Adding RAG to a Jakarta EE 11 App With Only the JDK and Jakarta Specs

The LLM Blindspot: Why Models Forget What’s in the Middle of Your Prompt

Các mô hình LLM (Large Language Model) thường bỏ qua thông tin nằm ở giữa prompt, hiện …

Building Connected AI Agents: How RAG, MCP, and A2A Form the Modern Google AI Stack

Bối cảnh bài viết phân tích kiến trúc AI hiện đại của Google với ba trụ cột chính là RAG, MCP và A2A. Nguyên nhân kỹ thuật là nhu cầu kết nối các AI agent với nhau và với hệ thống hiện có, giải quyết vấn đề thông tin phân mảnh và thiếu cơ chế chuẩn. Hệ quả là kiến trúc này tạo ra hệ sinh thái AI có khả năng tích hợp cao, cho phép các agent trao đổi dữ liệu và thực thi tác vụ phức tạp. Điều đáng học là cách RAG (Retrieval-Augmented Generation) giúp AI truy cập thông tin trong thời gian thực, MCP (Model Context Protocol) thiết lập giao thức kết nối, và A2A (Agent-to-Agent) tạo framework cho tương tác agent.

Bài viết này cung cấp kiến thức cơ bản về cách xây dựng AI agents kết nối với nhau bằng RAG, MCP và A2A.

RAG Isn’t Magic. Here’s the Journey From a Question to an Answer

Khi làm việc với RAG (Retrieval-Augmented Generation), nhiều người bị ấn tượng bởi khả năng "ma thuật" của nó. Hệ thống hoạt động bằng cách truy vấn các vector database như Pinecone hoặc Milvus để tìm ngữ cảnh liên quan từ kho knowledge base, sau đó đưa dữ liệu này vào prompt của LLM (GPT-3.5 hoặc GPT-4) để tạo câu trả lời. Tuy nhiên, RAG gặp thách thức với vấn đề hallucination - mô hình vẫn có thể tạo ra thông tin sai sự thật dù đã được truy vấn dữ liệu. Bài viết phân tích chi tiết từng bước trong quy trình RAG, giúp lập trình viên hiểu rõ nguyên nhân kỹ thuật đằng sau hiệu ứng "thần kỳ" này để tối ưu hóa hệ thống thực tế.

Bài viết này giải thích chi tiết quy trình hoạt động của RAG, giúp lập trình viên hiểu rõ cơ chế đằng sau công nghệ thay vì chỉ xem nó như phép màu.

Building Graph-Based Workflows With Spring AI Alibaba

Bối cảnh của bài viết hướng dẫn cách sử dụng Spring AI Alibaba để triển khai và duy trì logic orchestration prompt. Nguyên nhân kỹ thuật là do nhu cầu ngày càng tăng về việc xây dựng các workflow phức tạp sử dụng AI, mà Spring AI Alibaba cung cấp framework hỗ trợ mạnh mẽ. Hệ quả là các developer có thể dễ dàng quản lý các prompt chains và integration với các dịch vụ Alibaba Cloud như DashScope API. Điểm đáng học là cách Spring AI Alibaba đơn giản hóa việc quản lý trạng thái và lỗi trong các workflow AI phức tạp.

Bài hướng dẫn này giúp bạn tận dụng Spring AI Alibaba để xây dựng hệ thống xử lý prompt phức tạp một cách hiệu quả.

Stop Using Java When Kotlin Exists

Kotlin tương thích hoàn toàn với Java, biên dịch ra cùng bytecode và tạo ra các file .class giống hệt như Java. Lý do kỹ thuật là Kotlin được thiết kế để hoạt động trên JVM (Java Virtual Machine) mà không cần thay đổi cơ bản của nền tảng. Hệ quả là các dự án có thể chuyển đổi dần từ Java sang Kotlin mà không cần viết lại hoàn toàn, đồng thời tận dụng các tính năng an toàn hơn như null-safety. Điều đáng học là Kotlin giảm thiểu tới 40% lượng code cần viết so với Java theo khảo sát của Jetbrains, nhờ cú pháp ngắn gọn hơn mà vẫn giữ được hiệu năng tương đương.

Kotlin cho phép bạn giữ lại mã Java hiện có trong khi tận dụng những cải tiến về cú pháp và an toàn kiểu dữ liệu.

The Anatomy of an AI Agent

Một AI agent không chỉ đơn thuần là một LLM với prompt, mà được cấu trúc như một cơ thể người với nhiều bộ phận phối hợp. Đằng sau một AI agent hiệu quả là hệ thống gồm memory modules, planning engines, và tool use capabilities giúp nó hoạt động có tổ chức thay vì chỉ phản hồi thụ động. Việc thiếu các thành phần này khiến nhiều agent hiện nay không thể thực hiện các tác vụ phức tạp hoặc duy trì ngữ cảnh qua nhiều bước tương tác. Các công nghệ như LangChain, AutoGPT và tool-calling APIs đang phát triển để xây dựng các agent toàn diện hơn, nhưng việc hiểu giải phẫu agent giúp chọn đúng framework cho từng use case cụ thể.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cấu trúc toàn diện của một AI Agent vượt ra khỏi đơn thuần là LLM, giúp thiết kế và phát triển hệ thống hiệu quả hơn.

The Chunking Dilemma: Why RAG Fails Before Retrieval Even Starts

RAG thất bại đến 80% trong môi trường doanh nghiệp ngay trước giai đoạn retrieval do vấn đề chunking không được tối ưu. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc chunk size quá lớn (512-token) khiến embeddings mất ngữ cảnh hoặc quá nhỏ làm mất thông tin quan trọng. Hệ quả là chất lượng retrieval suy giảm nghiêm trọng dù truy vấn vẫn hoạt động bình thường. Bài viết đưa ra giải pháp splitting rules cân bằng như Goldilocks chunking - một phương pháp giúp tìm điểm ngọt ngào giữa quá nhỏ và quá lớn để tối ưu hóa hiệu suất hệ thống. Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết lập chunk size phù hợp cho từng loại document và tránh những lỗi chunking phổ biến nhất.

Bài này giải quyết nguyên nhân gốc rễ khiến phần lớn dự án RAG thất bại do vấn đề chia đoạn dữ liệu chưa tối ưu.