Posted inAI
Tối ưu hóa SQL bằng AI: Sử dụng LLM để giải mã Execution Plan
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.
Posted inAI
Xây dựng Hệ thống AI Đa Tác nhân với Microsoft AutoGen v0.4: Điều phối Các Agent Chuyên biệt cho Phân tích Dữ liệu và Sinh Code
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.
Posted inAI
Gộp Mô Hình LLM với Mergekit: Xây Dựng Model Tùy Chỉnh Không Tốn Chi Phí GPU
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.
Posted inAI
Vercel AI SDK: Xây Dựng Chatbot AI Streaming trong Next.js với Hỗ Trợ Đa Provider LLM
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.
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 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
Trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ LLM với Instructor và Pydantic: Chấm dứt ác mộng phân giải JSON
Ngừng vật lộn với JSON sai định dạng từ LLM. Khám phá cách sử dụng thư viện Instructor và Pydantic để trích xuất dữ liệu có cấu trúc an toàn và tin cậy cho ứng dụng AI.
Posted inAI
Chặn Prompt Injection trong AI: Hướng dẫn thực hành LlamaGuard 3
Đừng để AI của bạn mất kiểm soát. Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách triển khai LlamaGuard 3 của Meta để chặn prompt injection và đảm bảo tương tác AI an toàn bằng Python.
Posted inAI
LLM Hiệu Năng Cao Trên CPU Intel: Hướng Dẫn Thực Tế Về OpenVINO
Không cần GPU đắt tiền. Hướng dẫn này sẽ giúp bạn sử dụng Intel OpenVINO và quantization 4-bit để chạy các LLM như Llama 3 trên CPU tiêu chuẩn với hiệu năng cấp độ production.
Posted inAI
Xây dựng AI Agent chuẩn Production với Pydantic AI: Hướng dẫn thực hành Python
Vượt qua những phản hồi LLM không thể dự đoán. Học cách sử dụng Pydantic AI để xây dựng các agent Python type-safe, tự động xác thực dữ liệu và tích hợp mượt mà.