Hướng dẫn AI

Khám phá Kling 3.0 và các tính năng chính. Tìm hiểu cách tạo video, xây dựng nhân vật riêng và dựng các cảnh nhiều cú máy phức tạp với âm thanh gốc.

Tìm hiểu cách triển khai knowledge graph cho các ứng dụng RAG với hướng dẫn từng bước để nâng cao phản hồi của AI bằng tri thức có cấu trúc.

Tìm hiểu về Mạng Kolmogorov–Arnold (KAN), một loại mạng nơ-ron mới với khả năng diễn giải và độ chính xác vượt trội so với các mô hình truyền thống.

Tìm hiểu cách xây dựng Trợ lý Tóm tắt Cuộc họp Tự động với LangChain v1 để tóm tắt cuộc họp, trích xuất hạng mục hành động và gửi bản tóm tắt đã duyệt vào Google Doc bằng các tính năng mới như create_agent và content blocks.

So sánh LangChain, LangGraph, LangSmith và LangFlow. Tìm hiểu vai trò, điểm mạnh và thời điểm dùng mỗi công cụ để xây dựng ứng dụng AI sẵn sàng cho sản xuất.

Học cách thiết lập và sử dụng LangExtract để trích xuất dữ liệu có cấu trúc và mối quan hệ từ văn bản không cấu trúc, so sánh cách tiếp cận với các thư viện NLP truyền thống.

Tìm hiểu Langflow là gì, cách cài đặt và cách xây dựng các quy trình tác tử AI đơn giản và tùy chỉnh bằng Python.

Xây dựng công cụ Hỏi-Đáp tài liệu đồng thời khám phá cách LangFuse đơn giản hóa gỡ lỗi, theo dõi chi phí và tổ chức prompt trong các ứng dụng LLM phức tạp.

Nắm vững nền tảng LangGraph — state, node, edge, memory — và xây dựng tác nhân AI có khả năng mở rộng với mẫu ReAct, công cụ tùy chỉnh, và quản lý trạng thái bền bỉ.

LangGraph Studio là môi trường phát triển trực quan cho framework LangGraph của LangChain, giúp đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng agentic phức tạp được xây dựng với các thành phần của LangChain.

LangGraph là một thư viện trong hệ sinh thái LangChain, cung cấp khung làm việc để định nghĩa, phối hợp và thực thi nhiều tác nhân LLM (hoặc chuỗi) theo cách có cấu trúc và hiệu quả.

Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống đa tác tử bằng LangManus để phân tích một kho GitHub đang thịnh hành, thu thập lịch sử commit, trực quan hóa xu hướng hoạt động và tạo báo cáo markdown.