-
Các mô hình kỹ thuật tạo ngữ cảnh trong thực tế
Hãy cùng xem xét 4 mô hình được các nhóm thực tế sử dụng — và những mô hình phản tác dụng làm lãng phí thời gian và tài nguyên của mọi người. -
Kỹ thuật tạo ngữ cảnh cho AI Agent
Trong Bài học 5, bạn đã học về các hệ thống bộ nhớ — ngữ cảnh phiên so với bộ nhớ dài hạn, RAG và các mô hình bộ nhớ phân cấp. Các agent kế thừa tất cả những điều đó và thêm một chiều hướng khác: tính tự chủ. Chúng không chỉ ghi nhớ — mà còn hành động.
-
Hệ thống bộ nhớ: Phiên, bộ nhớ dài hạn và RAG
Điều quan trọng về tất cả những gì bạn đã học trong Bài 4 — tất cả cấu trúc XML tuyệt vời đó, những prompt hệ thống được thiết kế cẩn thận, những ví dụ ngắn gọn hoàn hảo đó? Chúng biến mất ngay khi bạn đóng cửa sổ trò chuyện. -
Cấu trúc ngữ cảnh: Thẻ XML, prompt hệ thống và các ví dụ Few-Shot
Bài học này sẽ nói về các công cụ cụ thể mà bạn sẽ sử dụng hàng ngày — những chi tiết cốt lõi của việc cấu trúc ngữ cảnh để các mô hình hiểu chính xác những gì bạn muốn. -
4 kỹ thuật tạo ngữ cảnh cốt lõi: Ghi, Chọn lọc, Nén, Tách biệt
Bạn cần các kỹ thuật - những bước cụ thể bạn có thể thực hiện để lấp đầy cửa sổ ngữ cảnh đó bằng thông tin phù hợp theo đúng cách.
-
Cửa sổ ngữ cảnh: Bộ nhớ làm việc của AI
Hãy hiểu cách thức hoạt động của cửa sổ ngữ cảnh, tại sao cửa sổ ngữ cảnh lớn không phải lúc nào cũng tốt hơn, và cách phân bổ token như một nguồn tài nguyên có hạn để tạo ra đầu ra AI chất lượng cao và nhất quán. -
Tại sao cùng một prompt lại cho ra kết quả khác nhau?
Kỹ thuật tạo ngữ cảnh là lĩnh vực tiếp nối nơi kỹ thuật viết prompt dừng lại. Thay vì chỉ tạo ra hướng dẫn hoàn hảo, bạn đang thiết kế toàn bộ môi trường thông tin mà AI của bạn hoạt động. -
Xây dựng một dự án nghiên cứu hoàn chỉnh trong Perplexity AI
Bạn biết cách đặt câu hỏi để nhận được câu trả lời toàn diện, có trích dẫn chỉ trong vài giây. Bạn biết cách xếp lớp các truy vấn để có chiều sâu, tổ chức những dự án trong Spaces, xác minh nguồn như một chuyên gia và chuyển đổi nghiên cứu thô thành các báo cáo mà nhóm của bạn có thể hành động. -
Xây dựng các bản tóm tắt và báo cáo nghiên cứu trong Perplexity AI
Mọi báo cáo nghiên cứu — dù là bản tóm tắt một trang hay bản phân tích 10 trang — đều tuân theo cùng một quy trình. -
Trình duyệt Comet: Duyệt web hỗ trợ bởi AI
Việc chuyển đổi tab liên tục như vậy làm lãng phí thời gian và làm gián đoạn sự tập trung của bạn. Trình duyệt Comet của Perplexity loại bỏ hoàn toàn điều đó bằng cách tích hợp trợ lý AI vào trình duyệt của bạn.
-
Kiểm tra tính xác thực và xác minh nguồn tin trong Perplexity AI
Không phải tất cả các lỗi trong Perplexity đều giống nhau. Hiểu rõ các loại lỗi này sẽ giúp bạn biết cần chú ý điều gì. -
Spaces: Tổ chức các dự án nghiên cứu của bạn
Space trong Perplexity là một trung tâm dự án chuyên dụng. Hãy coi nó như một thư mục trên máy tính của bạn, ngoại trừ thư mục này thông minh hơn — nó ghi nhớ ngữ cảnh, tuân theo hướng dẫn của bạn và có thể tìm kiếm các file bạn upload lên. -
Xây dựng AI agent cho doanh nghiệp của bạn
Bạn đang xây dựng một agent hỗ trợ khách hàng sẵn sàng cho môi trường sản xuất. Không phải là để chơi cho vui. Không phải là bản demo. Mà là thứ bạn thực sự có thể sử dụng cho doanh nghiệp của mình (hoặc của khách hàng) ngay trong tuần này. -
Test, triển khai và giám sát AI Agent tùy chỉnh
Xây dựng một agent chỉ mất một buổi chiều. Duy trì hoạt động ổn định của nó lại cần một chiến lược. -
Xây dựng một màn hình hoàn chỉnh trong Figma với AI
Bạn sẽ xây dựng một màn hình sản phẩm hoàn chỉnh bằng cách sử dụng tất cả những gì bạn đã học - và sau đó đánh giá một cách trung thực những gì AI đã xử lý tốt và những gì vẫn cần đến chuyên môn của bạn.
-
Viết Figma Skills: Dạy AI về các quy tắc của nhóm bạn
Skill là các file markdown - văn bản thuần túy, không có code - dạy cho agent những quy ước của nhóm bạn một lần để bạn không phải lặp lại chính mình. -
Trắc nghiệm ASP.NET - Phần 1
Trắc nghiệm lập trình .net có rất nhiều trên Internet. Bài viết sẽ tổng hợp cho bạn câu hỏi trắc nghiệm .net hay nhất để ôn luyện và củng cố kiến thức đã học nhé! -
Thiết kế hệ thống AI agent của bạn
Bạn đã học được các thành phần, mô hình, công cụ và thực tiễn của các AI agent. Giờ hãy thiết kế một hệ thống agent hoàn chỉnh từ đầu - áp dụng tất cả những gì đã học trong khóa học. -
Giới hạn an toàn, đánh giá và khả năng quan sát của AI agent
Xây dựng một agent hoạt động tốt trong các bản demo thì dễ. Xây dựng một agent hoạt động đáng tin cậy ở quy mô lớn thì khó. Bài học này sẽ đề cập đến các phương pháp kỹ thuật giúp thu hẹp khoảng cách đó. -
Chiến lược tự động hóa AI trong doanh nghiệp
Bài học này không giới thiệu các khái niệm mới. Thay vào đó, nó cung cấp cho bạn những framework để đánh giá vị trí hiện tại, lập kế hoạch cho tương lai và thực hiện bước đầu tiên trong tuần này.
Hướng dẫn AI
Học IT
Hàm Excel