<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AI on Learn by Tanhdev</title><link>https://learn.tanhdev.com/categories/ai/</link><description>Recent content in AI on Learn by Tanhdev</description><generator>Hugo</generator><language>en-us</language><lastBuildDate>Mon, 01 Jun 2026 10:00:00 +0700</lastBuildDate><atom:link href="https://learn.tanhdev.com/categories/ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Phần 1: Kiến Trúc Hội Tụ (The Convergence)</title><link>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-1-agentic-graphrag-long-context/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-1-agentic-graphrag-long-context/</guid><description>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.</description></item><item><title>Phần 2: Agentic Ingestion &amp; Multimodal Knowledge Graphs</title><link>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-2-agentic-ingestion-multimodal/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-2-agentic-ingestion-multimodal/</guid><description>Giải quyết ác mộng dữ liệu phi cấu trúc (PDF, bảng biểu, hình ảnh, audio) bằng kỹ thuật Agentic Ingestion, ColPali, và Multimodal Knowledge Graphs.</description></item><item><title>Phần 3: Nghệ Thuật Chunking &amp; Semantic Caching</title><link>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-3-late-chunking-semantic-caching/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-3-late-chunking-semantic-caching/</guid><description>Khám phá kỹ thuật Late Chunking, Contextual Retrieval và cách giảm 70% chi phí API LLM thông qua Semantic Caching trong môi trường Enterprise.</description></item><item><title>Phần 4: Streaming CDC &amp; Federated RAG</title><link>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-4-streaming-cdc-federated-rag/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-4-streaming-cdc-federated-rag/</guid><description>Kiến trúc RAG thời gian thực với Streaming CDC (Debezium/Kafka) và giải bài toán GDPR bằng Federated RAG qua Apollo GraphQL.</description></item><item><title>Phần 5: Bảo Mật Enterprise &amp; Data Poisoning</title><link>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-5-enterprise-security-data-poisoning/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-5-enterprise-security-data-poisoning/</guid><description>Phân tích lỗ hổng Indirect Prompt Injection trong RAG và cách thiết lập AI Firewall bằng NVIDIA NeMo Guardrails, Llama Guard.</description></item><item><title>Phần 6: Kỷ Nguyên Của AI Agents - Từ Đọc Hiểu Đến Tự Trị</title><link>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-6-rise-of-ai-agents/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-6-rise-of-ai-agents/</guid><description>Sự dịch chuyển kiến trúc từ RAG tĩnh sang AI Agents tự trị. Tìm hiểu chuẩn giao tiếp MCP, kiến trúc LangGraph và Human-in-the-Loop.</description></item><item><title>Phần 7: Agentic Memory - Giải Quyết Lời Nguyền 'Cá Vàng</title><link>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-7-agentic-memory-long-term/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-7-agentic-memory-long-term/</guid><description>Tại sao Context Window 1 triệu token không phải là bộ nhớ. Giải phẫu kiến trúc Episodic/Semantic Memory với Mem0 và Zep.</description></item><item><title>Tối Ưu Hóa Inference &amp; Triển Khai vLLM Trên Production</title><link>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-8-inference-optimization-vllm/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-8-inference-optimization-vllm/</guid><description>Vượt qua giới hạn VRAM và tối ưu chi phí Server khi triển khai LLM 70B với vLLM, PagedAttention và Quantization FP8/AWQ.</description></item><item><title>Giám Sát &amp; Gỡ Lỗi Luồng Suy Nghĩ Của AI</title><link>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-9-agentic-observability-monitoring/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-9-agentic-observability-monitoring/</guid><description>Phá bỏ &amp;#39;hộp đen&amp;#39; của AI Agents bằng OpenTelemetry, cấu trúc Span phân cấp và kỹ thuật gỡ lỗi xuyên không (Time-Travel Debugging).</description></item><item><title>Phần 10: Production Evals &amp; CI/CD Cho AI</title><link>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-10-production-evals-cicd/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 12:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/part-10-production-evals-cicd/</guid><description>Chấm dứt kỷ nguyên test cảm tính. Xây dựng hệ thống tự động chấm điểm AI (LLM-as-a-judge) và tích hợp cổng chặn CI/CD với GitHub Actions.</description></item><item><title>Fine-Tune vs Prompt-Engineer Với Một LLM: Cẩm Nang Chốt Hạ</title><link>https://learn.tanhdev.com/posts/slm-fine-tune-vs-prompt-engineering/</link><pubDate>Mon, 01 Jun 2026 10:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/posts/slm-fine-tune-vs-prompt-engineering/</guid><description>Cẩm nang ra đòn dứt khoát cho đám kỹ sư AI (AI engineers): lúc nào thì đè ra mài dũa (fine-tune LoRA/QLoRA), lúc nào thì băm vằm prompt (prompt-engineer), và lúc nào thì RAG mới là chân ái.</description></item><item><title>Generative UI với MCP: Thiết Kế Kiến Trúc Frontend AI-Native</title><link>https://learn.tanhdev.com/posts/generative-ui-with-mcp-ai-native-frontend/</link><pubDate>Mon, 01 Jun 2026 10:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/posts/generative-ui-with-mcp-ai-native-frontend/</guid><description>Thiết kế kiến trúc cho các ứng dụng Generative UI động với Model Context Protocol (MCP): registries động, đồng bộ hóa trạng thái client-agent, bảo mật và a11y.</description></item><item><title>GraphRAG và Naive RAG: Hướng Dẫn Kiến Trúc Doanh Nghiệp</title><link>https://learn.tanhdev.com/posts/graphrag-vs-naive-rag-enterprise-guide/</link><pubDate>Mon, 01 Jun 2026 10:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/posts/graphrag-vs-naive-rag-enterprise-guide/</guid><description>Đối chiếu Naive RAG với GraphRAG trong hệ thống ống dẫn AI (AI pipelines) của doanh nghiệp: biểu đồ tri thức (knowledge graphs), LlamaIndex, cắt lát dữ liệu (chunking), luồng CDC, và kiểm soát an ninh cho khối dữ liệu động.</description></item><item><title>Thiết kế Hệ thống Tìm kiếm TMĐT dạng Agent với Golang</title><link>https://learn.tanhdev.com/posts/agentic-ecommerce-search-golang-vector-databases/</link><pubDate>Fri, 22 May 2026 10:00:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/posts/agentic-ecommerce-search-golang-vector-databases/</guid><description>Bản thiết kế kiến trúc để xây dựng Công cụ Tìm kiếm TMĐT hướng Agent (Agentic Search) sử dụng Golang và Vector Database. Tối ưu hóa tìm kiếm ngữ nghĩa cho th...</description></item><item><title>Triển khai Agentic AI Swarm trên Production</title><link>https://learn.tanhdev.com/posts/deploying-autonomous-ai-swarm-openclaw-litellm/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 21:45:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/posts/deploying-autonomous-ai-swarm-openclaw-litellm/</guid><description>Chatbot hội thoại thông thường đã thoái trào; kỷ nguyên của các agent tự trị (autonomous agents) đã tới. Tìm hiểu cách triển khai một hệ thống AI Swarm ổn đị...</description></item><item><title>Sự Đứt Gãy Của Naive RAG Và Kỷ Nguyên GraphRAG</title><link>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/executive-summary-graphrag-data-pipeline/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 12:05:00 +0700</pubDate><guid>https://learn.tanhdev.com/series/ai-data-engineering-pipeline/executive-summary-graphrag-data-pipeline/</guid><description>Tổng quan về sự sụp đổ của Naive RAG trong môi trường Enterprise và tại sao GraphRAG cùng một Data Pipeline chuẩn mực là chìa khóa sống còn cho hệ thống AI.</description></item></channel></rss>