Bài 1: Prompt Engineering là gì? Tại sao nó quan trọng?
Prompt Engineering là gì? Tại sao nó là kỹ năng thiết yếu khi làm việc với AI? Hiểu bản chất, 4 yếu tố cấu thành prompt, và các LLM settings quan trọng.
Bài 2: Basics of Prompting — Nghệ Thuật Đặt Câu Hỏi Cho AI
Kỹ thuật viết prompt hiệu quả: tips thiết kế prompt, cách dùng delimiters, iterative refinement workflow, và các ví dụ thực tế cho developer.
Bài 3: Zero-Shot & Few-Shot — Hai Kỹ Thuật Nền Tảng
Zero-Shot và Few-Shot Prompting: hai kỹ thuật nền tảng của in-context learning. Khi nào dùng cái nào, trade-off, và ứng dụng thực tế.
Bài 4: Chain-of-Thought — Dạy AI "Suy Nghĩ Từng Bước"
Chain-of-Thought Prompting: kỹ thuật buộc AI 'suy nghĩ từng bước' để giải quyết bài toán phức tạp. Zero-shot CoT, Few-shot CoT, Self-Consistency.
Bài 5: Tree of Thoughts & Prompt Chaining — Khi Một Prompt Không Đủ
Tree of Thoughts và Prompt Chaining: khi một prompt đơn không đủ để xử lý task phức tạp. Khám phá không gian giải pháp như cờ vua.
Bài 6: ReAct & Reflexion — AI Biết Tự Kiểm Tra và Sửa Lỗi
ReAct và Reflexion: framework kết hợp reasoning với action, và AI biết tự kiểm tra, sửa lỗi của chính mình qua self-reflection.
Bài 7: RAG & Context Engineering — Cấp Cho AI "Bộ Nhớ Dài Hạn"
RAG và Context Engineering: cách cấp cho AI 'bộ nhớ dài hạn' với kiến thức cập nhật, thiết kế context cho AI Agents, và so sánh RAG vs Fine-tuning.
Bài 8: Adversarial Prompting & Production Best Practices
Adversarial Prompting và Production Best Practices: hiểu các attack vectors (prompt injection, jailbreak), bảo vệ hệ thống, và tối ưu prompt trong môi trường production.