RAG Archives - Trang 2 trên 4

Mở rộng quy mô AI: Tại sao Go và Firebase Genkit vượt trội hơn Python trong môi trường thực tế

Tháng 9 12, 2026

Vượt qua những hạn chế về hiệu năng của Python. Khám phá cách Go và Firebase Genkit tạo nền tảng nhanh và ổn định hơn cho các tính năng AI như Tool Calling và RAG.

Tối ưu hóa độ chính xác của RAG với Query Expansion và HyDE: Hướng dẫn thực tế

Tháng 9 12, 2026

Bạn đang gặp khó khăn với kết quả RAG kém? Hướng dẫn này giải thích cách sử dụng Query Expansion và HyDE để thu hẹp khoảng cách ngữ nghĩa và cải thiện độ chính xác tìm kiếm trong các ứng dụng AI của bạn.

Đừng xây dựng AI mong manh nữa: Xây dựng Agentic RAG tự sửa lỗi với LangGraph

Tháng 9 10, 2026

Các pipeline RAG tiêu chuẩn thường thất bại khi thiếu dữ liệu cục bộ hoặc truy vấn mơ hồ. Hướng dẫn này chỉ cho bạn cách xây dựng hệ thống Agentic RAG tự sửa lỗi bằng LangGraph và Tavily để giảm ảo giác và tăng độ tin cậy.

Database

Triển khai Milvus trên Docker: Hướng dẫn Production cho AI Doanh nghiệp và Ứng dụng RAG

Tháng 8 19, 2026

Hướng dẫn thực chiến triển khai Milvus vector database trên Docker, dựa trên 6 tháng kinh nghiệm production với pipeline RAG 50 triệu vector. Bao gồm cài đặt Standalone, tinh chỉnh cấu hình hiệu năng, lựa chọn index và giám sát với Attu và Prometheus.

Database

Hướng dẫn thiết lập ChromaDB: Lưu trữ Vector cục bộ cho RAG

Tháng 7 31, 2026

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.

Đừng chấp nhận RAG tầm thường: Hướng dẫn thực hành Reranking với BGE và Cohere

Tháng 7 18, 2026

Reranking là bí quyết để đạt độ chính xác cao trong RAG. Tìm hiểu cách triển khai quy trình truy xuất hai giai đoạn với BGE-Reranker và Cohere API để loại bỏ ngữ cảnh AI không liên quan.

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.