Posted inAI
Cách tôi giảm 50% hóa đơn OpenAI nhờ sử dụng Batch API
Cắt giảm 50% chi phí OpenAI và vượt qua giới hạn rate limit. Hướng dẫn này sẽ giúp bạn chuyển các tác vụ AI khối lượng lớn sang Batch API với các ví dụ Python thực tế.
Posted inAI
Chạy mô hình AI trên GPU AMD với ROCm: Hướng dẫn triển khai thực tế
Loại bỏ 'thuế NVIDIA'. Hướng dẫn này sẽ giúp bạn thiết lập AMD ROCm 6.1 cho suy luận AI hiệu suất cao, kèm theo các đánh giá thực tế cho dòng Radeon 7900.
Posted inAI
Tự động gán nhãn với Grounding DINO và SAM: Rút ngắn thời gian chuẩn bị Dataset từ hàng tuần xuống còn vài giờ
Loại bỏ công việc gán nhãn thủ công mệt mỏi. Tìm hiểu cách kết hợp Grounding DINO và SAM để tạo quy trình tự động gán nhãn zero-shot, giúp tiết kiệm hàng tuần làm việc cho các dự án Computer Vision.
Posted inAI
RAG Nâng cao: Giải quyết vấn đề ‘Bảng bị lỗi’ với Multi-vector Retrieval
RAG tiêu chuẩn thường gặp lỗi khi các bảng bị chia nhỏ vào các chunk khác nhau. Hướng dẫn này chỉ cách sử dụng Multi-vector Retrieval để liên kết các bản tóm tắt có thể tìm kiếm được với các bảng và hình ảnh đầy đủ ngữ cảnh, giúp tăng độ chính xác cho các tài liệu phức tạp.
Posted inAI
Làm chủ Claude API Extended Thinking: Hướng dẫn Tư duy Sâu cho các Tác vụ Lập trình Phức tạp
Khám phá chuyên sâu cách kích hoạt và tối ưu hóa tính năng Extended Thinking trong Claude API của Anthropic. Tôi sẽ chia sẻ kinh nghiệm sử dụng khả năng lập luận sâu để giải quyết các lỗi hệ thống phân tán phức tạp và cung cấp các ví dụ mã nguồn thực tế cho quy trình phát triển ứng dụng AI của bạn.
Posted inAI
Từ Autocomplete đến Agent: Tự động hóa Unit Test với LangGraph và Pytest
Vượt xa khả năng gợi ý code cơ bản của AI. Tìm hiểu cách xây dựng vòng lặp unit test tự sửa lỗi với LangGraph và Pytest giúp tiết kiệm hơn 15 giờ mỗi tuần.
Posted inAI
Đừng “nuôi” RAG bằng dữ liệu rác: Trích xuất dữ liệu hiệu quả hơn với LlamaParse và LlamaIndex
Tìm hiểu cách xây dựng pipeline RAG độ chính xác cao với LlamaParse và LlamaIndex. Tránh các bẫy parsing PDF phổ biến và trích xuất dữ liệu sạch từ các bảng biểu phức tạp.
Posted inAI
Guardrails AI trong môi trường Production: Những bài học từ 6 tháng kiểm định đầu ra LLM
Đưa LLM vào production đòi hỏi nhiều hơn là chỉ những prompt tốt. Sau 6 tháng sử dụng Guardrails AI, tôi sẽ chia sẻ cách dùng Pydantic, trình kiểm định (validator) tùy chỉnh và cơ chế re-asking để đảm bảo toàn vẹn dữ liệu 100%.
Posted inAI
Tự động hóa Tối ưu Prompt với DSPy: Lập trình LLM Khai báo thay thế Prompt Engineering thủ công
DSPy cho phép bạn định nghĩa LLM pipeline theo cách khai báo — xác định đầu vào và đầu ra thay vì viết prompt thủ công — rồi tự động tối ưu chúng bằng dữ liệu có nhãn. Bài viết này phân tích trade-off so với prompt engineering thủ công và hướng dẫn triển khai đầy đủ kèm ví dụ code.
Posted inAI
Tự động hóa tài liệu kỹ thuật với LLM và GitHub Actions
Bạn mệt mỏi vì README lỗi thời và thiếu changelog? Tìm hiểu cách xây dựng pipeline GitHub Actions sử dụng LLM để tự động cập nhật tài liệu kỹ thuật mỗi khi code thay đổi.