Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Giới thiệu hệ sinh thái Mistral AI
- Tổng quan về các mô hình Mistral (Medium 3, Le Chat Enterprise, Devstral)
- Vị thế trong hệ sinh thái AI agent
- Các tính năng chính và điểm khác biệt
Nguyên tắc thiết kế Agent
- Điều gì làm nên một AI agent
- Định nghĩa vai trò, bộ nhớ và công cụ của agent
- Agent tập trung vào doanh nghiệp so với agent tập trung vào nhà phát triển
Thực hành với Mistral Medium 3
- Cài đặt và cấu hình mô hình
- Đ tinh chỉnh suy luận (inference) và tối ưu hóa
- Các luồng làm việc đa phương thức và lập trình
Xây dựng với Devstral
- Thiết kế agent ưu tiên mã nguồn (code-first)
- Tích hợp Devstral cho việc hiểu mã nguồn
- Thực hành tốt nhất cho trợ lý kỹ thuật
Tích hợp Le Chat Enterprise
- Triển khai Le Chat cho các agent doanh nghiệp
- Tích hợp RBAC, SSO và tuân thủ quy định
- Kết nối các ứng dụng và kho dữ liệu doanh nghiệp
Các luồng làm việc Agent toàn diện
- Kết hợp Mistral Medium 3, Devstral và Le Chat
- Xây dựng các luồng làm việc đa công cụ (bộ kết nối, API, nguồn dữ liệu)
- Các mẫu Grounding và RAG
Triển khai và Quản trị
- Tự lưu trữ (self-hosting) so với triển khai API
- Giám sát, ghi log và khả năng quan sát (observability)
- Các yếu tố cân nhắc về chi phí, hiệu suất và tuân thủ quy định
Tóm tắt và Các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về lập trình Python
- Kinh nghiệm với các luồng làm việc machine learning
- Quen thuộc với API và tích hợp mô hình
Đối tượng học viên
- Kỹ sư AI
- Kiến trúc sư giải pháp
- Đội ngũ ML ứng dụng
- Developer sản phẩm
14 Giờ
