Xây dựng Chatbot RAG với Python, LangChain, và pgvector — WalkSelf

Xây dựng Chatbot RAG với Python, LangChain, và pgvector

Học cách tạo các trợ lý AI thông minh, có khả năng nhận biết ngữ cảnh để trả lời các câu hỏi bằng cơ sở kiến thức tùy chỉnh của bạn thông qua các bài tập lập trình thực tế.

⏱ 1 giờ 50 phút 📚 5 bài 🎧 Phiên bản âm thanh

Về khóa học này

Bạn muốn xây dựng các ứng dụng AI thực sự hiểu dữ liệu cụ thể của mình? Retrieval-Augmented Generation (RAG) là tiêu chuẩn hiện đại để tạo ra các chatbot vượt xa dữ liệu đào tạo thông thường để cung cấp các phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh. Khóa học này dạy bạn cách thiết kế và triển khai một pipeline RAG thực tế bằng cách sử dụng Python, LangChain, và pgvector. Bạn sẽ học cách chuẩn bị các tài liệu văn bản, tạo semantic embeddings, lưu trữ chúng trong một cơ sở dữ liệu vector, và kết nối một Large Language Model (LLM) để truy xuất các câu trả lời có độ liên quan cao và đặc thù cho từng lĩnh vực. Những gì bạn sẽ học: • Hiểu kiến trúc cơ bản và thuật ngữ của Retrieval-Augmented Generation. • Xử lý và chia nhỏ (chunk) dữ liệu văn bản tùy chỉnh để tạo embedding và truy xuất tối ưu. • Cấu hình pgvector để lưu trữ và tìm kiếm các biểu diễn vector một cách hiệu quả. • Xây dựng các quy trình làm việc AI có tính mô-đun và khả năng mở rộng bằng framework LangChain. • Áp dụng các kiến thức cơ bản về prompt engineering hiện đại để giảm thiểu ảo giác (hallucinations) và cải thiện độ chính xác. • Triển khai các mô hình truy xuất kết nối trực tiếp cơ sở kiến thức của bạn với một LLM. Khóa học bắt đầu với các khái niệm nền tảng về tìm kiếm vector và embeddings trước khi hướng dẫn bạn qua các bài tập lập trình thực tế dựa trên văn bản. Từng bước một, bạn sẽ đọc qua các giải thích và viết mã để xây dựng một hệ thống RAG hoàn chỉnh từ khâu nạp dữ liệu ban đầu đến pipeline hội thoại cuối cùng. Được thiết kế cho các nhà phát triển backend, những người đam mê dữ liệu và các lập trình viên Python mới bắt đầu với kỹ thuật AI và muốn làm chủ các chatbot tùy chỉnh mà không cần kinh nghiệm về machine learning trước đó. Hãy bắt đầu xây dựng các trợ lý AI thông minh, dựa trên dữ liệu ngay hôm nay.

Bạn sẽ nhận được

  • 📜 Chứng chỉ hoàn thành
    Thêm vào hồ sơ LinkedIn
  • 🎧 Bao gồm phiên bản âm thanh
    Học mọi lúc mọi nơi — không cần màn hình
  • ♾️ Truy cập trọn đời
    Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn
  • 📱 Điện thoại hoặc máy tính
    Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị
  • 💸 Hoàn tiền 14 ngày
    Không cần lý do
  • Ngắn gọn, đi vào trọng tâm
    1 giờ 50 phút nội dung thực hành

Đánh giá (3)

Emebet Tsegaye ET Học viên đã xác minh
★ 5 · 2026-01-20T17:52:20+00:00

Wiring up pgvector and LangChain finally clicked for me here; my chatbot now answers from my own docs instead of making things up.

Ricardo Moreno CO Học viên đã xác minh
★ 4 · 2025-08-21T15:40:40+00:00

Conseguí montar un asistente que responde desde mi propia base de conocimiento, aunque la parte de pgvector se me hizo un pelín rápida.

James Reyes PH Học viên đã xác minh
★ 4 · 2025-05-04T12:20:19+00:00

Matagal akong nahihirapan intindihin kung paano kumonekta ang LangChain sa isang vector database, pero nilinaw nito lahat. Sunod-sunod ang mga coding exercise kaya nagawa kong gumawa ng chatbot na sumasagot base sa sarili kong knowledge base. Ang ganda ng pagkakaliwanag sa pgvector at kung paano ito mag-store ng embeddings para sa retrieval. Napagana ko rin ang context-aware na sagot na hindi nag-iimbento ng kasagutan. Sana lang medyo mas pinalalim pa ang bahagi tungkol sa pag-tune ng performance, pero overall sulit na sulit.

Viết đánh giá

Sau khi gửi, chúng tôi sẽ yêu cầu đăng nhập — bản nháp được lưu.

Học viên cũng học

Câu hỏi thường gặp

Tôi cần gì để học khóa này? +

Chỉ cần điện thoại hoặc máy tính có kết nối internet. Không cần cài đặt hay thiết bị đặc biệt.

Tôi thanh toán bằng cách nào? +

Bằng thẻ qua Stripe. Chúng tôi không lưu thông tin thẻ — Stripe xử lý an toàn.

Tôi có thể được hoàn tiền không? +

Có — hoàn tiền đầy đủ trong 14 ngày, không cần lý do.

Tôi sẽ có quyền truy cập trong bao lâu? +

Mãi mãi. Sau khi mua, khóa học là của bạn để xem lại bất cứ lúc nào.

Tôi có nhận được chứng chỉ không? +

Có. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn.

Dành cho người học trong
Công nghệ Thiết kế Tài chính Marketing Y tế Giáo dục Khách sạn-Dịch vụ Sản xuất