Tìm hiểu cách xây dựng Trợ lý Git Commit nội bộ bằng Ollama và Git Hooks. Tự động tạo thông điệp commit chuyên nghiệp và kiểm tra chất lượng mã nguồn hoàn toàn ngoại tuyến.
GPT-4o có đang làm cạn kiệt ngân sách của bạn? Tìm hiểu cách sử dụng RouteLLM để tự động điều hướng các truy vấn đơn giản sang các mô hình rẻ hơn, giúp cắt giảm tới 50% chi phí API mà không làm giảm chất lượng phản hồi.
Chạy các mô hình đẳng cấp GPT-4 ngay tại bàn làm việc của bạn. Hướng dẫn này chỉ cách dùng Ollama để triển khai Mixtral và Qwen-MoE cục bộ, cùng các mẹo tối ưu VRAM.
Nếu những lần bump version của LangChain đã từng làm khổ bạn, Microsoft Semantic Kernel đáng để xem xét nghiêm túc. Hướng dẫn này xây dựng một Python AI agent hoạt động từ đầu — native plugins, semantic plugins, vector memory và auto-invocation planning — với code thực tế bạn có thể chạy ngay hôm nay.
Tìm hiểu cách tự động hóa tinh chỉnh SQL bằng cách đưa PostgreSQL Execution Plan vào LLM. Hướng dẫn này giúp giảm chi phí truy vấn 85% và ngăn chặn nghẽn hệ thống.
Học cách xây dựng hệ thống AI đa tác nhân với Microsoft AutoGen v0.4 bằng cách tạo các agent Planner, Data Analyst và Code Reviewer cùng cộng tác để tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu. Hướng dẫn từng bước này bao gồm cài đặt, cấu hình agent, thiết lập team và giám sát — tất cả những gì một junior developer cần để bắt đầu.
Không cần thuê GPU đắt tiền. Học cách dùng Mergekit trên Linux để hợp nhất các LLM bằng kỹ thuật SLERP, TIES và Passthrough để đạt hiệu suất AI tùy chỉnh.
Hướng dẫn dùng Vercel AI SDK để xây chatbot AI streaming trong Next.js chịu tải thực tế, hỗ trợ OpenAI, Anthropic và Google qua một API thống nhất. Bao gồm hướng dẫn implement đầy đủ từ route handler đến React UI, kèm checklist triển khai production.
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.
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.