Làm chủ Open-WebUI Pipelines bằng cách xây dựng middleware Python tùy chỉnh. Hướng dẫn này bao gồm thiết lập, lọc PII và tích hợp API để tạo hệ thống AI cục bộ chuyên nghiệp.
Bạn mệt mỏi vì tìm kiếm chậm hoặc không chính xác trong ứng dụng AI? Hướng dẫn này sẽ giúp bạn triển khai ChromaDB, cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở cho RAG.
Tìm hiểu cách tối ưu hiệu suất LLM cho tài liệu lớn. Hướng dẫn này bao gồm việc chuyển đổi từ RAG sang Native Long Context, vấn đề 'Lost in the Middle' và cách dùng test Needle In A Haystack để đảm bảo độ chính xác.
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.
Quên đi việc thiết lập hạ tầng phức tạp hay chi phí API trả trước. Khám phá cách dùng Google AI Studio và Gemini Python SDK để biến ý tưởng thành prototype AI thực tế chỉ trong vài phút.
Tìm hiểu cách loại bỏ lỗi phân tách dữ liệu trong AI pipeline bằng cách sử dụng Structured Outputs trong OpenAI và Tool Use trong Claude. Hướng dẫn này bao gồm cách triển khai với Python và Pydantic để trích xuất dữ liệu JSON chuẩn production.
Đừng dựa vào 'cảm tính' để kiểm thử AI. Hãy học cách sử dụng RAGAS để định lượng Faithfulness, Relevancy và Recall bằng phương pháp chấm điểm tự động dựa trên LLM.
Ngừng việc Claude Code gây lỗi trong repository của bạn. Tìm hiểu cách thiết lập thư mục .claude/ để có một quy trình làm việc với AI ổn định và chuyên nghiệp.
Chấm dứt lỗi CUDA Out of Memory. Hướng dẫn này chỉ cho bạn cách sử dụng Unsloth và QLoRA để fine-tune Llama 3 trên GPU dân dụng với bộ nhớ ít hơn 70% và tốc độ nhanh gấp đôi.