An Animated Guide to Vector Stores (and How Similarity Search Really Works)

ByteByteGo53 Hot13 min5 d agoAITop

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 …

Medium2 Hot22 min20 h agoAI

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.

#ai-agent #gcp #mcp Source

Medium1 Hot11 min15 h agoAI

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.

#llm #deep-learning #rag Source

Medium3 Hot7 min3 d agoAI

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.

#devops #llm #ai-agent Source

Medium1 Hot18 min1 d agoAI

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.

#rag #vector-search #langchain Source

Medium6 Hot9 min5 d agoAI

Introducing AgentHub: Booking.com Platform for Modular Travel AI Agents

Booking.com đã phát triển AgentHub, nền tảng để xây dựng các AI agent du lịch dạng module. AgentHub sử dụng GPT-4 và fine-tuning RLHF để tạo ra các agent có khả năng lập kế hoạch chuyến đi phức tạp. Nền tảng này cho phép chia nhỏ các agent chuyên biệt, mỗi agent xử lý một khía cạnh cụ thể như đặt chỗ hoặc gợi ý điểm tham quan. Kết quả là hệ thống có thể xử lý các yêu cầu phức tạp với độ chính xác 85%, cao hơn nhiều so với các phương pháp trước đây. Lập trình viên nên đọc bài để hiểu cách triển khai hệ thống multi-agent với orchestration layer hiệu quả.

AgentHub giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng và quản lý hệ thống AI agents module hóa cho nền tảng du lịch lớn.

#llm #ai-agent #observability Source

freeCodeCamp30 Hot2 min17 d agoAI

TimescaleDB Course – PostgreSQL for Time-Series Data

Bối cảnh: Quản lý dataset lớn và phát triển nhanh chóng là kỹ năng quan trọng cho lập trình viên hiện đại, từ theo dõi log API, giám sát telemetry IoT đến xây dựng dashboard. Nguyên nhân kỹ thuật: Các giải pháp truyền thống như PostgreSQL gặp khó khăn với hiệu suất khi xử lý time-series data, dẫn đến TimescaleDB ra đời như extension PostgreSQL chuyên dụng. Hệ quả: TimescaleDB cho phép xử lý hàng tỷ điểm dữ liệu mỗi ngày với hiệu suất cao hơn 20 lần so với PostgreSQL thông thường, hỗ trợ time-range queries và continuous aggregates. Điều đáng học: Khóa học này sẽ trang bị kiến thức về hypertables, compression policies và API-specific optimizations cho use cases thực tế như IoT monitoring và analytics.

TimescaleDB cung cấp giải pháp tối ưu để xử lý hiệu quả dữ liệu chuỗi thời gian lớn với tốc độ cao.

#data-science #database #postgresql Source

We Are .NET28 Hot5 min25 d agoAI

EF Core 10 Is INSANE — Overview of Game Changer features

EF Core 10 giới thiệu các toán tử LeftJoin và RightJoin cấp first-class, cùng với named query filters có thể tắt riêng lẻ. Bản cập nhật này hỗ trợ complex types được ánh xạ trực tiếp vào JSON columns, cải thiện hiệu suất truy vấn. Các tính năng mới giúp giảm thiểu lượng code cần viết khi xử lý các thao tác join và lọc phức tạp. Với khả năng ánh xạ trực tiếp đến JSON columns, EF Core 10 mang lại giải pháp linh hoạt hơn cho việc làm việc với dữ liệu không quan hệ. Những cải tiến này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng cần xử lý cả cấu trúc quan hệ và phi quan hệ.

EF Core 10 mang đến những tính năng đột phá như LeftJoin, RightJoin và bộ lọc truy vấn có thể tắt riêng lẻ, giúp tối ưu hiệu suất và khả năng linh hoạt trong phát triển ứng dụng.

#.net #microsoft-sql-server #vector-search Source

An Animated Guide to Vector Stores (and How Similarity Search Really Works)

Recommended for you

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

Bình luận

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

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

The Anatomy of an AI Agent

The Chunking Dilemma: Why RAG Fails Before Retrieval Even Starts

Introducing AgentHub: Booking.com Platform for Modular Travel AI Agents

TimescaleDB Course – PostgreSQL for Time-Series Data

EF Core 10 Is INSANE — Overview of Game Changer features

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads