Hướng dẫn dùng Vision LLM (Moondream, LLaVA) để tự động phân tích ảnh chụp màn hình lỗi UI và trích xuất thông tin có cấu trúc bằng Python. So sánh các approach OCR, Cloud API, và Vision LLM — sau đó triển khai thực tế với code mẫu.
Xây dựng hệ thống RAG nội bộ an toàn với AnythingLLM trên Ubuntu. Hướng dẫn cài đặt qua Docker, kết nối Ollama và tối ưu hóa kho tri thức AI Local giúp bảo mật dữ liệu tuyệt đối.
IronClaw là trợ lý AI CLI viết bằng Rust, chạy hoàn toàn local và không gửi dữ liệu ra ngoài — giải pháp thực tế cho developer cần dùng AI nhưng làm việc với dữ liệu nhạy cảm. Bài này hướng dẫn từ cài đặt, cấu hình backend Ollama, thiết lập bảo mật đến workflow thực tế hàng ngày.
Nhân viên đang dùng ChatGPT, Claude, Copilot để làm việc hàng ngày — nhưng không phải ai cũng biết họ đang đặt dữ liệu doanh nghiệp vào rủi ro thế nào. Bài viết so sánh 3 approach phổ biến để quản lý AI tools trong môi trường doanh nghiệp và hướng dẫn triển khai thực tế với DLP script, Squid proxy whitelist, self-hosted LLM và AI usage policy hiệu quả.
Hướng dẫn cài đặt OpenClaw — trợ lý AI mã nguồn mở chạy trực tiếp trên terminal. So sánh ba cách tiếp cận (cloud API, web UI, CLI assistant), cấu hình Ollama backend và các tips tích hợp vào developer workflow sau 6 tháng dùng thực tế.
Hướng dẫn chạy LLM local với Ollama: so sánh Ollama, llama.cpp và LM Studio để chọn đúng approach, cài đặt trên Linux/macOS, chạy model Mistral và Llama, tích hợp REST API tương thích OpenAI, và tips setup shared server cho cả team.
Hướng dẫn cài đặt Open WebUI bằng Docker để quản lý nhiều AI model — Ollama, GPT-4, Claude, Gemini — trên một giao diện duy nhất. Cài xong trong 5 phút, có hướng dẫn deploy production với Docker Compose và Nginx.