Xây ứng dụng thật trên LLM — không chỉ gọi API cho vui

Từ một lời gọi API rời rạc đến một ứng dụng LLM chạy ổn định: bạn sẽ viết prompt hiệu quả ở quy mô, kiểm soát token, chi phí và độ trễ, dựng pipeline RAG trên tài liệu riêng, xây agent biết dùng công cụ, và có bộ đánh giá để ứng dụng không âm thầm kém đi. Đây là khoá thực hành nhiều code nhất trong bộ.

Xem nội dung khoá học

4
Chương học: 9
Bài học thực hành: 100%
Miễn phí: 1-1
Huấn luyện viên chấm bài

Nghe quen không?

Bạn gọi API mô hình và mỗi lần chạy lại ra một kết quả khác nhau — lúc đúng ý, lúc lạc đề, và bạn không biết phải sửa prompt ở đâu để nó ổn định.

Ứng dụng của bạn 'chạy được', nhưng hoá đơn token cứ tăng, độ trễ thì thất thường, và bạn muốn cho AI trả lời dựa trên tài liệu nội bộ của công ty nhưng chưa biết RAG bắt đầu từ đâu.

Tệ hơn cả, ứng dụng đang âm thầm kém đi mà bạn không hề hay biết, vì chưa có bộ đánh giá nào để đo — và bạn vẫn đang hardcode API key trong code, thấp thỏm sợ một ngày nó lộ ra ngoài.

Học xong khoá này, bạn sẽ

Gọi API LLM với system prompt hiệu quả, nhận về kết quả nhất quán ngay từ lần đầu
Kiểm soát token, chi phí và độ trễ — biết ứng dụng của mình tốn gì và nhanh chậm ở đâu
Xây pipeline RAG trên tài liệu riêng: embeddings, vector DB, truy hồi ngữ cảnh và trích dẫn nguồn để giảm ảo giác
Dựng agent biết dùng công cụ qua function calling, và thêm guardrails để nó an toàn
Xây bộ đánh giá (eval) để phát hiện khi ứng dụng kém đi, thay vì phát hiện qua lời than của người dùng
Quản lý API key và bí mật đúng cách, không bao giờ hardcode trong mã nguồn

Nội dung khoá học

1
Chương 1 — Nền tảng: Xây ứng dụng với LLM
Đổi tư duy từ 'người dùng mô hình' sang 'kỹ sư bao bọc một thành phần bất định'. Gọi API mô hình bằng code, thiết kế system prompt, và kiểm soát bốn ràng buộc kỹ thuật: token, chi phí, độ trễ và tính bất định.
2
Chương 2 — RAG & tri thức riêng
Cho mô hình trả lời dựa trên tài liệu RIÊNG của bạn — không phải trí nhớ huấn luyện. Embeddings, truy hồi ngữ cảnh, vector database, trích dẫn nguồn và giảm ảo giác.
3
Chương 3 — Agent, công cụ & đánh giá
Cho mô hình HÀNH ĐỘNG, không chỉ nói: tool-use / function calling và vòng lặp agent. Bọc hàng rào an toàn (guardrails). Và xây bộ đánh giá (eval) để ứng dụng không âm thầm kém đi.
4
Chương 4 — Đúc kết: Xây một ứng dụng LLM hoàn chỉnh
Ghép mọi mảnh thành một ứng dụng LLM nhỏ nhưng hoàn chỉnh, end-to-end: một chatbot RAG trả lời trên tài liệu của bạn, có trích dẫn, guardrails và một bộ đánh giá.

Khoá học này dành cho ai?

Kỹ sư phần mềm muốn xây ứng dụng thật trên LLM, không dừng ở việc thử vài prompt
Lập trình viên backend, full-stack đã quen code và muốn thêm AI vào sản phẩm của mình
Người từng gọi API mô hình nhưng bực bội vì kết quả thiếu nhất quán, chi phí khó đoán
Kỹ sư dữ liệu, kỹ sư MLOps muốn nắm RAG, agent và cách đánh giá một ứng dụng LLM

Vì sao học ở đây khác biệt

Thực chiến, nhiều code nhất

Đây là khoá nặng tay nhất trong bộ: mỗi bài đều có code chạy được — gọi API, dựng RAG, viết agent — chứ không phải slide lý thuyết.

Có huấn luyện viên chấm bài

Bài code và bài thiết kế pipeline quan trọng được huấn luyện viên xem và góp ý, nên bạn biết chỗ nào chưa tối ưu hay chưa an toàn.

Hoàn toàn miễn phí

Toàn bộ khoá học miễn phí. Bạn chỉ cần bỏ ra thời gian, một trình soạn code và sự nghiêm túc của mình.

Học viên nói gì

Trước đây mình gọi API kiểu hên xui. Sau khoá này mình viết được system prompt ổn định và cắt được gần một nửa chi phí token cho dự án.

ĐĐức Huy · Kỹ sư backend, TP. Hồ Chí Minh

Phần RAG là thứ mình cần nhất. Giờ chatbot của công ty trả lời dựa trên tài liệu nội bộ và có trích dẫn nguồn, khách hàng tin hơn hẳn.

TThanh Tùng · Full-stack developer

Bài về eval mở mắt cho mình — hoá ra ứng dụng của mình đang kém đi mà không ai đo. Bây giờ mỗi lần đổi prompt mình đều chạy bộ đánh giá trước.

NNgọc Lan · Kỹ sư ứng dụng AI

Câu hỏi thường gặp

Tôi cần biết code tới mức nào để theo được?

Bạn nên đã quen viết code và gọi API cơ bản (ví dụ với Python hoặc JavaScript). Đây là khoá thực hành nhiều code nhất trong bộ, nên nền tảng lập trình sẽ giúp bạn đi nhanh.

Khoá học có thật sự miễn phí không?

Có. Toàn bộ nội dung, bài code và phần chấm bài đều miễn phí. Bạn chỉ cần một tài khoản để lưu tiến độ.

RAG là gì và vì sao khoá này dạy kỹ về nó?

RAG là cách cho AI trả lời dựa trên tài liệu riêng của bạn thay vì chỉ dựa vào kiến thức có sẵn của mô hình. Khoá học dẫn bạn qua embeddings, vector DB, truy hồi ngữ cảnh và trích dẫn nguồn để giảm ảo giác.

Tôi có phải hardcode API key trong bài tập không?

Không, và đó là điều khoá học nhấn mạnh. Bạn sẽ học cách quản lý API key và bí mật qua biến môi trường, tuyệt đối không nhét thẳng vào mã nguồn — cùng lý do vì sao mọi ứng dụng LLM đều cần một bộ đánh giá để không âm thầm kém đi.

Tôi cần chuẩn bị gì để thực hành?

Một máy tính có mạng, một trình soạn code và một khoá API của mô hình bạn muốn dùng. Khoá học sẽ hướng dẫn cách cấu hình an toàn ngay từ bài đầu.

Sẵn sàng xây ứng dụng LLM chạy thật?

Tham gia miễn phí ngay hôm nay và viết lời gọi API đầu tiên có system prompt tử tế trong chưa đầy 20 phút. Từ đó bạn sẽ đi thẳng tới RAG, agent và bộ đánh giá.