RAG — Từ kiến trúc đến SEO/GEO trong kỷ nguyên AI Search

Khoá học 16 video bằng tiếng Việt thuần — xây dựng tư duy kỹ sư + kỹ năng tối ưu nội dung cho thời đại Claude, ChatGPT, Perplexity.

Khoá học chắt lọc từ nhiều thực tế và tài liệu khảo sát học thuật về RAG (Retrieval Augmented Generation) thành 16 video tiếng Việt thuần, mỗi video 4–7 phút, đi thẳng vào nội dung — không dài dòng, không lặp lại.

Bạn sẽ hiểu toàn bộ kiến trúc RAG hiện đại: 3 mô thức tiến hoá (nguyên thuỷ → nâng cao → mô-đun), 3 trụ cột kỹ thuật (truy hồi · sinh · tăng cường), cách đánh giá hệ thống bằng RAGAS / TruLens, và 6 hướng phát triển tương lai.

Bạn sẽ nhận được

– 17 video MP4 1080p kèm phụ đề tiếng Việt

– 18 file PDF học liệu — mỗi video một PDF với phần Nên / Không nên + prompt mẫu copy-paste cho Claude/ChatGPT

– 1 PDF quy trình 5 bước GEO — biến lý thuyết thành bài viết thực tế qua prompt chuẩn có sẵn placeholder

– Câu lệnh luyện tập ở mỗi video — không chỉ xem, mà thực hành ngay với AI

Sau khoá học, bạn sẽ làm được

1. Thiết kế kiến trúc RAG phù hợp cho dự án cụ thể của mình

2. Tối ưu pha truy hồi: cắt đoạn, chỉ mục phân cấp, đồ thị tri thức, biến đổi câu hỏi

3. Chọn và tinh chỉnh mô hình tạo vector cho lĩnh vực chuyên ngành

4. Đánh giá chất lượng hệ thống RAG bằng công cụ tự động

5. Tối ưu nội dung cho công cụ tìm kiếm AI (GEO) — viết bài để được trích dẫn trong câu trả lời của Claude, ChatGPT,Perplexity, không chỉ xếp hạng trong kết quả Google truyền thống

Phù hợp với

– Kỹ sư AI/phần mềm muốn xây hệ thống RAG cho doanh nghiệp

– Chuyên gia SEO & người làm nội dung muốn hiểu cơ chế AI Search hoạt động

– Quản lý sản phẩm cần đánh giá khả thi giải pháp RAG

Yêu cầu tiên quyết

Hiểu cơ bản về mô hình ngôn ngữ lớn, biết Python ở mức đọc được code mẫu, có sự tò mò về AI hiện đại. Không cần kinh nghiệm RAG trước đó — khoá học đi từ nền tảng.

—
Giảng viên: Nguyễn Duy Anh · Sản xuất bởi M-O-M-D