Từ Retrieval-Augmented Generation đến tinh chỉnh mô hình — 5 video giúp bạn xây dựng hệ thống AI thông minh với dữ liệu riêng.
RAG là kỹ thuật kết nối LLM với nguồn dữ liệu riêng — tài liệu, database, website — không cần train lại mô hình.
IBM giải thích RAG trong 8 phút ngắn gọn — cơ chế hoạt động, tại sao LLM cần RAG và sự khác biệt so với fine-tuning. Điểm khởi đầu lý tưởng trước khi đi vào thực hành.
Microsoft giới thiệu RAG theo góc nhìn enterprise — vector database, embedding models và cách tích hợp RAG vào ứng dụng thực tế.
Xây dựng hệ thống hỏi-đáp RAG từ đầu với Python — từ load tài liệu, chunking, tạo embedding đến truy vấn vector database và trả lời câu hỏi bằng LLM.
Khóa học RAG đầy đủ nhất trên YouTube — xây dựng ứng dụng RAG production-ready với LangChain, Pinecone và OpenAI. Bao gồm advanced retrieval strategies và evaluation framework.
Fine-tuning cho phép bạn điều chỉnh hành vi LLM với dataset riêng — khi RAG chưa đủ mạnh.
Hướng dẫn toàn diện về fine-tuning LLM — từ chuẩn bị dataset, chọn base model đến LoRA/QLoRA và deploy. Khi nào nên fine-tune thay vì dùng RAG.
