LLM và AI hiện đại

~7 phút đọcModule 4 · Nền tảng

Nội dung đang được chuẩn bị.

LLM cơ bản

Large Language Model là gì, cách hoạt động, các khái niệm quan trọng: token, context window, temperature, hallucination.

hình: kiến trúc LLM và luồng sinh text

RAG — Retrieval Augmented Generation

Kỹ thuật cho LLM “đọc” tài liệu của bạn trước khi trả lời — cách hoạt động, chunking, embedding, vector search.

# Luồng RAG đơn giản
query = "LLM là gì?"
docs  = vector_store.search(query, top_k=3)
answer = llm.generate(context=docs, question=query)

Mẹo

RAG giải quyết vấn đề hallucination bằng cách cung cấp context thực tế cho LLM, thay vì để model “đoán” từ training data.

AI Agent

LLM kết hợp với công cụ (tools) để thực hiện nhiều bước — search, code execution, API calls.

Project: Chatbot hỏi đáp tài liệu

Xây dựng chatbot có thể trả lời câu hỏi dựa trên tài liệu tùy chỉnh, kết hợp RAG và LLM API.

Mục tiêu sau module

Sau module này bạn hiểu cách ứng dụng LLM hoạt động, biết xây chatbot hỏi đáp tài liệu đơn giản và hiểu các khái niệm embedding, RAG, evaluation.