Trong thời đại AI bùng nổ, việc xây dựng các hệ thống Semantic Search và RAG (Retrieval-Augmented Generation) trở thành kỹ năng cốt lõi cho mọi lập trình viên. Những công nghệ truyền thống như full-text search không còn đủ để xử lý nhu cầu hiểu ngữ nghĩa và tìm kiếm thông minh của ứng dụng hiện đại.

Khóa học “Sử dụng Vector Database với Qdrant” được thiết kế dành cho lập trình viên .NET, Node.js, Next.js và các kỹ sư AI muốn nắm vững cách làm việc với dữ liệu nhúng (embeddings), xây dựng vector search có độ chính xác cao, và triển khai Qdrant một cách bài bản vào các sản phẩm thực tế.

🎯 Bạn sẽ học được gì?

✔ Hiểu rõ nền tảng Vector Database

1. Vector, embedding, cosine similarity
2. Sự khác biệt giữa keyword search (BM25) và semantic search

✔ Làm chủ Qdrant từ cơ bản đến nâng cao

1. Cài đặt và vận hành Qdrant bằng Docker
2. Tạo collection, schema, payload, indexing
3. Đưa dữ liệu vào và tối ưu pipeline embedding

✔ Xây dựng Semantic Search & RAG

1. Tạo hệ thống truy vấn hiểu ngữ nghĩa
2. Kết hợp OpenAI/Claude/Voyage AI để tạo embedding
3. RAG pipeline thực chiến: từ documents → embedding → Qdrant → LLM

✔ Multi-tenant & Enterprise Design

1. Thiết kế RAG cho SaaS nhiều tenant
2. Phân tách dữ liệu, bảo mật, scaling, versioning

✔ Tối ưu hiệu năng

1. HNSW parameters
2. Quantization
3. Memory & performance tuning

✔ Project thực hành cuối khóa

1. Build chatbot hỏi đáp tài liệu
2. Build semantic search API
3. Build multi-tenant RAG phù hợp EdTech / doanh nghiệp

👨‍💻 Phù hợp với ai?

1. Lập trình viên .NET, Node.js, Next.js
2. AI Engineer / Data Engineer
3. Dev muốn tích hợp AI vào hệ thống doanh nghiệp
4. Người đang xây LMS, EdTech, SaaS, knowledge-base AI
5. Founder muốn hiểu và triển khai RAG pipeline trong sản phẩm

⚒ Công nghệ sử dụng trong khóa học

1. Qdrant / Qdrant Docker
2. OpenAI, Claude, VoyageAI embeddings
3. .NET 8 / Node.js / Next.js 15
4. LangChain / custom minimal RAG
5. Docker Compose
6. KIến trúc HNSW & ANN search

🏁 Kết quả sau khóa học

Bạn có thể tự tin:

1. Xây dựng vector search hoàn chỉnh
2. Tự triển khai và quản lý Qdrant trong môi trường production
3. Tích hợp RAG vào ứng dụng thực tế
4. Tối ưu tốc độ, chi phí và độ chính xác của AI search
5. Thiết kế hệ thống multi-tenant cho doanh nghiệp
6. Đưa AI vào sản phẩm EdTech hoặc SaaS của bạn