AI tutorial - IT technology blog
Posted inAI

Xây dựng AI Data Analyst với PandasAI và Python: Truy vấn dữ liệu CSV/Excel bằng ngôn ngữ tự nhiên

PandasAI bao bọc một LLM xung quanh bất kỳ pandas DataFrame nào, cho phép bạn truy vấn file CSV và Excel bằng ngôn ngữ tự nhiên và tạo biểu đồ mà không cần viết một dòng pandas nào. Hướng dẫn này đi qua toàn bộ quá trình thiết lập — từ cài đặt đến cấu hình sẵn sàng cho production — với các ví dụ code thực tế.
AI tutorial - IT technology blog
Posted inAI

Xây dựng Ứng dụng AI với Microsoft Semantic Kernel và Python: Plugins, Memory và Planning cho AI Agent Doanh nghiệp

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.
AI tutorial - IT technology blog
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.
AI tutorial - IT technology blog
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.