From HTTP Retries to Kafka Redelivery: Building End-to-End Idempotency with FastAPI

Medium2 Hot20 min3 h agoAI

Flux Agents: A Python First Framework for Building Agentic AI Systems

Flux Agents là framework Python ưu tiên, giúp xây dựng hệ thống AI agent (agentic AI) hiệu quả. Tác giả chia sẻ lý do xây dựng framework mới này và khẳng định giá trị của nó đối với người dùng.

Một lập trình viên muốn xây dựng hệ thống AI có tính năng tự động hóa và tương tác thông minh nên đọc bài này để khám phá cách Flux Agents đơn giản hóa việc tích hợp các công cụ AI vào các ứng dụng Python, giúp tối ưu hóa hiệu suất và mở rộng khả năng của các hệ thống agentic.

#python #llm #ai-agents Source

Andrew Nesbitt0 Hot10 min2 h agoAI

Package Name Prefixes

Tên package trong Django, SDK đám mây và 1.999 bài nộp bài tập.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chọn và quản lý các prefix tên gói (package name prefixes) trong các dự án lớn, từ việc tránh xung đột tên gói cho đến tối ưu hóa việc phát triển và chia sẻ code trong cộng đồng phần mềm.

#security #python #npm Source

freeCodeCamp1 Hot13 min4 h agoAI

What Is HyDE? How to Improve RAG with Hypothetical Documents

RAG kết hợp truy xuất dữ liệu với mô hình ngôn ngữ lớn để nâng cao độ chính xác. Phương pháp HyDE (Hypothetical Document Embeddings) đề xuất sinh ra các tài liệu giả định dựa trên truy vấn, từ đó cải thiện chất lượng truy xuất và hiệu suất tổng thể của hệ thống RAG.

Là người phát triển AI, bạn nên đọc bài này để khám phá cách Hypothetical Documents (HyDE) nâng cao hiệu quả của RAG bằng cách sử dụng các giả thuyết tài liệu thay vì chỉ dựa vào dữ liệu thực tế, giúp cải thiện độ chính xác và khả năng ứng dụng trong các ứng dụng cần độ tin cậy cao.

#python #llm #nlp Source

Medium1 Hot6 min9 h agoAI

Building GPT from Scratch: What I Learned Implementing a Transformer in Raw PyTorch

Bài viết chia sẻ kinh nghiệm xây dựng mô hình GPT từ đầu bằng PyTorch thuần túy, không sử dụng thư viện Transformers hay bất kỳ shortcut nào, tập trung vào tensors, attention math và các thành phần cốt lõi.

Lập trình viên muốn khám phá cơ bản của kiến trúc AI hiện đại và hiểu rõ cách attention mechanism hoạt động trong mô hình ngôn ngữ từ scratch sẽ tìm thấy những kiến thức thực hành và tư duy logic sâu sắc giúp nâng cao kỹ năng xây dựng và tối ưu hóa các mô hình AI trong tương lai.

#python #llm #pytorch Source

LWN.net1 Hot2 min11 h agoAI

PyPI now rejects new files after 14 days

PyPI giờ đây từ chối tải lên các file mới cho các phiên bản cũ hơn 14 ngày nhằm tăng cường bảo mật chuỗi cung ứng, sau các vụ tấn công nhắm vào LiteLLM và Telnyx thông qua token bị đánh cắp. Quy định này ảnh hưởng không đáng kể khi chỉ 56/15.000 gói hàng đầu có hoạt động xuất bản wheel Python phiên bản mới sau 14 ngày.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách PyPI nâng cao bảo mật bằng cách hạn chế thời gian lưu trữ các phiên bản cũ, tránh nguy cơ tấn công thông qua các phiên bản đã lỗi thời và có thể bị thay đổi bất ngờ.

#security #python Source

Medium1 Hot8 min13 h agoAI

Python SQLAlchemy AsyncSession Shared Across Tasks Quietly Exhausted Our Pool

Một phiên bản AsyncSession của SQLAlchemy chia sẻ giữa các tác vụ nền (background tasks) đã vô tình làm cạn kiệt connection pool của Postgres, dù ứng dụng FastAPI vẫn hoạt động bình thường.

Lập trình viên nên đọc để tránh tình trạng sử dụng cùng một `AsyncSession` trong nhiều task đồng thời, dẫn đến sự cạn kiệt pool kết nối database và gây lỗi hiệu suất, thời gian chờ hoặc thậm chí crash ứng dụng ngay cả khi không có lỗi báo cáo.

#python #database #fastapi Source

Medium1 Hot14 min13 h agoAI

Medium

Bài viết khám phá cách xây dựng hệ thống phản hồi thông minh bằng cách sử dụng kiến trúc Conditional Agentic Workflows với LangGraph, nhằm tối ưu hóa quy trình xử lý AI trong những năm gần đây.

Lập trình viên muốn khám phá cách xây dựng hệ thống phản hồi thông minh bằng cách kết hợp logic điều khiển và khả năng tự động hóa thông qua LangGraph, giúp tối ưu hóa quy trình phát triển AI với các công cụ hiện đại và linh hoạt.

#python #ai-agents #langchain Source

Medium1 Hot9 min1 d agoAI

Things I learnt building an enterprise AI Copilot

Xây dựng một AI Copilot doanh nghiệp giúp tác giả nhận ra kỹ thuật phần mềm không chỉ xoay quanh viết code, mà còn bao gồm hiểu rõ yêu cầu, tích hợp hệ thống phức tạp và tối ưu trải nghiệm người dùng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng một công cụ AI thực tế không chỉ dựa trên kỹ thuật lập trình mà còn tập trung vào tính toàn diện, quy trình và sự hiểu biết về nhu cầu doanh nghiệp để tạo ra giải pháp hiệu quả và bền vững.

#ai #python #llm Source

From HTTP Retries to Kafka Redelivery: Building End-to-End Idempotency with FastAPI

Recommended for you

Flux Agents: A Python First Framework for Building Agentic AI Systems

Package Name Prefixes

What Is HyDE? How to Improve RAG with Hypothetical Documents

Building GPT from Scratch: What I Learned Implementing a Transformer in Raw PyTorch

PyPI now rejects new files after 14 days

Python SQLAlchemy AsyncSession Shared Across Tasks Quietly Exhausted Our Pool

Medium

Things I learnt building an enterprise AI Copilot

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads