Posted inAI
Làm chủ Phidata: Xây dựng AI Assistant có ‘trí nhớ’ và khả năng thực thi tác vụ
Học cách xây dựng AI Assistant có trí nhớ và khả năng thực thi tác vụ tự động bằng Phidata. Giải pháp thay thế gọn nhẹ cho LangChain.
Posted inAI
GPTCache: Tuyệt chiêu giảm 80% hóa đơn OpenAI và tăng tốc phản hồi ứng dụng AI
Hóa đơn API OpenAI quá cao? Tìm hiểu cách thiết lập GPTCache để giảm 80% chi phí và tăng tốc phản hồi ứng dụng AI xuống mức miligiây bằng Semantic Caching.
Posted inAI
Trích xuất dữ liệu từ LLM: Đừng parse JSON thủ công nữa, hãy dùng Instructor
Dẹp bỏ nỗi lo lỗi JSON parsing khi dùng LLM. Hướng dẫn sử dụng Instructor để trích xuất dữ liệu có cấu trúc chính xác, ổn định và tối ưu chi phí cho dự án Python.
Posted inAI
Làm chủ NeMo Guardrails: ‘Siết’ nội dung và trị dứt điểm Hallucination cho LLM
NeMo Guardrails là giải pháp hàng đầu hiện nay giúp kiểm soát nội dung LLM, chống Prompt Injection và trị dứt điểm lỗi Hallucination trong các ứng dụng AI thực tế.
Posted inAI
Tối ưu hóa hệ thống AI với DSPy: Đã đến lúc ngừng viết Prompt thủ công
Ngừng lãng phí thời gian vào việc chỉnh sửa prompt thủ công. Tìm hiểu cách DSPy giúp bạn lập trình hóa logic cho LLM, tự động tối ưu hóa hiệu suất từ 65% lên 88% dựa trên dữ liệu thực tế.
Posted inAI
Hướng dẫn Langfuse (Self-hosted): Giám sát và tối ưu chi phí LLM từ A-Z
Hướng dẫn chi tiết cách triển khai Langfuse Self-hosted bằng Docker để giám sát ứng dụng LLM. Chia sẻ kinh nghiệm thực tế về quản lý token, debug prompt và cắt giảm 30% chi phí API.
Posted inAI
Sub-agents trong Claude Code: Phân chia công việc cho nhiều agent chuyên biệt
Sub-agents trong Claude Code cho phép phân chia tác vụ phức tạp thành nhiều agent chuyên biệt chạy song song, mỗi agent có context riêng và không bị nhiễu. Bài viết hướng dẫn cách cấu hình, giao việc giữa các agent, và monitoring để đảm bảo output chính xác.
Posted inAI
Đánh giá RAG bằng RAGAS: Từ ‘cảm giác’ đến bộ chỉ số Faithfulness, Answer Relevance và Context Precision
Đừng đánh giá chatbot AI bằng cảm giác. Sử dụng RAGAS để đo lường Faithfulness, Answer Relevance và Context Precision một cách chính xác nhất.
Posted inAI
Làm sạch dữ liệu PDF/Office cho RAG với Unstructured.io: Từ ‘rác’ thành vàng
Khám phá cách Unstructured.io giải quyết bài toán trích xuất dữ liệu từ PDF và Office cho RAG. Tăng 35% độ chính xác nhờ xử lý bảng biểu và làm sạch text thông minh.
Posted inAI
Xây dựng AI Agent với LangGraph: Giải bài toán Workflow phức tạp và tự sửa lỗi
Hướng dẫn chi tiết cách xây dựng AI Agent chuyên sâu sử dụng LangGraph và Python. Bài viết tập trung vào quản lý State, xử lý vòng lặp và các kinh nghiệm thực tế để tối ưu chi phí API.