Kiến trúc Generative UI mang lại một chân trời mới về trải nghiệm người dùng, nhưng nó lại là cơn ác mộng tồi tệ nhất của đội ngũ QA (Kiểm thử) và DevOps. Làm thế nào để bạn viết một kịch bản kiểm thử tự động (E2E Test) cho một giao diện mà bạn không biết trước AI sẽ sinh ra nội dung gì? Và làm thế nào để đảm bảo hệ thống không bị “đốt tiền” API khi hàng ngàn user hỏi cùng một câu hỏi? ...
Trong Phần 5: The Self-Reflection Critique Loop - Kỹ Thuật Ngăn Chặn Hallucination, chúng ta đã xây dựng thành công bộ kiểm duyệt câu trả lời tự động để đảm bảo độ chính xác logic. Tuy nhiên, khi đưa hệ thống Agentic Search này lên môi trường production quy mô lớn phục vụ hàng triệu người dùng, bạn sẽ lập tức đối mặt với những thách thức vận hành thực tế: ...
1. Lời Mở Đầu: Sự Thất Bại Của Chunking Cơ Học Khi xây dựng RAG, nếu bạn chỉ cắt tài liệu bằng các hàm RecursiveCharacterTextSplitter truyền thống (ví dụ: cắt mỗi khối 500 token), bạn đang tự phá hủy hệ thống của mình. Việc cắt xén cơ học sẽ làm đứt gãy các đại từ nhân xưng (“nó”, “họ”, “dự án này”) và làm mất đi bối cảnh tổng thể (Context loss). Một đoạn văn giải thích về “Khoản bồi thường” ở trang 10 sẽ hoàn toàn vô nghĩa đối với LLM nếu nó bị cắt rời khỏi “Tên hợp đồng và Các bên liên quan” nằm ở trang 1. ...