🤖 LLM Engineering Blueprint

🎓 Blueprint Overview

LLM Engineering Blueprint là thư viện tra cứu chuẩn hóa cho LLM Engineer, tập trung vào kiến thức thực chiến về xây dựng production-ready LLM applications với RAG, evaluation, và safety practices.

Level: Foundation Solves: Cung cấp reference library cho việc xây dựng LLM applications từ architecture design đến production deployment với proper evaluation và security

🎯 Mục tiêu Blueprint

Sau khi sử dụng Blueprint này, bạn sẽ có khả năng:

• Thiết kế LLM App Architecture với components, data flow, và orchestration layers
• Áp dụng Prompting Patterns với system prompts, constraints, few-shot, và anti-patterns
• Xây dựng RAG Engineering với chunking, retrieval quality, reranking, citations policy
• Triển khai Tool Use & Function Calling với reliability, idempotency, error handling
• Đánh giá Fine-tuning vs RAG decision framework cho enterprise constraints
• Thực hiện LLM Evaluation với golden sets, regression, human eval, online metrics
• Thiết lập LLM Observability với tracing, logging, privacy-preserving telemetry
• Bảo vệ LLM Safety & Security với prompt injection defense, data exfiltration mitigation
• Tối ưu Cost & Latency với caching, batching, context management, model selection

📚 Nội dung Blueprint

📚 Nền Tảng (Foundation)

Trang	Mô tả	Level
LLM App Architecture	Components, data flow, orchestration layers	Foundation

💾 Cốt Lõi (Core)

Trang	Mô tả	Level
Prompting Patterns	System prompts, constraints, few-shot, anti-patterns	Core
RAG Engineering	Chunking, retrieval quality, reranking, citations policy	Core

🔴 Nâng Cao (Advanced)

Trang	Mô tả	Level
Tool Use & Function Calling	Reliability, idempotency, error handling	Advanced
Fine-tuning vs RAG	Decision framework, enterprise constraints	Advanced

⚙️ Vận Hành (Ops)

Trang	Mô tả	Level
LLM Evaluation	Golden sets, regression, human eval, online metrics	Ops
LLM Observability	Tracing, logging, privacy-preserving telemetry	Ops

🛡️ Bảo Mật (Security)

Trang	Mô tả	Level
LLM Safety & Security	Prompt injection defense, data exfiltration mitigation	Core

💰 Chi Phí (Cost)

Trang	Mô tả	Level
Cost & Latency Engineering	Caching, batching, context management, model selection	Ops

🗺️ Learning Path

🔗 Cross-References

Blueprint này liên kết chặt chẽ với:

• 📎 Deep Learning Blueprint - Transformer foundations và neural network basics
• 📎 Deep Learning Architectures - CNN/RNN/Attention/Transformers
• 📎 System Design - LLM system architecture patterns
• 📎 Data Modeling - Vector DB modeling cho RAG
• 📎 AWS Compute - Cloud infrastructure cho LLM deployment
• 📎 GCP Compute - GCP options cho LLM workloads

🚀 Prerequisites

Trước khi sử dụng Blueprint này, bạn nên:

• Có kiến thức cơ bản về machine learning và deep learning concepts
• Hiểu Transformer architecture ở mức high-level
• Có kinh nghiệm với Python và API development
• Đã sử dụng LLM APIs (OpenAI, Anthropic, etc.) ở mức cơ bản
• Có mindset về production systems và reliability

💡 Cách sử dụng Blueprint

Blueprint này được thiết kế như reference library, không phải tutorial tuần tự. Hãy sử dụng như tài liệu tra cứu khi cần giải quyết vấn đề cụ thể về LLM engineering trong dự án của bạn.