Bài viết hướng dẫn từng bước xây dựng một AI agent phân tích dữ liệu hội thoại bằng Google Cloud BigQuery's Conversational Analytics API, cho phép người dùng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận câu trả lời dựa trên SQL mà không cần viết code. Tác giả so sánh các lựa chọn triển khai (từ đầu vs. nền tảng quản lý như Snowflake Cortex, Databricks Genie) và chia sẻ kinh nghiệm thiết lập BigQuery, viết hướng dẫn cho agent, thêm truy vấn đã xác minh, cùng tích hợp agent vào ứng dụng Flask.
Why read it: Là người phát triển muốn tự động hóa phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp mà không cần viết SQL thủ công, bài này sẽ hướng dẫn cách xây dựng một công cụ AI thông minh, từ thiết kế cơ sở đến triển khai ứng dụng giao tiếp tự nhiên, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả làm việc.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://towardsdatascience.com/i-built-an-ai-data-agent-which-can-query-data-and-answer-business-questions-heres-how. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
UiPath đang dẫn đầu xu hướng chuyển đổi ngành sang AI tác nhân (agentic AI) bằng cách xây dựng nền tảng GPU hiệu suất cao trên Google Cloud.
Lập trình viên AI hoặc chuyên về xử lý dữ liệu cần hiểu cách xây dựng nền tảng GPU hiệu suất cao để tối ưu hóa việc triển khai mô hình AI trên cloud, đặc biệt khi ứng dụng agentic AI yêu cầu tính năng xử lý nhanh và linh hoạt.
Bài viết giới thiệu các tác nhân (agents) vận hành cơ sở dữ liệu được hỗ trợ bởi AI, giúp thiết lập, triển khai và quản lý các dịch vụ AlloyDB, Bigtable, Cloud SQL và Spanner.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tích hợp và tự động hóa quản lý cơ sở dữ liệu cloud với các công nghệ AI, giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu công việc thủ công và mở rộng khả năng xử lý cho các ứng dụng quy mô lớn.
Cortex Framework v7 đã chính thức phát hành, cho phép biến đổi dữ liệu SAP thành các sản phẩm dữ liệu sẵn sàng cho AI (như trên BigQuery và Knowledge Catalog) nhằm cung cấp dữ liệu cho các tác nhân AI sử dụng Gemini.
Lập trình viên phát triển ứng dụng AI nên đọc để hiểu cách tối ưu hóa việc tích hợp dữ liệu SAP vào các mô hình AI như Gemini thông qua Cortex Framework v7, giúp tăng tốc độ và hiệu quả xây dựng các agent AI mạnh mẽ từ nguồn dữ liệu doanh nghiệp.
Google xây dựng, kiểm thử và mở rộng Agent Skills thông qua các bố cục tiêu chuẩn, quy trình CI/CD tự động hóa cùng đánh giá liên tục.
Nếu bạn đang phát triển các ứng dụng AI hoặc chatbot, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách Google áp dụng quy trình kiểm thử tự động, tích hợp liên tục và đánh giá liên tục để đảm bảo chất lượng và độ ổn định khi mở rộng quy mô.
Bài viết giới thiệu ứng dụng mẫu "Hello World" được phát triển bằng GO Agent Development Kit (ADK) phiên bản 2.x, hướng dẫn xây dựng các tác nhân AI (AI Agents) với bộ công cụ mới nhất.
Nếu bạn đang tìm hiểu về xây dựng hệ thống thông minh tự động hóa với Go, bài viết này sẽ giúp bạn bắt đầu với một ví dụ thực tế đơn giản của ADK 2.x, từ đó nhanh chóng hiểu cách kết hợp trí tuệ nhân tạo với ứng dụng Go trong các dự án thực tế.
Bốn nền tảng đám mây lớn (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Cloudflare) đều cung cấp sandbox agent code, nhưng cách triển khai cô lập, mô hình vòng đời, giới hạn tài nguyên và ranh giới quản trị của chúng khác biệt đáng kể.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các cloud provider khác nhau thiết kế các môi trường sandbox cho agent, giúp bạn lựa chọn giải pháp phù hợp nhất với dự án của mình về hiệu suất, bảo mật và quản lý tài nguyên.
Hầu hết dự án phát hiện xâm nhập bằng machine learning dừng lại ở mô hình, huấn luyện trên dữ liệu, in ra điểm validation rồi dừng lại.
Là người phát triển hệ thống an ninh mạng thực thời, bạn cần hiểu cách chuyển đổi mô hình ML thành một dashboard phản hồi nhanh, tích hợp với các giao thức mạng và cơ sở dữ liệu để bảo vệ hệ thống hiệu quả.
Supabase Pipelines ra mắt phiên bản Public Alpha với hỗ trợ thay đổi schema, tốc độ sao chép ban đầu nhanh hơn và biểu mẫu yêu cầu đích mới cho ClickHouse, Snowflake và DuckLake.
Là người phát triển cần tối ưu quy trình xử lý dữ liệu và tự động hóa công việc, Supabase Pipelines sẽ giúp bạn nhanh chóng tích hợp và chuyển đổi dữ liệu với hiệu suất cao, đặc biệt khi kết hợp với các nguồn lưu trữ như ClickHouse, Snowflake, hoặc DuckDB, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong quản lý dữ liệu.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it