Cơ sở dữ liệu Vector Archives

RAG Nâng cao: Giải quyết vấn đề ‘Bảng bị lỗi’ với Multi-vector Retrieval

Tháng 6 7, 2026

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.

Khắc phục lỗi truy xuất trong RAG: Hướng dẫn thực tế về BM25 và Hybrid Search

Tháng 5 1, 2026

Vector search thường bỏ lỡ các thuật ngữ kỹ thuật chính xác và ID cụ thể. Hướng dẫn này giải thích cách kết hợp BM25 và Vector Search để tăng độ chính xác của RAG lên tới 20%.

Ngừng Gắn Thẻ Ảnh: Xây Dựng Công Cụ Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa Với CLIP và Qdrant

Tháng 4 14, 2026

Quên đi việc gắn thẻ thủ công rườm rà. Hướng dẫn này sẽ giúp bạn xây dựng công cụ tìm kiếm hình ảnh ngữ nghĩa hiện đại bằng CLIP embedding và cơ sở dữ liệu vector Qdrant hiệu suất cao.

RAG Giải thích: Cách giữ cho LLM của bạn trung thực trong môi trường sản xuất

Tháng 3 17, 2026

LLM của bạn có đang bị ảo giác hay cung cấp thông tin lỗi thời trong sản xuất? Retrieval-Augmented Generation (RAG) là giải pháp của bạn. Hướng dẫn này mô tả chi tiết kiến trúc RAG và cung cấp ví dụ Python để xây dựng hệ thống AI đáng tin cậy, dựa trên dữ kiện.

Giải thích về Cơ sở dữ liệu Vector: Pinecone, Weaviate, ChromaDB dành cho Kỹ sư AI

Tháng 3 17, 2026

Các cơ sở dữ liệu vector như Pinecone, Weaviate và ChromaDB rất quan trọng cho các ứng dụng AI và tìm kiếm ngữ nghĩa hiện nay. Hướng dẫn này giải thích vấn đề cốt lõi chúng giải quyết, so sánh các tính năng và cung cấp ví dụ mã thực tế để hướng dẫn lựa chọn công cụ cho dự án của bạn.