🎯 Mục tiêu bài học
Text processing là một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất của AI. Từ viết content, tóm tắt tài liệu, đến phân tích sentiment — LLMs đang thay đổi cách chúng ta làm việc với văn bản.
Sau bài này, bạn sẽ:
✅ Hiểu tổng quan về Text Processing với AI và các ứng dụng thực tế ✅ Biết các LLMs phổ biến và use cases phù hợp cho từng model ✅ Nắm vững LangChain framework và workflow tổng quát ✅ Setup được môi trường phát triển Python cho text processing
🔍 Tại sao Text Processing với AI?
- Generation: Tạo nội dung mới (blog, email, code docs)
- Analysis: Phân tích văn bản (sentiment, classification, NER)
- Transformation: Biến đổi văn bản (tóm tắt, dịch, paraphrase)
Checkpoint
Bạn đã hiểu 3 categories chính của Text Processing (Generation, Analysis, Transformation) chưa?
📐 Các LLMs phổ biến cho Text
| Model | Provider | Ưu điểm | Use Case |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | OpenAI | Đa năng, nhanh | General text tasks |
| GPT-4o-mini | OpenAI | Rẻ, nhanh | High-volume tasks |
| Claude 3.5 Sonnet | Anthropic | Reasoning tốt | Long documents |
| Gemini 1.5 Pro | Context window lớn | Large text analysis |
Checkpoint
Bạn đã biết khi nào nên chọn model nào cho từng use case chưa?
🛠️ Tools và Frameworks
LangChain
LangChain là framework chính cho text processing:
1# Cài đặt2# pip install langchain langchain-openai langchain-anthropic34from langchain_openai import ChatOpenAI5from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate67llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")89template = ChatPromptTemplate.from_messages([10 ("system", "Ban la chuyen gia xu ly van ban."),11 ("human", "{task}: {text}")12])1314chain = template | llm15result = chain.invoke({"task": "Tom tat", "text": "..."})Workflow tổng quát
Checkpoint
Bạn đã hiểu workflow tổng quát của text processing với LangChain chưa?
💻 Ứng dụng thực tế
1. Content Creation
- Viết blog posts, social media content
- Tạo product descriptions
- Draft emails chuyên nghiệp
2. Document Processing
- Tóm tắt báo cáo dài
- Extract thông tin quan trọng
- Dịch tài liệu đa ngôn ngữ
3. Data Analysis
- Phân tích review khách hàng
- Classify support tickets
- Detect spam/toxic content
4. Business Automation
- Auto-reply emails
- Generate reports từ data
- Chatbot customer service
Checkpoint
Bạn đã nắm được các ứng dụng thực tế của Text Processing với AI chưa?
📝 Lộ trình khóa học
Module 1: Text Generation Fundamentals
- Bài 1: Giới thiệu (bài này)
- Bài 2: Text Generation với LangChain
- Bài 3: Text Summarization
Module 2: Content & LangChain
- Bài 4: Content Writing Automation
- Bài 5: LangChain Deep Dive
- Bài 6: LCEL Patterns nâng cao
Module 3: Text Analysis
- Bài 7: Structured Output và Parsing
- Bài 8: Sentiment Analysis
- Bài 9: Translation và Multilingual
Module 4: Production
- Bài 10: Text Classification
- Bài 11: Batch Processing và Pipelines
- Bài 12: Capstone Project
Checkpoint
Bạn đã xem qua lộ trình khóa học và hiểu mình sẽ học gì chưa?
🛠️ Setup môi trường
1# Tạo virtual environment2python -m venv venv3source venv/bin/activate # Linux/Mac4venv\Scripts\activate # Windows5 6# Cài đặt dependencies7pip install langchain langchain-openai langchain-anthropic8pip install python-dotenv pydantic1# .env file2# OPENAI_API_KEY=sk-...3# ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...45import os6from dotenv import load_dotenv7load_dotenv()89# Verify setup10from langchain_openai import ChatOpenAI11llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")12response = llm.invoke("Hello, AI!")13print(response.content)Checkpoint
Bạn đã setup được môi trường Python với LangChain chưa?
🎯 Tổng kết
- Setup môi trường Python với LangChain
- Test basic text generation với OpenAI hoặc Claude
- Thử 3 tasks khác nhau: viết email, tóm tắt, dịch
Câu hỏi tự kiểm tra
- Ba ứng dụng chính của Text Processing với AI trong thực tế là gì?
- LangChain đóng vai trò gì trong việc xây dựng ứng dụng xử lý văn bản với LLMs?
- Sự khác biệt cốt lõi giữa NLP truyền thống và text processing với LLMs là gì?
- Để bắt đầu phát triển ứng dụng text processing, bạn cần cài đặt những thư viện Python nào?
🎉 Tuyệt vời! Bạn đã hoàn thành bài học Giới thiệu Text Processing với AI!
Tiếp theo: Hãy bắt đầu thực hành tạo văn bản với LangChain trong bài tiếp theo!