Posted inAI
LlamaIndex Workflows: Xây dựng AI Agent Event-driven ‘chuẩn’ production
Chuyển từ Pipeline sang Event-driven với LlamaIndex Workflows. Hướng dẫn xây dựng AI Agent linh hoạt, tự sửa lỗi và đạt hiệu suất cao trên production.
Posted inAI
Soi sáng ‘hộp đen’ RAG Local với Arize Phoenix trong 5 phút
Cài đặt Arize Phoenix để trace và đánh giá RAG Local 100%. Cách dùng LLM Judge để chấm điểm tự động và tối ưu latency cho hệ thống AI của bạn.
Posted inAI
Tự xây ‘Google Search’ riêng cho AI: Kết hợp SearXNG và LangChain để vượt giới hạn kiến thức
Tự xây dựng AI Search Engine riêng tư, miễn phí với SearXNG và LangChain. Giúp LLM truy cập dữ liệu thời gian thực, vượt qua giới hạn kiến thức mà không tốn phí API đắt đỏ.
Posted inAI
Hybrid Search với Qdrant: Tuyệt chiêu trị bệnh ‘mất trí’ của RAG khi gặp từ khóa khó
Hệ thống RAG của bạn thường xuyên bỏ lỡ các từ khóa chính xác? Khám phá cách triển khai Hybrid Search với Qdrant để kết hợp sức mạnh của Keyword và Vector Search, giúp tăng độ chính xác vượt trội.
Posted inAI
LanceDB: ‘SQLite’ cho Vector Database – Giải pháp lưu trữ siêu nhẹ cho ứng dụng AI
LanceDB là Embedded Vector Database siêu nhẹ, hoạt động tương tự SQLite nhưng dành cho AI. Hướng dẫn cách cài đặt và tối ưu Vector Search cho ứng dụng RAG của bạn.
Posted inMySQL
MySQL 9.0 và VECTOR: Giải pháp lưu trữ Embedding cho ứng dụng AI không cần DB phụ
MySQL 9.0 chính thức hỗ trợ kiểu dữ liệu VECTOR. Tìm hiểu cách lưu trữ embedding AI, tính khoảng cách Cosine và xây dựng hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa hiệu quả ngay trong MySQL.
Posted inAI
Flowise: Cài đặt và xây dựng chatbot, pipeline RAG bằng giao diện kéo thả không cần code
Flowise là open-source tool cho phép xây dựng chatbot, pipeline RAG và AI workflow bằng giao diện kéo thả, không cần viết code. Bài viết hướng dẫn cài đặt qua Docker/npm và xây dựng chatbot với Ollama cùng pipeline RAG đọc tài liệu PDF từng bước thực tế.
Posted inAI
Dạy AI Agent ‘nhớ lâu’ với Mem0: Giải pháp bộ nhớ dài hạn cho Python Developer
AI của bạn hay quên sở thích người dùng? Hướng dẫn tích hợp Mem0 vào Python để xây dựng bộ nhớ dài hạn, giúp AI Agent thông minh và cá nhân hóa hơn.
Posted inAI
LlamaIndex + Ollama: Xây dựng hệ thống hỏi đáp tài liệu nội bộ hoàn toàn offline
LlamaIndex kết hợp Ollama cho phép xây dựng hệ thống hỏi đáp từ tài liệu PDF, Word và website nội bộ mà không gửi bất kỳ dữ liệu nào lên cloud. Bài viết so sánh các approach, phân tích khi nào nên dùng giải pháp offline này, và hướng dẫn triển khai từng bước từ cài đặt đến production.
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.