hoàn Thiện Hệ Thống Tìm Kiếm Đa Phương Thức
1 Tổng Quan Hệ Thống Đề Xuất Đa Phương Thức
2 Lấy Tập Dữ Liệu từ Hugging Face & Hiển Thị Số Lượng Hàng
3 Lưu Tất Cả Hình Ảnh Cục Bộ
4 Lưu Embedding Hình Ảnh vào Cơ Sở Dữ Liệu Vector
5 Kiểm Tra Hệ Thống Đề Xuất Đa Phương Thức - Lấy Đúng Hình Ảnh
6 Thiết Lập Luồng RAG - Phần 1
7 Tổng Hợp Tất Cả và Kiểm Tra Hệ Thống RAG Đề Xuất Đa Phương Thức
8 Thêm Giao Diện Người Dùng vào Hệ Thống Đề Xuất Đa Phương Thức - Streamlit
1 Các bước tiếp theo
2 Bài Giảng Thưởng

Giới thiệu khóa học

Are you ready to dive into the cutting-edge world of AI-powered search and recommender systems? This course will guide you through the process of building Multimodal Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems that combine text and image data for advanced information retrieval and recommendations.

In this hands-on course, you'll learn how to leverage state-of-the-art tools such as GPT-4, CLIP, and ChromaDB to build AI systems capable of processing multimodal data—enhancing traditional search methods with the power of machine learning and embeddings.

What You’ll Learn:

  • Master Multimodal RAG: Understand the concept of Retrieval-Augmented Generation (RAG) and how to implement it for both text and image-based data.

  • Build AI-Powered Search & Recommendation Systems: Learn how to construct search engines and recommender systems that can handle multimodal queries, using powerful AI models like GPT-4 and CLIP.

  • Utilize Embeddings for Cross-Modal Search: Gain practical experience generating and using embeddings to enable search and recommendations based on text or image input.

  • Develop Interactive Applications with Streamlit: Create user-friendly applications that allow real-time querying and recommendations based on user-provided text or image data.

Key Technologies You'll Work With:

  • GPT-4: A cutting-edge language model that powers the AI-driven recommendations.

  • CLIP: An advanced AI model for generating image and text embeddings, making it possible to search images with text.

  • ChromaDB: A high-performance vector database that enables fast and efficient querying for multimodal embeddings.

  • Streamlit: A simple yet powerful framework for building interactive web applications.


No prior experience with multimodal systems? No problem!

This course is designed to make advanced AI concepts accessible, with detailed, step-by-step instructions that guide you through each process—from generating embeddings to building complete AI systems. Basic Python knowledge and a curiosity for AI are all you need to get started.

Enroll today and take your AI development skills to the next level by mastering the art of multimodal RAG systems!

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 Gpt 4
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 😊