Chiến Lược Tối Ưu LLM: Prompt Flow, RAG và Fine-Tuning — Từ Bản Chất Đến Thực Chiến
· 19 min read
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