3 posts tagged with "llm"

Agenda​

Thời gian đọc ước tính: ~20 phút

Sau bài này, bạn sẽ:​

• Nắm vững các kỹ thuật Prompt Engineering cốt lõi: Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct
• Giải thích được sự khác biệt cốt lõi giữa Prompt Flow, RAG và Fine-tuning
• Thiết kế được kiến trúc RAG pipeline cơ bản cho một dự án thực tế
• Phân biệt được khi nào dùng phương pháp nào — và tại sao không phải lúc nào cũng cần Fine-tuning
• Áp dụng được Decision Tree để ra quyết định kỹ thuật trong dự án thực

Yêu cầu đầu vào (Prerequisites):​

• Biết LLM (Large Language Model) là gì ở mức khái niệm cơ bản
• Đã từng dùng ChatGPT hoặc API của OpenAI/Gemini ít nhất một lần

📋 Agenda​

Thời gian đọc ước tính: ~12 phút

Sau bài này, bạn sẽ:​

• Hiểu được vì sao mỗi "làn sóng" AI ra đời — không phải vì hype, mà vì pain point thực sự.
• Phân tích được vai trò của RAG, MCP, Function Calling, Fine-tuning: chúng là công cụ xuyên suốt, không phải một "era" riêng biệt.
• Tranh luận được 3 kịch bản tương lai khác nhau của AI — không phải chỉ có 1 con đường tươi hồng.
• Tự hỏi được: "Team mình đang ở Phase nào? Cần chuẩn bị gì cho phase tiếp?"

Prerequisites:​

• Biết sơ lược về LLM, Chatbot, và AI Coding tools.
• Sẵn sàng bị đặt câu hỏi ngược lại 😄

AI Agent Skills là một bước tiến quan trọng trong việc mở rộng khả năng của Large Language Models (LLM). Thay vì training lại model hay viết code phức tạp, Skills cho phép inject domain-specific instructions vào context của LLM - biến AI đa năng thành chuyên gia trong từng lĩnh vực cụ thể.