Nhập từ khóa để tìm kiếm trong 371+ bài viết và chuyên đề…
Khám phá các bài viết chuyên sâu về AI Engineering, kiến trúc RAG, quy trình Agentic và cổng LLM hiệu năng cao bởi Lê Tuấn Anh.
Tóm tắt điều hành kiến trúc AI Data Pipeline & GraphRAG doanh nghiệp: giải pháp vượt qua bẫy Naive RAG, cắt giảm 62% chi phí hạ tầng và triệt tiêu ảo giác.
Khám phá sự hội tụ giữa Agentic RAG (Bộ não), GraphRAG (Trí nhớ) và Long-Context LLMs (2M+ Tokens) trong hệ thống Enterprise AI 2026.
Hướng dẫn kỹ thuật nạp dữ liệu đa phương thức bằng ColPali không cần OCR, trích xuất bảng biểu phức tạp và lưu trữ trên LanceDB Apache Iceberg v3 Lakehouse.
Hướng dẫn kỹ thuật Late Chunking bảo toàn liên kết chú ý toàn cục và xây dựng bộ nhớ đệm Semantic Cache 2 tầng nén nhị phân giảm 70% chi phí API LLM.
Hướng dẫn kỹ thuật đồng bộ hóa dữ liệu thời gian thực sang Vector DB bằng Debezium, Redpanda/Kafka và truy vấn liên kết Federated RAG tại nguồn.
Hướng dẫn kỹ thuật xây dựng AI Agent tự hành: vòng lặp suy luận ReAct, điều phối công cụ tự động qua MCP, Go Agent Runtime và phối hợp bầy đàn đa tác nhân.
Hướng dẫn kỹ thuật kiến trúc bộ nhớ 3 tầng cho AI Agent: Working Memory, Episodic Memory và Semantic Knowledge Graph với cơ chế phân rã thời gian thực và đồng bộ hóa phi đồng bộ.
Hướng dẫn tối ưu hóa suy luận LLM cho môi trường doanh nghiệp: cơ chế phân trang bộ nhớ PagedAttention, RadixAttention prefix caching và Speculative Decoding.
Phân tích toàn diện kiến trúc Data Pipeline cho AI chuẩn 2027 SOTA: Từ xử lý dữ liệu phi cấu trúc, LanceDB Zero-Copy Lakehouse, GraphRAG, đến Streaming CDC, Bảo mật và Evals CI/CD.
Architect a high-throughput distributed Go API Gateway for vLLM clusters with PagedAttention, Prefill-Decode disaggregation, and GPU VRAM sizing formulas.
Build zero-overhead LLM tracing in Go with OpenTelemetry: stream TTFT/TPOT metrics, token cost attribution, and GenAI semantic conventions.
Official Go MCP SDK, Go 1.26 Green Tea GC throughput optimization, and WebAssembly micro-VM deployments with SpinKube on Kubernetes clusters.
Comparative analysis of LangGraph, CrewAI, AutoGen 0.4 versus OpenAI Agents SDK, Claude SDK, and Google ADK within enterprise Dapr/Go microservices.
Hướng dẫn kỹ thuật sản xuất toàn diện để xây dựng, bảo mật và mở rộng các Model Context Protocol (MCP) server sử dụng Go SDK chính thức.
Đối chiếu Naive RAG với GraphRAG trong hệ thống ống dẫn AI (AI pipelines) của doanh nghiệp: biểu đồ tri thức (knowledge graphs), LlamaIndex.
Prompt engineering vs fine-tuning vs RAG: a clear 2026 decision framework for style, cost, and latency trade-offs. Hướng dẫn thực chiến và phân tích kiến.
Phân tích kiến trúc hệ sinh thái AI Rental Intelligence tự trị 2 node cho thị trường bất động sản expat tại Việt Nam: bóc tách dữ liệu tất định bằng Go, 4 tầng chống ảo giác (Anti-Hallucination), phát hiện lừa đảo cọc và phễu chuyển đổi …