Artificial Intelligence tutorial - IT technology blog
Posted inAI

Haystack 2.0: Xây dựng pipeline xử lý tài liệu với Document Indexing, Hybrid Retrieval và Q&A thông minh

Haystack 2.0 cho phép xây dựng pipeline AI xử lý tài liệu dạng đồ thị có hướng: từng component kết nối tường minh, dễ debug và dễ mở rộng. Bài viết hướng dẫn thực tế từ document indexing, hybrid retrieval kết hợp BM25 và embedding, đến Q&A pipeline production-ready với Python.
Database tutorial - IT technology blog
Posted inDatabase

Hướng dẫn cài đặt và sử dụng ChromaDB: Vector Database mã nguồn mở để xây dựng hệ thống lưu trữ tri thức cho AI Agent

ChromaDB là vector database mã nguồn mở giúp lưu trữ và tìm kiếm dữ liệu theo ngữ nghĩa — đủ nhẹ để chạy local, đủ mạnh để làm nền tảng RAG và AI Agent. Bài viết hướng dẫn cài đặt, index tài liệu, query semantic search và deploy bằng Docker từng bước thực tế.
Artificial Intelligence tutorial - IT technology blog
Posted inAI

Hướng dẫn cài đặt NanoBot – Phiên bản OpenClaw siêu nhẹ chỉ 4000 dòng code cho môi trường Production

Bài viết này hướng dẫn chi tiết cách cài đặt và cấu hình NanoBot – một phiên bản siêu gọn của OpenClaw chỉ với 4000 dòng code. Đây là giải pháp lý tưởng để triển khai các ứng dụng AI hiệu quả trên hệ thống tài nguyên hạn chế, dựa trên kinh nghiệm thực chiến từ môi trường production.
Artificial Intelligence tutorial - IT technology blog
Posted inAI

Xây dựng AI Agent đa tác nhân với CrewAI: Phân công và phối hợp nhiều AI agent trong Python

Việc giải quyết các tác vụ phức tạp trong phát triển phần mềm thường đòi hỏi nhiều kỹ năng khác nhau. CrewAI cung cấp một giải pháp mạnh mẽ để tạo và quản lý các AI agent chuyên biệt, cho phép chúng làm việc cùng nhau như một đội ngũ chuyên nghiệp, tự động hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu suất đáng kể.
Artificial Intelligence tutorial - IT technology blog
Posted inAI

Hướng dẫn cài đặt và sử dụng Qdrant: Vector database mạnh mẽ cho ứng dụng AI và RAG thực chiến

Bài viết hướng dẫn chi tiết cách cài đặt và sử dụng Qdrant, một vector database mạnh mẽ, để xây dựng các ứng dụng AI và RAG hiệu quả. Mình chia sẻ kinh nghiệm thực tế sau hơn 6 tháng triển khai Qdrant trên môi trường production, phân tích ưu nhược điểm và cung cấp code Python mẫu để bạn có thể bắt đầu ngay.