Ý tưởng

Tất cả bài viết
29 thg 10, 2026Text embeddings explained: how they work [+examples]This guide explains what text embeddings are, how they turn text into vectors that capture meaning, and how to choose, evaluate, and apply embedding models to search, RAG, and other real-world use cases.
28 thg 10, 2026Triển khai RAG cơ bản: Hướng dẫn từng bướcHướng dẫn thân thiện với người mới bắt đầu này giải thích cách một bản triển khai RAG cơ bản hoạt động, trình bày các phương pháp hay nhất và hướng dẫn từng bước xây dựng một hệ thống RAG dòng lệnh hoạt động được với Python, ChromaDB cùng các mô hình embedding và mô hình ngôn ngữ của Perplexity.
27 thg 10, 2026Cổng LLM hoạt động như thế nào? Hướng dẫn thực tế dành cho các nhóm kỹ thuậtCổng LLM là một reverse proxy (proxy ngược) giúp định tuyến, xác thực, lưu bộ nhớ đệm và ghi nhật ký các lệnh gọi mô hình của bạn; hướng dẫn này theo dõi hành trình của một yêu cầu đi qua cổng, đề cập đến các rủi ro về bảo mật và độ tin cậy cần lường trước, đồng thời so sánh các phương án tự xây dựng, tự lưu trữ, dịch vụ được quản lý và cổng API.
26 thg 10, 2026Kiến trúc RAG là gì? Định nghĩa đầy đủ kèm ví dụ thực tiễn chi tiếtKiến trúc RAG là tập hợp các thành phần giúp lưu trữ, truy xuất và cung cấp thông tin bên ngoài cho LLM; bài hướng dẫn này phân tích 10 loại kiến trúc, từ RAG cơ bản và RAG lai đến RAG dạng tác nhân và GraphRAG, kèm theo hai ví dụ từng bước.
22 thg 10, 2026Cách đánh giá tác nhân AI: bộ kiểm thử, trình chấm điểm và kiểm tra hồi quyHướng dẫn thực tế gồm sáu bước để đánh giá tác nhân AI, từ xác định tiêu chí thành công và xây dựng bộ kiểm thử từ các lỗi thực tế đến lựa chọn trình chấm điểm, chạy kiểm tra hồi quy và giám sát trong môi trường production.
21 thg 10, 2026Cách theo dõi và kiểm soát chi tiêu token của nhómCách các nhóm có thể xem mức sử dụng token trong bảng điều khiển và báo cáo, những loại công việc AI nào sử dụng nhiều token nhất và cách dùng các công cụ kiểm soát để giảm mức sử dụng.
20 thg 10, 2026Cổng AI là gì? Hướng dẫn về định tuyến, kiểm soát chi phí và quản trị cho lưu lượng LLM và tác nhânCổng AI là một proxy trung tâm nằm giữa các ứng dụng hoặc tác nhân AI của bạn và các mô hình mà chúng gọi, đảm nhận việc định tuyến, kiểm soát chi phí, bảo mật và khả năng quan sát tại một nơi duy nhất.
19 thg 10, 2026Kỹ thuật harness: khái niệm và cách hoạt độngHướng dẫn dễ hiểu về khái niệm harness AI và cách kỹ thuật harness định hình những gì tác nhân AI có thể làm.
16 thg 10, 2026Bảo mật LLM là gì? Cách giảm thiểu 10 rủi ro an toàn hàng đầu theo OWASPHướng dẫn về bảo mật LLM, lần lượt phân tích danh sách OWASP Top 10 for LLM Applications 2026, kèm một sự cố thực tế và các biện pháp phòng thủ thiết thực cho từng rủi ro.