A practical guide to search relevance metrics and evaluation

10 best Lucene alternatives: full comparison in 2026

Discover 10 of the best alternatives to Lucene alongside their key features, pricing, pros and cons (based on real users), integrations, and more.

RAG for medical data: improving healthcare AI accuracy

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ứng dụng trong dữ liệu y tế giúp tăng độ chính xác cho AI bằng cách kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn với nguồn dữ liệu y tế đáng tin cậy như hướng dẫn lâm sàng, nghiên cứu PubMed và hồ sơ sức khỏe điện tử. Quá trình này bao gồm năm bước: ingestion, embedding, indexing, retrieval và generation, với các thách thức chính như tuân thủ HIPAA, bảo mật dữ liệu, thiên lệch dữ liệu và tích hợp phức tạp.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI y tế cần đọc để hiểu cách tối ưu hóa độ chính xác của mô hình bằng cách kết hợp RAG với dữ liệu y tế thực tế, từ đó xây dựng giải pháp hỗ trợ chẩn đoán, nghiên cứu hoặc chatbot y tế hiệu quả và đáng tin cậy.

CarJager: Millions of Vehicle Searches on Meilisearch

CarJager, sàn giao dịch xe cổ Pháp, đã chuyển từ Algolia sang Meilisearch Cloud để vượt qua giới hạn 1.000 thực thể sắp xếp của Algolia, giảm chi phí và loại bỏ overhead DevOps. Với 1,3 triệu lượt tìm kiếm/tháng trên danh mục 2.000 xe, Meilisearch cung cấp sắp xếp gốc toàn bộ danh mục, tự động mở rộng xử lý lưu lượng đột biến và tiết kiệm chi phí đáng kể nhờ điều chỉnh từ instance L xuống M.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ Algolia sang Meilisearch Cloud giúp tối ưu hóa hiệu suất tìm kiếm cho ứng dụng với chi phí thấp hơn và giảm thiểu công việc quản trị DevOps.

Query rewriting for RAG: how to improve retrieval accuracy

Tối ưu hóa truy vấn (query rewriting) trong quy trình RAG cải thiện độ chính xác truy xuất bằng cách biến đổi truy vấn người dùng trước khi tìm kiếm, nhằm phù hợp hơn với dữ liệu nền tảng. Bài viết giới thiệu năm kỹ thuật cốt lõi (mở rộng, phân rã, diễn đạt lại, sinh truy vấn đa dạng, prompting step-back), kèm ví dụ Python thực tế, chỉ số đánh giá (Recall@k, MRR, NDCG) và các hạn chế như lệch ngữ nghĩa, độ trễ tăng thêm.

Là người viết code cho hệ thống RAG, bạn nên đọc bài này để tối ưu hóa chất lượng tìm kiếm dữ liệu từ vector store bằng cách áp dụng các kỹ thuật query rewriting hiệu quả, từ đó cải thiện độ chính xác và chất lượng câu trả lời của mô hình LLM.

4 lesser-known Jellyfin plugins I couldn't run my self-hosted server without

Bài viết mô tả trải nghiệm của một người dùng khi tự host Jellyfin và phát hiện ra rằng bốn plugin ít được biết đến trở thành không thể thiếu cho hệ thống của mình. Những plugin này cung cấp các tính năng mở rộng như tự động tải phụ đề, đồng bộ trạng thái xem với Trakt, quản lý metadata nâng cao và tạo webhook tùy chỉnh, điều mà các plugin phổ biến thường không cung cấp đầy đủ. Nhờ tích hợp chúng, server Jellyfin của tác giả hoạt động ổn định hơn, giảm thời gian can thiệp thủ công và nâng cao trải nghiệm phát média cho cả gia đình và người dùng từ xa. Điều này cho thấy việc khám phá và thử nghiệm các plugin ít nổi có thể phát hiện ra các giải pháp tối ưu hoá cụ thể cho nhu cầu cá nhân mà không cần dựa vào các giải pháp chung chung. Vì vậy, bất kỳ ai đang quản lý một instance Jellyfin tự host cũng nên dành thời gian để tìm hiểu và đánh giá các plugin ít biết để tận dụng tối đa khả năng của nền tảng.

Bài viết tiết lộ 4 plugin ít người biết giúp tối ưu hóa đáng kể máy chủ Jellyfin tự quản của bạn.

Meilisearch vs. Manticore: Use cases, features, & more

Meilisearch và Manticore được so sánh dựa trên hiệu suất, khả năng mở rộng, tính năng và dễ sử dụng để giúp người dùng lựa chọn công cụ tìm kiếm phù hợp.

Lập trình viên cần đọc bài này để so sánh hai công cụ tìm kiếm vector hiệu quả như Meilisearch và Manticore, giúp họ chọn giải pháp phù hợp với dự án AI/ML, quy mô dữ liệu lớn, hoặc yêu cầu tính năng đặc biệt mà không phải mất nhiều thời gian tìm kiếm thông tin.

What is context distillation in AI & how does it improve LLM efficiency?

Context distillation là quá trình lọc và nén dữ liệu đầu vào để chỉ truyền thông tin quan trọng nhất vào cửa sổ ngữ cảnh (context window) của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), giúp giảm chi phí token, độ trễ, đồng thời nâng cao tính nhất quán trong các ứng dụng doanh nghiệp. Bài viết giải thích các kỹ thuật phổ biến như giám sát dựa trên prompt, tạo bộ dữ liệu tổng hợp, distillation on-policy và tinh chỉnh lặp, đồng thời phân biệt khái niệm này với model distillation và fine-tuning. Meilisearch được giới thiệu như một lớp truy xuất hỗ trợ pipeline distillation bằng cách chuyển đổi tài liệu thành vector embeddings và cung cấp các đoạn văn bản phù hợp cho LLM.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách áp dụng kỹ thuật context distillation, giúp giảm chi phí, tăng tốc độ xử lý và cải thiện chất lượng phản hồi trong ứng dụng doanh nghiệp.